У сфері нарахування зарплати найнебезпечніші помилки ШІ виглядають правильними

Нарахування зарплати — один із небагатьох бізнес-процесів, у якому кожна помилка має ім’я, суму й дату. Саме тому застосування ШІ для нарахування зарплати потребує уважнішого обговорення: більшість розмов зосереджується на тому, що ШІ виявляє. Складніше запитання — що змінює ШІ, коли ніхто не стежить.

Я пропрацював у фінансовій сфері сімнадцять років: спочатку фінансовим директором, а згодом розбудовував інфраструктуру для нарахування зарплати в різних країнах. За цей час я навчився сприймати автоматизацію як обмін: відмовляєшся від видимої ручної роботи, натомість отримуючи невидиму поведінку системи.

Чого насправді вимагає регулювання

Згідно із Законом ЄС про штучний інтелект, ШІ, що використовується на робочому місці, належить до систем високого ризику, якщо допомагає ухвалювати рішення щодо людини: кого наймати, підвищувати на посаді чи звільняти, як розподіляти роботу, як оцінювати її результати або як змінювати умови праці. Такі рішення впливають на роботу й дохід людини, тому компанія, що використовує інструмент, має забезпечити людський контроль і вести облік того, як було ухвалено кожне рішення. Розрахунок зарплати за замовчуванням до цього переліку не входить, адже застосування узгоджених ставок до затверджених годин — це арифметика. Розрахунок стає високоризиковим, коли дані про зарплату починають використовувати для ухвалення рішень щодо людей або коли інструмент, що продається як засіб для «нарахування зарплати», непомітно починає ухвалювати такі рішення.

У США Національний інститут стандартів і технологій (NIST) — федеральна установа, відома розробленням технічних стандартів і стандартів безпеки, — ще 2023 року опублікував спеціальну Рамкову систему управління ризиками ШІ, яку організації можуть легко пристосувати до власних обставин. Вона пропонує компаніям практичний цикл із чотирьох кроків, до якого я повернуся нижче.

Наскільки далеко сьогодні можна безпечно застосовувати ШІ для нарахування зарплати

На перший погляд, ШІ для нарахування зарплати схожий на швидшу пару рук. Однак надздатність ШІ і водночас його прокляття — бездоганна, безперебійна й така, що викликає залежність, автоматизація. Коли система запрацює, важко побачити й виправити всі способи, якими вона впливає на тих, для кого зрештою призначена, — людей на роботі. Саме тому ШІ у сфері управління персоналом вважають високоризиковим: він безпосередньо впливає на засоби до існування людей, їхні успіхи на роботі та майбутні кар’єрні перспективи.

Більшість інструментів для нарахування зарплати проходять короткий шлях. Спочатку вони перевіряють і готують дані, порівнюють їх, позначають проблеми й створюють чернетки. Потім починають давати рекомендації: наприклад, пропонують затримати виплату або запросити уточнення щодо рахунку, а рішення ухвалює людина. На третьому етапі інструмент уже сам вчиняє дії, що впливають на роботу, статус чи дохід людини; саме тут він має зупинитися й повернути ухвалення рішення людині. Складність у тому, що ці етапи поступово зливаються. На першому етапі позначка про незвичну кількість відпрацьованих годин — це нешкідлива перевірка для звіряння даних, а на третьому — оцінка роботи. Модель між цими етапами не змінюється; змінюється те, як людина використовує її результат.

Де ШІ справді допомагає

Один із позитивних результатів автоматизації нарахування зарплати — значне скорочення кількості помилок: до 78%, за словами Blair McQuillen із Ignite HCM, консалтингової компанії у сфері нарахування зарплати. Інструмент на основі ШІ, призначений для скорочення кількості помилок у нарахуванні зарплати, виконує такі операції для перевірки й виправлення систем нарахування зарплати:

• Виявлення аномалій — це коли алгоритми машинного навчання порівнюють нарахування зарплати з історичними даними, щоб виявити різке збільшення виплат, дубльовані записи й незвичні відрахування.
• Перевірка даних у реальному часі означає, що ШІ аналізує як актуальні дані працівників (наприклад, автоматично зареєстровану присутність), так і вихідні системи (наприклад, табелі обліку робочого часу), виявляючи помилки ручного копіювання й вставлення.
• Прогнозування помилок дає змогу передбачати їх до остаточного розрахунку зарплати.
• Дотримання вимог також можна частково автоматизувати за допомогою агентів ШІ. Вони відстежують дані про персонал і розрахунки зарплати та одразу сповіщають відділ кадрів — навіть до проведення квартального аудиту. Дозволити ШІ виконувати роль викривача у сфері дотримання вимог означає чітко визначити його можливості й забезпечити участь реальних людей в ухваленні рішень.
• Прогнозування на основі ШІ дає змогу передбачити, як зміни в організації чи коливання ринку вплинуть на витрати на оплату праці та бюджети.

Згідно зі звітом OpenLadger Report, компанії, що використовують вбудований бухгалтерський API на основі ШІ, завершували фінансове закриття на 19% швидше, а дотримання бюджету покращилося на 34%.

