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메타넷은 Workday Elevate Seoul 2026에서 AX 시대 페이롤 거버넌스 전환 전략을 제시했습니다.고정우 Growth Strategy 상무는 [한국 HR이 마주할 거버넌스 전환: Payroll은 더 이상 운영이 아니다]를 주제로 강연했습니다. Payroll의 역할은 어떻게 변화하고 있는가 과거의 급여 업무는 단순히 금액을 계산하고, 데이터를 전송하며, 기한에 맞춰 마감하는 운영 중심의 업무였습니다. 하지만 현재의 급여 관리는 이러한 단순 지원 역할을 넘어, 지급 기준을 정의하고, 시스템 내 변경 사항을 추적하며, 산출된 결과를 설명하고 나아가 감사와 규제에 대응하는 '책임(Accountability) 시스템'으로 그 역할이 완전히 이동하고 있습니다. 이제 급여 시스템의 핵심은 단순한 계산의 영역이 아니라, 왜 그러한 결과가 도출되었는지 명확히 증명할 수 있는 '설명 가능성'에 있습니다. Payroll의 역할이 바뀐 배경은 무엇인가 Payroll의 역할이 바뀐 배경에는 통상임금 변화, K-SOX 강화, 사람 중심 운영 구조의 한계, 개인정보보호 규제의 강화가 있습니다. 첫째, 통상임금 기준의 변화예전에는 '얼마를 지급했는가'가 중심이었다면, 이제는 '왜 그렇게 지급했는가'가 중요해졌습니다. 하나의 기준 변화가 연장근로, 퇴직금, 보험까지 연쇄적으로 흔들기 때문에, 이는 단순 계산이 아닌 기준 책임의 문제로 이동하고 있습니다. 둘째, K-SOX의 강화급여는 재무제표와 직결되는 항목이며, 이제는 감사 시점에 누가 승인했고 무엇이 변경되었는지를 즉시 설명할 수 있어야 합니다. 셋째, 사람 중심 운영 구조의 한계법령은 계속해서 빠르게 바뀌고 있으며 그 복잡성도 가속화되고 있습니다. 경험 많은 담당자의 야근으로 버티던 운영 구조는 이미 한계에 도달했으며, 실수가 용납되지 않는 시대가 되었습니다. 넷째, 개인정보보호 규제의 강화급여 시스템에는 주민등록번호, 소득, 계좌, 가족 정보까지 기업에서 가장 민감한 데이터가 집중되어 있으며, Payroll 사고는 이제 단순 운영 실수가 아니라 경영 리스크로 직결됩니다 Payroll Governance Layer의 핵심은 무엇인가 이렇게 Payroll은 Local Payroll을 넘어 HCM Governance Layer로 이동하고 있습니다. - Single Source: 급여 기준과 데이터가 여러 파일과 시스템에 흩어지지 않고 하나의 기준으로 관리됩니다.- Policy-Driven 구조: 법과 단협, 회사 규정을 담당자 경험이 아니라 시스템의 Rule로 운영합니다.- Traceability: 누가 승인하고 무엇을 변경했으며 왜 그런 결과가 나왔는지를 추적할 수 있습니다.- Compliance Built-in: 컴플라이언스를 사후 점검이 아니라 시스템 설계 단계부터 기본값으로 내재화합니다. 결국 Payroll Governance의 본질은 사람의 기억과 엑셀에 있던 책임 구조를 시스템 안으로 옮기는 데 있습니다. 결과만 맞추는 것이 아니라, 그 결과가 어떤 기준과 절차를 거쳐 만들어졌는지 설명할 수 있어야 하는 시대가 된 것입니다. 기업은 Payroll Governance를 어떻게 구현해야 하는가 기업이 해야 할 일은 Payroll을 HR Transformation의 마지막 단계에서 붙이는 인터페이스로 보는 것이 아니라, 초기 단계부터 책임 구조의 관점에서 설계하는 것입니다. 