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用AI
工资单正在进行转变。曾经被视为纯粹的管理任务，它的真实含义现在就被认可了：一种富裕，未开发的数据来源，可以影响人力资源，财务和运营的业务决策。然而，尽管从客户服务到欺诈检测的其他业务领域都在[…]邮寄的帖子中接受了AI的AI，该帖子释放了与AI的薪资潜力，但首先出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI工资单正在进行转变。曾经被视为纯粹的管理任务，它的真实含义现在就被认可了：一种富裕，未开发的数据来源，可以影响人力资源，财务和运营的业务决策。然而，尽管从客户服务到欺诈检测的业务的其他领域都接受了AI的速度，但工资单仍然是最终的前沿之一。根据Strada的2024年全球薪资复杂性报告，目前只有4％的公司在其工资单中使用AI。更令人惊讶的是：只有8％的人有任何计划在未来两年内采用它。
Strada的2024年全球薪资复杂性报告了解缓慢的吸收
薪资中经常被误解。在最近的Payo AI网络研讨会中进行调查时，近一半的工资专业人士表示，他们对如何在角色中使用AI的理解不信心。这并不是缺乏野心 - 明显的信号表明该行业需要更多的教育和清晰度，围绕AI是什么，而不是什么。
在最近的Payo AI网络研讨会中进行了调查许多混乱源于炒作。诸如“机器学习”，“生成AI”和“自动化”之类的术语可以互换使用，而实际上，它们的目的非常不同。最适用于工资的AI模型是自动化任务，检测异常或提供预测分析的工具。这些不是做出独立决策的有感觉系统。它们是经过非常具体的方式提高效率，准确性和洞察力的算法。
实际应用已经有所作为
AI已经在薪资环境中提供了可衡量的结果，尽管其采用并不广泛。自动化仍然是最直接的胜利之一。通过处理重复的任务，例如税收计算，数据和解和监管报告，AI可以帮助减少人为错误和自由团队以专注于更具战略性的工作。