KI-native globale Gehaltsabrechnungsplattform schnell bereitgestellt mit Mendix
Globale Lohn- und Gehaltsabrechnungsdienstleister haben ein scheinbar einfaches Ziel: die Mitarbeiter ihrer Kunden korrekt und pünktlich zu bezahlen. Die Prozesse hinter den Kulissen, die dies ermöglichen, sind jedoch unglaublich komplex.
„Die größte Herausforderung ist der Mangel an Skalierbarkeit“, sagte Emmanuel Remy, Chief Revenue Officer und Mitbegründer von datascalehr.
„Da die Lohn- und Gehaltsabrechnungsdienstleister immer größer werden, haben sie Mühe, ihre operativen Margen zu sichern. Je mehr Länder und Personen sie einbeziehen, desto komplexer werden ihre Aktivitäten. Die einzige Lösung besteht darin, mehr Personal vor Ort einzusetzen, um den Mangel an Software auszugleichen, die ihre Anforderungen erfüllen kann.“
Im Jahr 2022 machten sich drei Branchenexperten daran, diese Lücke auf dem Markt für Lohn- und Gehaltsabrechnungssoftware zu schließen und begannen Datenskalahr. Ihre KI-gestützte Software rationalisiert länderübergreifende Gehaltsabrechnungsprozesse und ermöglicht es den Anbietern, ihren Fokus von der technischen Umsetzung auf eine verbesserte Customer Experience.
Um ihre Software schnell auf den Markt zu bringen und dabei flexibel und skalierbar zu bleiben, entwickelte das Team von datascalehr sein Kernproduktangebot mit dem Mendix Low-Code-Plattform in nur 8 Monaten.
Eine Plattform, die funktioniert
Jerome Gouvernel, CEO und Mitbegründer von datascalehr, hat die Herausforderungen der Branche während seiner 15-jährigen Tätigkeit bei einem der weltweit führenden Anbieter von Gehaltsabrechnungen aus erster Hand erlebt. Gouvernel stand an der Spitze eines Teams, das als erstes seinen Kunden Gehaltsabrechnungen für mehrere Länder anbot.
Die Einrichtung und Aufrechterhaltung einer Gehaltsabrechnung für mehrere Länder ist unglaublich teuer. Die Gehaltsabrechnung wird in jedem Land anders gehandhabt, sodass die Unterstützung Hunderter Länder unterschiedliche Abzüge, Sozialversicherungen oder Steuern mit sich bringt – und all das wird durch die zunehmende Anspannung geopolitischer Beziehungen noch komplizierter.
Zu diesem Zeitpunkt seiner Karriere wurde Gouvernel auch mit der Leitung der Produktstrategie für ein Innovationslabor desselben globalen Gehaltsabrechnungsanbieters beauftragt. „Wir stellten fest, dass die fehlende Zutat eine technische Plattform war, die gut genug zum Experimentieren, aber auch gut genug für die Produktion war“, sagte er.
Herkömmliche ERP-Plattformen konnten diese Anforderungen nicht erfüllen, also begann Gouvernels Team mit Low-Code zu experimentieren. Sie evaluierten Anbieter wie OutSystems und Salesforce. letztendlich die Auswahl Mendix.
Schnell, flexibel und skalierbar
Heute laufen diese parallelen Wege der Software-Innovation und der länderübergreifenden Gehaltsabrechnung für Gouvernel zusammen. „Wir haben festgestellt, dass es selbst 20 Jahre später noch immer ungelöste Probleme mit der Art und Weise gibt, wie die länderübergreifende Gehaltsabrechnung selbst von den größten Anbietern durchgeführt wird“, sagte er.
datascalehr wurde gegründet, um die weltweit erste vortrainierte KI das „die Lohnbuchhaltungs-Outsourcingbranche von den Fesseln der Codewartung, Datenintegration und Abstimmung befreit.“ Die Grundlage ihrer Software war eine, die Gouvernel und sein Team vor vielen Jahren auf Herz und Nieren getestet hatten: Mendix.
