AI를 활용한 급여 관리의 전략적 잠재력 해제

급여 관리는 변혁을 겪고 있습니다. 한때 순전히 행정 업무로 여겨졌지만, 이제는 진정한 의미의 급여 관리, 즉 HR, 재무, 운영 전반의 비즈니스 의사 결정에 영향을 미칠 수 있는 풍부하고 활용되지 않은 데이터 소스로 인식되고 있습니다. 고객 서비스부터 사기 탐지까지, 다른 비즈니스 영역에서 AI를 빠르게 도입하고 있는 반면, 급여 관리는 여전히 최후의 미개척 분야 중 하나입니다. Strada의 2024년 글로벌 급여 복잡성 보고서현재 급여 관리 업무에 AI를 활용하는 기업은 4%에 불과합니다. 더욱 놀라운 것은 향후 8년 안에 AI를 도입할 계획이 있는 기업이 XNUMX%에 불과하다는 것입니다.

느린 흡수를 이해하기

급여 관리 분야의 AI는 종종 오해받습니다. 최근 PAYO AI 웨비나에서 조사됨급여 담당자의 거의 절반이 AI가 자신의 직무에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해에 자신감이 없다고 답했습니다. 이는 야망이 부족한 것이 아니라, 업계에 AI가 무엇이고 무엇이 아닌지에 대한 더 많은 교육과 명확한 이해가 필요하다는 분명한 신호입니다.

혼란의 상당 부분은 과장된 광고에서 비롯됩니다. '머신러닝', '생성 AI', '자동화'와 같은 용어는 서로 혼용되지만, 실제로는 매우 다른 목적을 가지고 있습니다. 급여 관리에 가장 적합한 AI 모델은 작업을 자동화하고, 이상 징후를 감지하고, 예측 분석을 제공하는 도구입니다. 이러한 AI 모델은 독립적인 의사 결정을 내리는 지각 시스템이 아닙니다. 효율성, 정확성, 그리고 통찰력을 매우 구체적인 방식으로 향상시키도록 훈련된 알고리즘입니다.

이미 변화를 만들어내는 실용적인 응용 프로그램

AI는 급여 관리 환경에서 이미 측정 가능한 성과를 제공하고 있지만, 아직 널리 도입되지는 않았습니다. 자동화는 가장 즉각적인 성과 중 하나입니다. AI는 세금 계산, 데이터 조정, 규제 보고와 같은 반복적인 작업을 처리함으로써 인적 오류를 줄이고 팀이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

패턴 인식은 엄청난 잠재력을 가진 또 다른 분야입니다. 과거 급여 데이터를 기반으로 훈련된 AI 모델은 비정상적인 패턴을 신속하게 발견하고 오류를 포착하며, 향후 비용이나 규정 준수 문제를 예측하는 데에도 도움을 줄 수 있습니다. 이는 특히 여러 국가와 규정으로 사업이 확장됨에 따라 급여 체계가 더욱 복잡해지는 글로벌 기업에 유용합니다.

이 기술은 직원 경험 향상에도 도움이 됩니다. 예를 들어 AI 기반 챗봇은 이제 급여 명세서 내역이나 세금 공제와 같은 일상적인 문의에 즉각적이고 일관되게 답변할 수 있습니다. 이를 통해 지원팀의 업무 부담을 줄이는 동시에 직원의 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

개인 맞춤형 복리후생 서비스도 진화하고 있습니다. AI는 이제 인구 통계 데이터, 직무, 사용 추세를 분석하여 직원의 요구에 더욱 부합하고 전반적인 만족도를 높이는 맞춤형 복리후생 패키지를 추천할 수 있습니다.

진정한 도전: 통합과 신뢰

확실한 이점에도 불구하고 많은 기업은 여전히 ​​급여 계산에 AI를 온전히 적용하는 데 주저하고 있으며, 그 대부분은 데이터와 관련이 있습니다. 우리의 연구에서는 또한 다음 사실을 발견했습니다. 응답자의 52%는 급여 데이터의 품질에 대한 확신이 부족하다고 답했습니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터가 없다면 AI 모델은 의미 있는 결과를 도출할 수 없습니다. 오히려, 부실한 데이터는 오류를 강화하거나 잘못된 인사이트로 이어질 수 있습니다.

