AI ในการประมวลผลเงินเดือน

เงินเดือนซ้ำซ้อน มีปริมาณมากและไม่ยอมให้อภัย การจ่ายเงินแต่ละครั้งจะเปลี่ยนเวลา อัตรา การหักเงิน และกฎเกณฑ์ด้านภาษีให้เป็นค่าจ้างสุทธิสำหรับพนักงานทุกคน การตรวจจับความผิดปกติจะเพิ่มชั้นการตรวจสอบก่อนการอนุมัติ กฎง่ายๆ ตรวจจับปัญหาที่ทราบ: การชำระเงินซ้ำ; การจ่ายเงินให้กับพนักงานที่ถูกเลิกจ้าง จ่ายสุทธิติดลบ; และการเปลี่ยนแปลงอัตราโดยไม่มีบันทึกการอนุมัติ วิธีการทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องจะตรวจจับการผสมผสานที่ผิดปกติ โดยการเปรียบเทียบพนักงานแต่ละคนกับประวัติของตนเองและพนักงานที่คล้ายคลึงกัน ตัวอย่างได้แก่ ค่าล่วงเวลาที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในแผนกที่ไม่ค่อยมีค่าล่วงเวลา หรือบัญชีธนาคารมีการเปลี่ยนแปลงหนึ่งวันก่อนวันจ่ายเงินเดือน การฉ้อโกงการโอนเงินเดือนมักเริ่มต้นด้วยอีเมลฟิชชิ่งที่หลอกให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลเปลี่ยนรายละเอียดการฝากเงินโดยตรงของพนักงาน ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงบัญชีธนาคารเมื่อเร็วๆ นี้จึงเป็นสัญญาณความเสี่ยงที่ชัดเจน การจ่ายเงินเดือนแบบหลายรัฐเป็นเรื่องยากเนื่องจากข้อมูลเป็นส่วนใหญ่ โดยทั่วไปค่าจ้างจะถูกหัก ณ ที่จ่ายในรัฐที่งานเสร็จสิ้น และรัฐบ้านเกิดของลูกจ้างก็อาจเก็บภาษีได้เช่นกัน ซึ่งโดยปกติจะเป็นเครดิต รัฐใกล้เคียงบางแห่งมีข้อตกลงต่างตอบแทน ดังนั้นนายจ้างจึงระงับไว้สำหรับรัฐบ้านเกิดแทน บางรัฐ (นิวยอร์ก) เป็นรัฐที่รู้จักกันดีที่สุด มีการใช้กฎ "ความสะดวกสบายของนายจ้าง" ซึ่งสามารถปฏิบัติต่อการทำงานระยะไกลได้เช่นเดียวกับที่ทำในรัฐของนายจ้าง ภาษีเงินได้ท้องถิ่นมีผลบังคับใช้ในสถานที่ต่างๆ เช่น เทศบาลโอไฮโอและท้องถิ่นของเพนซิลเวเนีย การทำงานจากระยะไกลทำให้ทุกที่อยู่มีการเปลี่ยนแปลงเหตุการณ์ด้านภาษีที่เป็นไปได้ AI สามารถตั้งค่าสถานะบันทึกที่ข้อมูลตำแหน่งและการตั้งค่าภาษีไม่ตรงกัน แต่กฎภาษีนั้นมาจากกลไกกฎที่ได้รับการบำรุงรักษา บอทคำถามของพนักงานตอบคำถามทั่วไปเกี่ยวกับสลิปเงินเดือน การหักเงิน การลาหยุด และแบบฟอร์ม สิ่งเหล่านี้จะต้องเป็นไปตามนโยบายของบริษัทและบันทึกของพนักงานเอง และต้องส่งต่อเรื่องทางกฎหมายหรือเรื่องละเอียดอ่อนให้กับผู้คน ความเข้าใจผิดหลักคือ AI คำนวณเงินเดือน การคำนวณรวมถึงสุทธิและภาษีควรคงไว้ซึ่งการกำหนดและตรวจสอบได้ หน้าที่ของ AI คือการสังเกตเมื่ออินพุตดูผิด