Gouvernel und seine Mitbegründer Nicolas Delord und Emmanuel Remy erkannten, dass Mendix würde Folgendes bieten:
- Flexibilität erforderlich, um als Startup Prototypen zu erstellen und auf Kundenbedürfnisse zu reagieren.
- Zuverlässigkeit um ihre Lösung ohne Leistungsprobleme zu skalieren.
- Compliance und Sicherheitszertifizierungen – wie SOC2 und ISO – die von jedem glaubwürdigen Akteur in der Lohn- und Gehaltsabrechnungsbranche verlangt werden.
„Wir haben volles Vertrauen in die Plattform. Sie ist zertifiziert und leistet in puncto Hosting, Verfügbarkeit, Ausfallsicherheit und Datensicherheit viel mehr, als wir es alleine schaffen würden. Traditionell hätte ein Unternehmen wie unseres im Umgang mit großen Unternehmen einfach keine Chance, wenn wir nicht Mendix Cloud auf die man zurückgreifen kann“, sagte Zawadzki.
Nicolas Delord, CTO und Mitbegründer von datascalehr, bezeichnet diese Vollständigkeit als entscheidend, um ihre Flaggschiff-Lösung schnell auf den Markt zu bringen. erforderliche KI-Fähigkeiten„Ich konnte mich auf die Ausführung konzentrieren und musste mich nicht mit technischen Aufgaben wie der Wartung von Frameworks oder der Bereitstellung herumschlagen“, sagte Delord.
Datenintegration leicht gemacht
Das Team von datascalehr schätzt, dass Lohn- und Gehaltsabrechnungsanbieter in der Regel bis zu 75 Prozent ihres Forschungs- und Entwicklungsbudgets allein dafür aufwenden, die richtige Verbindung zum Daten- und Lohn- und Gehaltsabrechnungspartnernetzwerk ihrer Kunden herzustellen.
„Die Verbindung ist nur die halbe Miete“, erklärt Gouvernel. „Sie müssen die Gehaltsabrechnungsergebnisse wieder in die Leitung einspeisen und sie mit den ursprünglich erteilten Anweisungen vergleichen. Doch zu diesem Zeitpunkt sehen die Daten aus der Gehaltsabrechnung völlig anders aus als die Originaldaten, weil sie mehrfach transformiert wurden.“
Mit der Software von datascalehr können diese Verbindungen mit minimalem Aufwand hergestellt werden. Immer wenn der Benutzer – normalerweise ein Mitarbeiter der Lohnbuchhaltung oder des Personalwesens – eine Anfrage initiiert, ein KI-Modell leitet sie durch die Schritte vom Einrichten bis zum Zuordnen und Erstellen von Konnektoren.
Das Team erstellte die erste Iteration seines Angebots – das gleichnamige „datascalehr“ – in weniger als einem Jahr. Die Lösung bietet Funktionen wie:
- Nahtlose Integration zu jedem Lohn- und Gehaltsabrechnungssystem innerhalb von Minuten
- Effiziente Abstimmung von Legacy-Dateien oder -Systemen
- Verfolgung in Echtzeit und Validierung von Feldänderungen
- Kontinuierliche Überwachung von Variationen von Periode zu Periode
- Datensynchronisation über die Ökosysteme von Organisationen hinweg
- und geschützt E-Mail-Links zum Herunterladen von Daten
„Der Aufbau eines Systems und einer Benutzeroberfläche, die diese Zuordnung versteht, ist sehr kompliziert“, sagte Zawadzki. „Einbeziehung von KI in diesen Prozess ermöglicht die Wiederverwendung dieses Wissens für das nächste Mapping. Das macht unsere Plattform einzigartig, selbstlernend, nachhaltig und agil.“
Die Leistungsfähigkeit generativer KI und Low-Code
Die KI-Reise von datascalehr begann mit maschinellem Lernen. „Wir haben herausgefunden, So nutzen Sie maschinelles Lernen und begannen, es noch weiter zu erweitern. Wir verwendeten alle Standard-ML-Algorithmen, die alle Open Source sind. Dann wendeten wir sie auf unsere spezifische Domäne an“, sagte Gouvernel.
