Transformação Digital na SEGER: A Aplicação de IA e Análise Preditiva na Gestão da Folha de Pagamento

Continuando o relato sobre a jornada da SEGER – Secretaria de Gestão e Recursos Humanos do Espírito Santo, rumo à jornada na ciência de dados, vou aprofundar sobre o compromisso e os desafios que essa jornada nos reserva. Com a especialização em ciência de dados iniciada para 30 servidores, queremos evidenciar que a aprendizagem não é um fim em si, mas um processo contínuo de evolução.

Nossa primeira prática será o uso de Aprendizado de Máquina para realizarmos uma análise preditiva nos registros que acompanham a folha de pagamento. Nosso objetivo é evidenciar padrões, prever resultados e analisar tendências futuras.

De acordo com os resultados da pesquisa “The Payroll Operations Survey” realizada pela Deloitte, o maior desafio das organizações em gerenciar a folha de pagamentos é a presença de processos manuais, que foi relatado por 23% dos entrevistados. Além disso, 81% dos entrevistados realizam revisões periódicas em seus processos de folha de pagamento, com 57% revisando várias áreas do processo de folha, com foco em controles e precisão. Outros desafios incluem a determinação de obrigações de retenção de impostos, relatórios de compensação tributável e eficiência no processamento de impostos.

Para organizações com uma força de trabalho global móvel, os maiores desafios incluem o processamento de fim de ano, a definição de responsabilidades de retenção e a geração de relatórios. As organizações estão cada vez mais confiando em modelos de governança formalmente estabelecidos e análises para gerenciar os processos e resultados produzidos pela função de folha de pagamento.

Com o avanço da Inteligência artificial, os líderes do Setor Público estão investindo em tecnologia para aumentar a eficiência, minimizar riscos e se concentrar principalmente no trabalho que precisa ser feito, garantindo dessa forma uma melhor experiência do servidor.

A IA pode ser usada para responder a perguntas básicas e comuns sobre a folha de pagamento de forma instantânea, através de chatbots e de relatórios visuais, os dashboards. Eles podem responder com precisão a perguntas sobre tempo de pagamento, montantes de pagamento, horas extras e pagamento de férias, tributação e deduções fiscais e pagamentos de benefícios.

Em relação à identificação de irregularidades nos vencimentos e despesas e nas folhas de ponto dos funcionários a IA e o aprendizado de máquina também são usados para garantir que os servidores estejam protegidos contra erros, ou até mesmo fraude no rastreamento do tempo dos funcionários. A IA e a análise de dados estão sendo usadas para prever as horas esperadas trabalhadas em um período de pagamento e, em seguida, sinalizar quaisquer anomalias que requeiram investigação.

O uso contínuo dos modelos de Aprendizado de Máquina pode ainda garantir a conformidade com as leis e regulamentos fiscais. As ferramentas de IA podem comparar remessas fiscais passadas com a remessa atual, sinalizando quaisquer discrepâncias que devem ser revisadas antes da remessa final.

Na SEGER, os benefícios do uso da IA na gestão da folha de pagamento incluem ainda:

Minimização de erros: A IA pode minimizar erros resultantes do envolvimento humano na folha de pagamento, tornando o processo mais preciso.

Automação de tarefas rotineiras: A IA e o aprendizado de máquina podem automatizar tarefas mundanas, como a gravação de horas trabalhadas e o cálculo de salários.

Conformidade e gestão de riscos: A IA pode ajudar a monitorar e compreender as mudanças legislativas, reduzindo o risco de não conformidade e ajudando a garantir a conformidade contínua.

Gerenciamento eficiente de dados: A IA pode melhorar o gerenciamento de dados na folha de pagamento, automatizando a aprovação de folhas de ponto, pedidos de folga e alterações na folha de pagamento.

Melhoria da integração das funções: A IA pode resolver dissimilaridades entre diferentes funções e promover uma integração perfeita, reduzindo a necessidade de pessoal e minimizando os erros.

Gerenciamento inteligente: A IA pode automatizar o processo de analisar padrões de trabalho passados, níveis de estresse, desempenho dos funcionários, registros de presença e outros dados-chave.

São inúmeros benefícios que podemos colher com o uso automatizado da auditoria na folha de pagamento. No nosso estado há um número considerável de registros e relacionamentos complexos na base relacional. A inteligência artificial está revolucionando a função de gestão da folha de pagamento ao processar eficientemente grandes volumes de dados da folha, minimizando os erros resultantes do envolvimento humano. Ao automatizar tarefas como o cálculo de salários e o registro de horas trabalhadas, a IA está se tornando uma ferramenta valiosa para os negócios.

Para escrever este post eu usei as seguintes referências:

Changing the focus of payroll with artificial intelligence. Disponível em: <https://blogs.oracle.com/oraclehcm/post/changing-the-focus-of-payroll-with-ai>. Acesso em: 26 jun. 2023.

How AI Can Help Eliminate Common Payroll Issues. Disponível em: <https://www.analyticsinsight.net/how-ai-can-help-eliminate-common-payroll-issues/>. Acesso em: 10 jun. 2023.

How Machine Learning is Changing the Payroll Process – InfinitePeer. , 20 dez. 2022. Disponível em: <https://infinitepeer.com/how-machine-learning-is-changing-the-payroll-process/>. Acesso em: 13 jun. 2023

How Payroll AI and Machine Learning Are Transforming Businesses. Disponível em: <https://www.smartdatacollective.com/how-payroll-ai-machine-learning-transforming-businesses/>. Acesso em: 10 maio 2023.

RAMAKRISHNAN, M. Machine Learning in Finance: 7 Smart Industry Applications. Emeritus Online Courses, 11 nov. 2022. Disponível em: <https://emeritus.org/blog/5-benefits-of-using-machine-learning-in-finance/>. Acesso em: 6 jun. 2023

Revolutionizing Payroll with AI and Machine Learning. Disponível em: <http://www.neeyamo.com/blog/revolutionizing-payroll-ai-and-machine-learning>. Acesso em: 15 jun. 2023.

The Big Book of Machine Learning Use Cases. Disponível em: <https://www.databricks.com/resources/ebook/big-book-of-machine-learning-use-cases>. Acesso em: 2 jun. 2023.

Sobre o autor

Rodrigo Zambon: Sólida experiência em Metodologias Ágeis e Engenharia de Software, com mais de 15 anos atuando como professor de Scrum e Kanban. No Governo do Estado do Espírito Santo, gerenciou uma variedade de projetos, tanto na área de TI, como em outros setores. Sou cientista de dados formado pela USP e atualmente estou profundamente envolvido na área de dados, desempenhando o papel de DPO (Data Protection Officer) no Governo.