Коли базовий рівень засвоює ваші помилки

Більшість систем ШІ для нарахування зарплати рекламують як такі, що навчаються безперервно. З часом система з’ясовує, як зазвичай виглядає нарахування зарплати у вашій організації, і порівнює з ним кожен новий розрахунок. Це справді корисно, але саме тут і починається непомітний збій.

Система, яка навчається на історичних даних, щоб визначити, що є «нормальним», засвоює також помилки з цих даних. Уявімо, що відрахування неправильно застосовували протягом шести місяців. Система виявлення перестає позначати його, бо на тлі тієї самої помилки протягом шести місяців воно вже не здається незвичним.

Транскордонна робота ще більше загострює цю проблему. Коли ви платите підрядникам у багатьох країнах, у різних валютах і різними способами, «незвичне» часто виявляється цілком закономірним: етап проєкту, перехід на інший платіжний канал, разова співпраця, відкриття нового платіжного коридору. Модель, налаштована на зменшення кількості хибнопозитивних спрацювань, з часом почне придушувати разом із ними й справжні сигнали.

Коли виплату затримують, позначають як підозрілу або коригують, хтось має пояснити чому: підряднику, який чекає на гроші, аудитору — через кілька місяців, а згодом і регулятору.

Три способи зробити автоматизацію розрахунку зарплати підконтрольною

1. Розділіть завдання. Один помічник, який отримує дані, класифікує працівників, розраховує оплату, перевіряє дотримання вимог і надсилає розрахункові листки, — зручне придбання, але його важко перевіряти: якщо результат неправильний, неможливо визначити, на якому етапі сталася помилка. Деякі постачальники систем розрахунку зарплати вже переходять до багатоагентних моделей, у яких окремі компоненти відповідають за отримання даних табелів, класифікацію працівників, розрахунок оплати, дотримання вимог і комунікацію, а всі записи потрапляють до спільного журналу аудиту. Така система дорожча у створенні, але ці витрати окупляться вже тоді, коли регулятор уперше запитає, як було ухвалено рішення. Ви зможете простежити весь ланцюжок крок за кроком.
2. Розподіляйте дії за тим, чи можна їх скасувати. Модель із залученням людини, яка нині поширена в HR-технологіях, розподіляє автоматизовані дії на три рівні: виконувати автоматично, передавати на розгляд і блокувати. Я б визначав рівень за одним критерієм — ціною помилки. Дії з низьким ризиком, які можна скасувати, як-от нагадування, запити документів і перевірки форматування, можна виконувати автоматично. Для дій із середнім ризиком, як-от затримання виплати до отримання уточнень або запитання щодо рахунку, ШІ має підготувати обґрунтування, а рішення має ухвалити людина. Незворотні дії та все, що може вплинути на чиєсь джерело доходу, мають залишатися поза межами повноважень машини: припинення співпраці, зміна статусу працівника, утримання виплати з міркувань дотримання вимог. Я перевіряю це одним запитанням: якщо з’ясується, що дія була помилковою, чи зможемо ми скасувати її, перш ніж людина, якої вона стосується, це помітить? Якщо ні, рішення має затвердити людина.
3. Спершу налагодьте управління, а тоді масштабуйте. Згадана мною раніше Рамкова структура NIST з управління ризиками ШІ ґрунтується на чотирьох функціях: управлінні, визначенні контексту, вимірюванні та контролі. У контексті розрахунку зарплати вони перетворюються на чотири запитання. Хто відповідає за результат: відділ розрахунку зарплати, фінанси, фахівці з дотримання вимог чи постачальник? За Законом ЄС про ШІ обов’язки розгортача покладаються на організацію, що використовує систему, тож відповідь «постачальник» не підходить — навіть попри те, що дедалі більше продуктів мають позначку «готовий до Закону ЄС про ШІ». Які з ваших інструментів насправді використовують ШІ, зважаючи на те, скільки технологій машинного навчання тепер вбудовано в програмне забезпечення, придбане як засноване на правилах? Як часто люди скасовують рішення ШІ? Саме за цим показником я стежив би найуважніше, адже майже нульова частота скасування рідко означає, що модель бездоганна, і часто свідчить про те, що люди перестали перевіряти її результати. І який запасний варіант передбачено, якщо модель недоступна під час закриття розрахункового періоду або її результатам більше не можна довіряти? Чи є в команді хтось, хто досі вміє розраховувати зарплату вручну? Для керівників HR-напряму та розрахунку зарплати, які планують масштабно використовувати ШІ, таку систему варто створити заздалегідь.

Ера ШІ дає компаніям нагоду взятися за непримітну, але важливу роботу: скласти реєстр інструментів із підтримкою ШІ, вести журнали, що фіксують не лише результати, а й обґрунтування рішень, призначити відповідальних за кожне автоматизоване рішення та регулярно переглядати показники скасування рішень ШІ.

Коли почнуть діяти вимоги до систем високого ризику, аудитори запитуватимуть не «Чи використовуєте ви ШІ?», а «Покажіть, чому цей платіж було здійснено, затримано або змінено». Компанії, які зможуть відповісти за лічені хвилини, успішно масштабуватимуть автоматизацію.