Palkanlaskennan automatisointi ja tehostaminen tekoälyn avulla

Googlen toimeksiannosta tehdyn selvityksen mukaan vuoteen 2030 mennessä 63 % työtehtävistä Suomessa on sellaisia, että niiden hoidossa  generatiivisella tekoälyllä on rooli. Palkanlaskennan ja henkilöstöhallinnon osalta vastaavia lukuja Suomesta ei ole saatavilla, mutta McKinseyn raportin mukaan kansainvälisesti henkilöstöhallinnosta vain 12 % hyödyntää tekoälyä, kun osuus esimerkiksi markkinoinnissa on 34 %.

Tekoälyn rooli palkanlaskennan automatisoinnissa

Palkanlaskennan automatisointi ja tehostaminen AI:n avulla

• Työaikakirjanpito. Tekoälyavusteiset järjestelmät voivat automaattisesti kerätä ja analysoida työntekijöiden työaikatietoja, laskea ylityöt ja soveltaa erilaisia palkkasääntöjä.
• Lomapäivien ja poissaolojen seuranta. Tekoäly voi seurata työntekijöiden lomapäiviä ja poissaoloja sekä laskea näihin liittyvät palkkavähennykset tai -lisäykset automaattisesti.
• Raportointi. Tekoäly voi tuottaa raportteja yrityksen johdolle. Näin palkka- ja HR-raportointi nousee samalle tasolle kuin talousraportointi ja näkökulma siirtyy historiasta nykyhetkeen ja tulevaisuuteen.

Nämä toiminnot ovat vielä tulevaisuuden visioita, mutta esimerkiksi jo nykyisillä AI-malleilla voidaan tehdä alkeellista TES-tulkintaa useimmista Suomessa olevista parista sadasta työehtosopimuksesta.

Tekoälyn potentiaaliset ja todennäköiset hyödyt palkanlaskennassa

Varsin todennäköisesti jo ihan lähiaikoina, seuraavan 12-18 kuukauden kuluessa, näemme ainakin beta-versioita (ohjelmisto on vielä testausvaiheessa ja siihen voi tulla paljonkin päivityksiä ja muutoksia testausvaiheen jälkeen) palkanlaskennan ohjelmistoista, joissa on seuraavia ominaisuuksia:

• Automaattinen palkkatietojen tarkistus

Palkanlaskentaan liittyy useita yksityiskohtaisia vaiheita, kuten tuntikirjausten tarkistus, erilaisten lisien huomiointi ja lakisääteisten vähennysten laskeminen. Tekoäly voi tarkistaa kaikki nämä tiedot nopeasti ja automaattisesti, jolloin inhimilliset virheet vähenevät ja palkat maksetaan oikein. 

• Lainsäädännöllisten muutosten hallinta

Palkkahallintoon liittyvä lainsäädäntö on Suomessa varsin monimutkainen ja usein muuttuva. Ideaalitilanteessa tekoäly pystyy jatkuvasti päivittyvän tietokantansa avulla seuraamaan reaaliaikaisesti lainsäädännön muutoksia ja varmistamaan, että palkanlaskenta tehdään aina uusimman sääntelyn mukaisesti. Esimerkiksi verotusmuutokset ja työehtosopimusten päivitykset voidaan integroida automaattisesti palkanlaskentaprosessiin.

• Koko palkanlaskennan automaatio

Tekoäly voi hoitaa toistuvat palkanlaskennan tehtävät, kuten tietojen syötön, laskelmat ja raportoinnin. Esimerkiksi työaikatietojen käsittely, lomakorvausten laskeminen ja lakisääteiset vähennykset voidaan hoitaa tekoälyn avulla tarkasti ja tehokkaasti.

• Ennakoiva analytiikka

Tekoälystä palkanlaskennassa: konkreettisia esimerkkejä

🔍Esimerkki 1: Palkanlaskennan tietojen tarkistaminen ja virheiden minimointi

Tekoäly voi tarkistaa palkkalaskelmien tiedot ja tunnistaa mahdolliset virheet tai poikkeamat, kuten väärin syötetyt työtunnit tai puuttuvat lisät. Tämä vähentää inhimillisten virheiden määrää ja varmistaa, että palkat tulevat maksetuksi oikein ja ajallaan.

📋 Esimerkki 2: Lakisääteiset palkanlaskennan raportit

Tekoäly voi automatisoida lakisääteisten raporttien, kuten tulorekisteri-ilmoitusten ja verottajalle tehtävien raporttien, tuottamisen ja lähettämisen. Tämä varmistaa, että kaikki ilmoitukset tehdään ajallaan ja oikein, mikä vähentää virheiden riskiä ja mahdollisia sanktioita.

🔢 Esimerkki 3: Henkilökohtaisten vähennysten ja etuuksien käsittely

Tekoäly voi käsitellä automaattisesti työntekijöiden henkilökohtaisia vähennyksiä ja etuuksia, kuten verovapaita kilometrikorvauksia ja päivärahoja. Tämä vähentää manuaalista työtä ja varmistaa, että kaikki vähennykset tehdään oikein.

Tekoälyavusteinen palkanlaskenta: suosituksia pk-yrityksille

Jos alussa mainittu Googlen laskelma tekoälyn vaikutuksista työtehtäviin pitää edes suunnilleen paikkansa, on tekoälykehityksen ulkopuolelle jättäytyminen melkoinen riski. Tässä muutama vinkki siihen, minkä asioiden tekemistä voi vähintäänkin harkita.

1. Kehitä tekoälystrategia. Laadi selkeä strategia, jossa määritellään, miten tekoälyä käytetään palkanlaskennassa. Ota huomioon mahdolliset riskit, kuten tietosuoja ja työntekijöiden huolenaiheet.

2. Kouluta henkilöstöä. Tarjoa palkanlaskennan ja taloushallinnon ammattilaisille koulutusta, jotta he ymmärtävät ja pystyvät hyödyntämään tekoälyä tehokkaasti.

3. Keskity vastuulliseen tekoälyyn. Varmista, että teknologiaa käytetään eettisesti ja vastuullisesti. Varmista myös, että palkanlaskennan tiedot käsitellään aina Suomen tietosuojalainsäädännön mukaisesti.

4. Aloita pienestä. Aloita pilottiprojektilla, jolla testaat tekoälyn hyödyt palkanlaskennassa ennen laajempaa käyttöönottoa.

5. Kaikkea ei tarvitse tehdä itse. Erityisesti jos aloittaminen tuntuu nihkeältä, kannattaa kysyä apua. Ohjelmistotoimittajat, konsultit ja kouluttajat osaavat auttaa.

Tutustu Heeroksen ePalkat -palkanlaskentaohjelmaan. Teemme kehitystä tiiviissä yhteistyössä asiakkaidemme kanssa vastataksemme mahdollisimman hyvin aitoon asiakastarpeeseen.