薪酬管理領域正在采用更加先進的自動化技術，但應如何有效使用該技術，以在節約成本的同時確保客戶（人力資源專家和雇員）滿意呢？
機器人流程自動化（RPA）技術的應用已在多個業務流程中取得顯著進展，許多公司正在大規模地應用RPA技術，特別是銀行和金融業。
RPA技術能夠快速精確地處理大量數據并做出相應決策。這不僅提高了營運效率，同時也減輕了技術員工的負擔，使他們能夠把精力集中在更具創造力且更有意義的任務上，進而提升員工的敬業度和工作滿意度。目前，RPA技術也已開始承擔貸款審批和保險索賠等領域的工作重任。
事實上，薪酬管理已在很大程度上實現自動化，每個先進的平臺都有能力處理成千上萬的復雜薪資計算（從總收入到凈收入）。然而，自動化技術在薪酬管理領域的普及進程仍較為緩慢，主要原因是相較于其他領域，該領域的決策樹往往更為復雜，而且通常不像其他領域那樣有著良好的文檔記錄。
不過，隨著人工智能（AI）和機器學習（ML）技術在協助企業將復雜流程自動化方面的不斷優化，上述情況預計將有所改善。我們看到企業開始采用更加成熟的人工智能和機器學習技術，這些技術能夠處理多步驟的薪酬程序，甚至有助于簡化過程。
然而，數字運算僅僅是薪酬管理的其中一環，如何專業、機敏地待人接物，如人力資源專家、雇員、稅務局和監管機構等，也是薪酬管理中值得注意的重要環節。因此，薪酬管理仍需要人性化操作。面對各個司法管轄區不同的語言、法規、文化和社會規范，跨國企業應如何從自動化中獲取最大收益？
我們的確見過傳統的共享服務中心模型將所有薪酬功能整合至大型區域中心后，無法提升效率和節省成本的情況。事實證明，如果員工人數沒有顯著高于預期，那么 “非技術”壁壘將很難被克服。
在TMF Group，我們一直強調經驗豐富的本地薪酬專家與本地員工和稅務機構緊密合作的重要性。我們在全球超過80個司法管轄區設有辦事處并聘有本地專家。同時，TMF Group的全球科技平臺也為其本地服務提供了堅實的基礎，能夠確保準時且正確地為整個企業提供工資單、報告和見解。
那么，我們該如何充分利用先進的自動化功能呢？我們應如何以及在何處應用該技術，以確保在提升薪酬管理系統的準確性和表現的同時，提高員工的滿意度，并遵守不同司法管轄區的合規要求？
近年來，逐漸受到關注的方法是：將薪酬管理分為前臺職能和后臺職能。
專業技術水平較高的前臺事務和互動交流由真人來執行操作和處理，這些本地專家能夠流利地用母語進行溝通，并且熟悉本地法規和文化規范。
專業技術水平較低的后臺事務則可由功能強大的科技代勞，從而讓薪酬專家可以專注于處理價值更高的事務。
為了從自動化中獲取最大收益，您可以選擇在成本較低的地區集中處理這些事務。當規模大至可以受惠于自動化時，可說流利母語的本地員工便可以提供服務，而本地專業團隊則提供后援支持。如此一來，將事務性工作和本地專家工作區分開來的商業利益便顯而易見。
對于薪酬管理而言，前臺職能與后臺職能之間的界限可能會隨著時間推移而改變，但卻不會消失。關鍵在于調整業務模型，在最大限度利用薪酬管理自動化的同時，避免員工專業知識的流失。
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