규제와 정책이 바뀔 때마다 로직 수정, 검증, 테스트, 운영을 반복하는 방식으로는 운영 복잡성과 사람 의존도가 계속 커질 수밖에 없습니다. 기업은 법 개정, 계산 공식, 권한, 승인, 변경 이력, 감사 증적을 시스템 안의 기본값으로 설계해야 합니다. 자동화 역시 단순히 업무 시간을 줄이는 수단에 그쳐서는 안 됩니다. RPA, OCR, AI Agent 등을 통해 반복 입력, 신고, 문서 처리, 문의 대응, 이상징후 탐지를 자동화하되, 그 목적은 사람이 반복적으로 개입해야 하는 구조를 줄이고 오류의 시작점을 제거하는 데 있어야 합니다. AX 시대에는 AI가 업무를 자동화할수록 오히려 책임과 통제 구조가 더 중요해지므로, 기업은 자동화 수준보다 설명 가능한 운영 구조를 먼저 설계해야 합니다. Payroll Governance를 실제 운영으로 구현한 사례: MetaPay 메타넷사스의 페이롤 솔루션 ‘메타페이(MetaPay)’는 현재 300개 기업, 30만 명, 7.2조 원 규모의 Payroll을 운영하고 있습니다. 중요한 것은 그 숫자 자체가 아닙니다. 복잡한 인력 구조를 가진 기업, 빠르게 변하는 규제 환경에 놓인 기업의 책임 구조를 하나의 시스템 안에서 안정적으로 운영하고 있다는 점입니다. MetaPay는 데이터 기준을 하나로 관리하고, 정책을 Rule 기반으로 운영하며, 반복 업무를 자동화하고, Compliance를 기본값으로 내재화하여 실제 운영까지 연결하는 구조를 갖추고 있습니다. Payroll의 경쟁력은 기능의 수가 아니라, 복잡한 책임 구조를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는가에서 결정됩니다. AX 시대의 경쟁력은 자동화 수준이 아니라, 설명 가능한 운영 구조에서 비롯됩니다.
2026.05.18
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매경AX클럽은 단순한 기술 트렌드 소개를 넘어, C레벨의 경영 판단을 지원하는 Executive 프로그램입니다. 메타넷은 다양한 산업에서 AX를 설계·구축·운영해오며 축적한 실행 경험을 바탕으로, 매경미디어와 함께 〈매경AX클럽〉을 공동 기획·운영하고 있습니다. 많은 기업이 AI 기술을 도입하고 있으나, 이를 실질적인 운영 혁신으로 연결하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 단순한 기술의 결합만으로는 기존의 운영 방식이나 경직된 비용 구조를 근본적으로 변화시키기에 한계가 있기 때문입니다. 경영진이 AX를 통해 확인하고자 하는 지점은 명확합니다. 실제 비용 절감이 가능한지, 운영 속도와 품질이 개선되는지, 그리고 사람 의존적인 구조를 변화시킬 수 있는지입니다. 최근 진행된 매경 AX 클럽 필드 트립(Field Trip)은 이러한 의문에 대한 실무적인 해답을 제시하기 위해 마련되었습니다. 메타넷은 국내 주요 기업들과 수행한 프로젝트 사례를 바탕으로, AX가 실제 운영 현장에 어떻게 적용되어 비용과 속도, 리스크 측면에서 어떠한 구조적 변화를 이끌어냈는지 공유했습니다. AX의 본질: 운영 모델의 전략적 재설계 많은 기업이 이미 AI PoC를 경험했거나 진행 중이지만, 경영진의 관심은 결국 “그래서 무엇이 달라졌는가”라는 질문으로 수렴됩니다. Operations AX는 기존 프로세스에 AI를 단순히 추가하는 접근이 아니라, 운영 전반을 AI 중심으로 재구성하는 전략입니다. 