바로 이 부분에서 통합이 중요해집니다. 급여 관리는 인사 또는 재무 부서와 분리되어 운영될 경우 비효율성을 초래할 뿐만 아니라 AI를 최대한 활용하는 데 필요한 정확한 데이터 흐름도 제한됩니다. 통합 시스템은 급여 관리가 단순히 정보를 처리하는 데 그치지 않고 더 광범위한 비즈니스 인텔리전스에 기여하도록 보장합니다.

보안 또한 중요한 문제입니다. 급여 관리에는 민감한 직원 데이터가 포함되며, AI 시스템에 대한 신뢰는 투명성과 통제력에 달려 있습니다. 하지만 AI는 지능형 접근 제어, 실시간 모니터링, 자동 업데이트를 통해 보안을 강화하여 시스템이 최신 규제 변화에 발맞출 수 있도록 할 수 있습니다. 이상 탐지와 같은 기술은 기존 감사 프로세스보다 훨씬 빠르게 잠재적인 사기 또는 오용을 발견할 수 있습니다.

사람들은 여전히 ​​중요합니다. 사실, 그들은 더 중요합니다.

AI가 급여 담당자를 대체할 것이라는 두려움은 근거가 없을 뿐만 아니라 오히려 역효과를 낳습니다. AI는 불일치를 표시할 수 있지만, 그에 대한 처리 방식은 사람이 결정합니다. AI는 신고를 자동화할 수 있지만, 전문가들은 해당 신고서에 최신 법률 변경 사항을 반영해야 합니다. 또한, AI는 추세를 파악할 수 있지만, 의사 결정은 여전히 ​​사람이 주도합니다.

AI는 역할을 대체하는 것이 아니라, 오히려 그 역할을 재편하는 데 기여하고 있습니다. 급여 담당자는 데이터 해석가이자 전략 자문가로 진화하고 있지만, 이는 적절한 도구와 교육을 갖춘 경우에만 가능합니다. AI 도구 사용 방법뿐만 아니라 그 결과를 평가하고, 오류를 발견하고, 인간적인 맥락을 추가하는 방법까지, AI 도구의 기술 향상은 필수적입니다.

기업이 행동해야 할 지점은 바로 여기에 있습니다. 체계적인 교육을 제공하고, 변화 관리에 투자하며, 급여 관리에서 AI의 역할을 명확하게 설명하면 조직이 주저함에서 벗어나 자신감을 가질 수 있을 것입니다. 더 이상 "우리는 AI를 사용해야 할까??" 하지만 "우리는 어떻게 우리 사람들이 최대한의 이익을 얻을 수 있도록 준비시킬까요?? "

자신감을 가지고 전진하다

급여 시스템의 미래는 완전히 자율적인 시스템이 아니라, 첨단 기술과 인간의 전문성을 시너지 효과를 내는 협력적인 시스템이 될 것입니다. AI를 독립적인 솔루션이 아닌 보조적인 요소로 활용하는 기업이 가장 큰 이점을 얻을 수 있을 것입니다.

이는 올바른 질문을 하는 것부터 시작됩니다.

• 우리의 수동 프로세스는 어디에서 우리를 방해하고 있는가?
• 우리는 급여 데이터의 품질을 신뢰할 수 있는가?
• 우리 시스템은 통합되어 있는가, 아니면 분리되어 있는가?
• 우리 팀은 AI를 활용한 업무에 얼마나 자신감을 가지고 있나요?

이러한 질문에 답하면 지속 가능한 AI 도입을 위한 토대가 마련될 것입니다. 이는 단순한 트렌드가 아니라 장기적인 비즈니스 성공을 위한 원동력으로서의 AI입니다.

대체가 아닌 진화

AI는 마법의 지팡이는 아니지만, 급여팀의 기존 전문성을 강화합니다. AI는 통찰력을 확보하고, 수작업 부담을 줄이며, 핵심 비즈니스 기능으로서 급여 관리의 역할을 강화하는 데 도움을 줍니다. 더 중요한 것은, 급여 관리가 비즈니스에 중요한 통찰력을 창출하는 기능으로서 본래의 자리를 차지할 수 있도록 해준다는 것입니다.

성공하는 기업은 최첨단 도구를 갖춘 기업이 아닐 것입니다. 기술과 신뢰의 균형을 맞추는 방법을 이해하고, AI 시대에도 사람이 가장 귀중한 자산이라는 점을 인지하는 기업이 성공할 것입니다.