Oftmals erwarten die Leute, dass KI sofort einsatzbereite Problemlösungen bietet. Doch KI-Engines sind probabilistisch; man kann die Antworten, die sie liefern, nicht immer verwenden. „Der Schlüssel liegt darin, die Ausgabe in ein deterministisches Ergebnis umzuwandeln“, sagte Gouvernel.
Das KI-native Modell von Datascalehr bewältigt größere Probleme, indem es sich kleineren widmet. Es nutzt Muster, die aus Eingaben wie Land, Gehaltsabrechnungssystem und Mitarbeiterdaten abgeleitet werden. ML übernimmt etwa 85 Prozent der Arbeitslast. Experten überprüfen die Arbeit von ML und das System passt seine zukünftigen Antworten entsprechend an.
Der Erfolg der Plattform hängt davon, wie intuitiv es ist für Fachexperten. „datascalehr war ursprünglich ML und ist jetzt eine Mischung aus ML und großen Sprachmodellen (LLMs). Die Prozesse sind so einfach, dass jeder Endbenutzer, der ein wenig von Gehaltsabrechnung versteht, sie selbst konfigurieren kann. Das heißt, Sie müssen dafür keine Softwareentwickler einsetzen“, sagte Gouvernel.
Bei MendixMit der Unterstützung von kann datascalehr Informationen schnell von einem unbestimmten in einen nutzbaren Zustand umwandeln.
„Jetzt müssen sich Geschäftsbenutzer nicht mehr an ein Entwicklungsteam wenden, wenn eine Gehaltsabrechnungsdatei einen neuen Gehaltscode enthält. Wir nutzen das Wissensmodell, um die Anpassung vorzunehmen. Der Benutzer kann die Entscheidung überprüfen und bestätigen. Auf diese Weise erstellen Sie das Wissensmodell und lösen das Skalierbarkeitsproblem“, sagte Delord.
Schnelles Experimentieren und Innovation
Was datascalehr seinen Kunden bietet, ist Mendix bietet datascalehr: die Möglichkeit, sich weniger auf die technische Umsetzung und mehr auf die Lösung von Problemen für ihre Kunden zu konzentrieren. „Ich habe Zeit, mich auf eine Idee zu konzentrieren und einen Geschäftsanwendungsfall zu lösen, was mehr Raum für Kreativität und dafür lässt, unsere Kunden in den Mittelpunkt zu stellen“, sagte Delord.
Einführung neuer Funktionen – wie ein Berichtsprototyp und Hauptbuchberichte – als Reaktion auf Kundenbewertung war schnell und effizient.
Schneller zu werden bedeutet oft, Abstriche bei der Qualität zu machen. Mendix bietet Leitplanken wie Testautomatisierung und vorgefertigte Konnektoren, um eine kontrollierte Entwicklung zu gewährleisten.
„Ich war angenehm überrascht, dass ein Testautomatisierungstool wie Menditect existiert nur in der Mendix Marktplatz“, sagte Zawadzki. Der Mendix Marketplace bietet datascalehr mehrere andere bahnbrechende Konnektoren zu Diensten wie OpenAI und Amazontext.
Diese Tools sind für die Kunden von datascalehr von unschätzbarem Wert, da sie ihre länderübergreifenden Gehaltsabrechnungen schätzungsweise zehnmal schneller umsetzen können. „Letztendlich brauchen unsere Kunden uns nicht, um ihr Produkt über einen längeren Zeitraum hinweg zu warten, denn unser Ziel ist es, ein nachhaltiges Modell für sie zu schaffen“, sagte Remy.
"MendixDie Fähigkeit von , abstrakte Konzepte zu veranschaulichen, beschleunigt das Verständnis um den Faktor zehn. Wenn Sie über Zusammenarbeit sprechen, auf welcher anderen Plattform könnten Sie dies tun? Echte Zusammenarbeit findet mit Ihren Benutzern statt, nicht zwischen Ihren Entwicklern“, sagte Gouvernel.
In der Ära von Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, Mendix ermöglicht es Unternehmen wie datascalehr, unternehmensweite Lösungen schnell und kostengünstig bereitzustellen. „Letztendlich wäre nichts davon möglich gewesen ohne Mendix”, schloss Remy.