Dados aprimorados reduzem custos com erros na folha de pagamento

Evite riscos obtendo os dados corretos na contratação

Erros na entrada de dados levam à captura imprecisa de informações dos profissionais, erros na folha de pagamento, trabalho administrativo excessivo e possíveis violações de compliance, e podem afetar ofertas e benefícios oferecidos aos funcionários. Em nossa experiência, mais de 70% dos problemas de dados da folha de pagamento decorrem do recrutamento e da integração.

Felizmente, existem etapas simples que as empresas podem seguir para reduzir e potencialmente eliminar erros e discrepâncias de dados relacionados a pagamentos.

O caminho para a precisão dos dados da folha de pagamento começa com o recrutamento e a integração, a partir do momento em que o candidato insere suas informações e o RH processa a documentação relevante. A maioria dos problemas de dados da folha de pagamento tem suas raízes no processo de recrutamento e integração. Aqueles que estão a montante do processo de folha de pagamento muitas vezes não entendem o uso e o impacto dos dados a jusante (frequência de pagamento, férias, elegibilidade para benefícios etc.).

Outra complicação para recrutadores e profissionais de RH é que a carga de trabalho de recrutamento pode variar drasticamente entre períodos de longos congelamentos de contratações e ocasiões de contratações em massa. Se não existirem sistemas e processos de introdução de dados fiáveis, os horários de pico de recrutamento podem tornar a precisão dos dados um desafio maior.

Estudo de caso: 500 registros errados

Um cliente de call center contratou recentemente 500 pessoas, todas com os mesmos elementos de dados baseados em um formulário de recrutamento manual. Isso incluiu dados relacionados ao pagamento (frequência de pagamento, taxa de pagamento, data de início, etc.), dados de funcionários (localização, referência à designação do funcionário, tipo de funcionário, nível de cargo, etc.) e um dos três planos de benefícios.

Dois dias depois, o recrutador recebeu um e-mail informando que as opções de benefícios oferecidas aos funcionários não estavam disponíveis para eles, afetando os registros. O recrutador tentou corrigir o registro, mas as equipes já haviam colocado seu trabalho nesse registro. O erro exigiu um esforço manual significativo para ser corrigido, pois o centro de serviços compartilhados teve que reverter alterações individuais por funcionário para todos os 500 deles. A experiência deixou uma primeira impressão negativa da empresa e exigiu horas e dinheiro extra para corrigir e minimizar o risco de conformidade.

Os impactos dos dados downstream do recrutamento e da integração podem incluir:

• Efeitos na qualidade dos dados: A forma como a requisição de trabalho é configurada pode determinar quais dados serão capturados para uma nova contratação e afetar sua remuneração e elegibilidade para benefícios. Isso é agravado por processos de integração manuais e desajeitados com vários sistemas, que podem ser baseados em papel ou exigir entrada manual ou duplicada.
• Lapsos de tempo de resposta: A inconsistência entre RH, finanças e negócios sobre como nomeiam e usam os campos de dados pode estender significativamente o tempo de resposta durante a configuração e reconciliações da folha de pagamento.
• Riscos de conformidade: Discrepâncias nos dados de RH podem levar a contracheques incorretos ou criar problemas de reconciliação da folha de pagamento, e não ter dados e registros precisos da folha de pagamento corre o risco de não conformidade com:
• O Lei de Normas Trabalhistas Justas e as leis trabalhistas
• Exigências de segurança no trabalho e remuneração dos funcionários
• Protocolos de segurança de dados
• Políticas e procedimentos de RH
• Políticas de despesas comerciais

Dados imprecisos de funcionários podem causar:

• Descumprimento das obrigações de declaração de impostos sobre a folha de pagamento
• Obrigações fiscais e de licenciamento comercial em novas jurisdições em que um empregador anteriormente não tinha presença física
• Descumprimento das leis trabalhistas estaduais e locais

Estratégias simples, melhorias substanciais

Os empregadores podem buscar estratégias simples para reduzir ou eliminar erros e discrepâncias nos dados da folha de pagamento. Eles incluem:

1. Gestão de dados mestre: Simplifique e impulsione o alinhamento por meio de finanças e 1T para criar uma única fonte de verdade para todos os dados dos funcionários (localização, equipe, centro de custo, etc.)
2. Acompanhe os dados: Ao delinear os fluxos de dados dos funcionários e reunir a documentação do processo, você pode destacar potenciais riscos tecnológicos e relacionados ao processo à medida que os dados são coletados sobre cada funcionário (etapas altamente manuais, cálculo de taxas de erro, etc.)
3. Automação e controles de processos: O uso de processos automatizados, como a transferência de dados de sistemas de RH para sistemas de folha de pagamento, reduzirá a necessidade de redigitação manual. Quando a automação não é possível, implementar controles em cada etapa do processo, como auditoria e validação podem ajudar a detectar erros manuais no início do processo.
4. Quebrar silos através de formação: O desenvolvimento de um modelo de governança multifuncional pode promover um esforço coletivo para manter a integridade dos dados e dar formação às partes interessadas em todas as fases da integração dos funcionários sobre o impacto e o custo de dados deficientes, bem como sobre as etapas que precisam ser tomadas para criar e manter dados de alta qualidade.

Ao abordar o impacto dos processos de recrutamento e integração nos dados da folha de pagamento, as empresas podem identificar proativamente áreas de melhoria, mitigar erros dispendiosos e garantir operações tranquilas de folha de pagamento.