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Unser regelbasierter AI-Ansatz für das Compensation Management und Sales Performance Management hilft Managern dabei, fundierte Entscheidungen ohne Spekulationen zu treffen.
Jérôme Turin, Head of Product Marketing and Innovation
Dank unserer AI-Lösung für das Compensation Management können Aufgaben, die manuelle Aktionen erfordern, automatisiert werden, um die Mitarbeitererfahrung zu verbessern. Kombiniert wird dies mit dem Machine Learning, das Muster erkennt, Leistungen voraussagt und Treiber und Einflüsse erläutert, um Compensation-Modelle und Incentive-Pläne zu optimieren, die Leistung von Mitarbeitern und Vertrieb zu steigern und die Mitarbeiterbindung zu verstärken.
Lesen Sie hier den Artikel zu Fast Company "5 ways AI will make your job easier"
In einem sich schnell wandelnden Arbeitsumfeld erwarten Unternehmen von ihren Mitarbeitern mehr Flexibilität und ihre Ausrichtung auf die Vision und Wachstumsstrategie des Unternehmens. Tätigkeiten, die über die ursprüngliche Stellenbeschreibung hinausgehen, sind zur Norm geworden. In diesem Zusammenhang müssen auch die Organisationen flexibel sein, was die Definition und Verwaltung von personalisierten Compensation-Modellen und Incentive-Plänen für jeden Mitarbeiter angeht. Artificial Intelligence ermöglicht es unseren Total Compensation Management- und Sales Performance Management-Lösungen, die Compensation- und Incentives-Pläne Ihrer Mitarbeiter maßzuschneidern und ihre persönlichen Leistungen anzuerkennen. Auf beiden Seiten - bei Mitarbeitern und Unternehmen - ist Flexibilität erforderlich, um einen fairen Arbeitsplatz zu schaffen.
Ein greifbares Beispiel für Flexibilität ist ein Self-Service Chatbot für Mitarbeiter, der die Anfragen von Mitarbeitern zu Compensation-Themen optimieren kann. Dadurch kommt es zu einem echten kontinuierlichen Compensation und Sales Performance Management-Prozess. beqom verwendet Technologien wie das Natural Language Processing und die Azure Chatbot Engine, um gestellte Fragen zu verstehen, Antworten zu interpretieren und Follow-up-Fragen zu erzeugen. Zudem ist all dies mit der Compensation-Datenbank von beqom verknüpft.
"Chatbots können auch für das Klärungsfallmanagement (Dispute Management) in der HR-Abteilung und im Vertrieb eingesetzt werden, wo Mitarbeiter mit einer Maschine sprechen können, um Probleme zu beheben, statt einfach nur Tickets abzusenden und auf eine Lösung zu warten."
Hauptanwendungsbereiche des Chatbot:
Künstliche Intelligenz auf der Basis von Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, Vergütungen zu bewerten, Mitarbeiter zu identifizieren, bei denen die Gefahr der Abwanderung besteht, und eine Erhöhung von Vergütungen und Incentives anhand von Daten festzulegen statt wie zuvor aufgrund ihres "Instinkts". Die Nutzung einer KI-gesteuerten Compensation-Technologie kann das Risiko der Mitarbeiterfluktuation mindern. Immerhin kann die Abwanderung ein Unternehmen bis zu 33 % des Jahresgehaltes eines Mitarbeiters kosten, um einen abgewanderten Mitarbeiter zu ersetzen. Um Topmitarbeiter halten zu können, müssen Unternehmen feststellen können, ob ihre Talente angemessen vergütet werden. Mit Artificial Intelligence auf Basis Empfehlungen lassen sich Vergütungen verwalten und optimal zuteilen.
Durch die Automatisierung der Compensation Management-Kommunikation können HR- und Vertriebsteams Mitarbeiter an Self-Service Tools weiterleiten, die Compensation-bezogene Antworten in Echtzeit bereitstellen und so die Reaktionsgeschwindigkeit der HR-Abteilung verbessern und Kosten für Mitarbeiter-Support verringern.
Das Simulation Cockpit von beqom in Kombination mit den Azure Machine Learning Services simuliert und analysiert verschiedene Compensation Modelle und Incentives-Szenarios, um Muster aufzudecken und diese Modelle zu optimieren, um die Leistung zu verbessern und Kosten einzusparen. Was Compensation und Prämien anbelangt, kann dies zu optimierten Incentive-Plänen mit besseren Ergebnissen bei niedrigeren Kosten führen. Für den Vertrieb kann dies optimierte Gebiets- und Quotenpläne bedeuten, mit denen sich die Vertriebsleistung maximieren lässt.
Organisationen können jetzt das Wissen von Compensation- und Incentives-Experten nutzen, Erkenntnisse von Experten an Mitarbeiter mit operativen Rollen in der Organisation weiterleiten und ein Modell erstellen, das jeder spielend einfach nutzen kann. Auf diese Weise können all jene, die keine Compensation-Experten sind, Compensation objektiv durch intelligente Modelle und ohne anderweitige Einflüsse verwalten.
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