비용 절감이나 품질 개선을 넘어, 사람의 경험과 판단에 의존하던 불투명한 업무를 시스템화하고, 조직의 통제 가능성을 높이는 것이 핵심입니다. 이를 위해 업무 단계를 논리적으로 분해하고 AI 에이전트가 실행 가능한 구조로 재설계하는 과정이 선행되어야 합니다. 이러한 전환을 통해 인건비 중심의 고정비 모델은 업무량에 따라 유연하게 대응할 수 있는 변동비 구조로 변화하며, 기업은 보다 효율적인 재무 구조를 확보하게 됩니다. 메타넷글로벌은 ITO 운영 이전부터 애플리케이션 전환, 실제 실행 운영에 이르는 전체 사이클에 AI를 적용하여 가시적인 성과를 거두고 있습니다. AI 코드 어시스트를 통해 개인의 경험과 기억에 의존하던 운영 방식을, 검증 가능하고 재현 가능한 지식 기반 체계로 전환했습니다. 또한 반복적인 문의 대응, 표준 요청 처리, 장애 초기 분류와 같은 업무를 AI 기반 운영 플랫폼 ‘MetaAIOps’로 자동화했습니다. 그 결과, 기존에는 투입 인력에 비례해 증가하던 운영 비용 구조가 업무량 기반으로 전환되었습니다. 실제로 전체 운영 비용은 30% 이상 절감되었고, 반복 업무는 약 50% 감소했습니다. HR 영역의 리스크 관리 및 생산성 극대화 급여와 세무 업무처럼 복잡도가 높고 특정 시기에 업무가 집중되는 영역은 AI 도입의 투자 대비 효과(ROI)가 가장 신속하게 나타나는 분야입니다. 메타넷사스의 페이롤 솔루션 메타페이(MetaPay)는 급여 계산, 연말정산, 4대 보험 신고 등 핵심 업무에 AI 에이전트를 투입하여 ‘AI가 실행하고 전문 인력이 검증하는’ 고도화된 운영 체계를 구축했습니다. 연말정산은 챗봇 기반으로 약 30초 내 처리되며, 반복 문의 역시 AI가 대응합니다. 이에 따라 처리 효율은 기존 대비 약 3.8배 향상되었습니다. 또한 4대 보험 신고 업무는 자동화 체계로 전환되면서 전체 업무량의 약 20~30%가 절감되었습니다. 이러한 변화는 단순한 자동화를 넘어, 운영 리스크를 낮추고 인력을 보다 전략적인 업무에 집중시킬 수 있는 기반을 마련합니다. 이번 Field Trip에서 소개된 사례들은 단순히 AI를 도입한 수준을 넘어, 실제 운영 환경에서 검증된 변화라는 점에서 의미가 있습니다. 기업들은 반복 업무를 자동화하고, 운영 속도와 품질을 동시에 개선했으며, 비용 구조를 보다 유연하게 전환했습니다. 또한 24시간 운영 체계를 구축하고, 안정적인 품질 통제를 가능하게 했습니다. 이는 곧 운영 리스크를 낮추고, 조직의 역량을 보다 가치 있는 영역에 집중시키는 결과로 이어집니다. 결국 AX의 핵심은 기술이 아니라 운영입니다. 운영 리스크를 줄이고, 사람을 보다 전략적인 업무에 재배치하며, 조직 전체의 실행 역량을 체계적으로 끌어올리는 것, 그것이 Operations AX가 만들어내는 본질적인 변화입니다. 매경AX클럽은 앞으로도 AX 전환을 앞둔 기업의 경영진이 마주하는 현실적인 의사결정 과제에 대해, 실행 가능한 기준과 인사이트를 지속적으로 제시하겠습니다.
2026.04.24
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HR의 새로운 패러다임, AI의 부상 지난 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 단순 반복 작업을 자동화하는 수준을 넘어, 복잡한 판단과 검토, 질의응답까지 수행할 수 있을 정도로 비약적인 발전을 거듭했습니다. 실제로 전 세계 기업의 78%가 최소 하나 이상의 비즈니스 기능에 AI를 도입했으며, 이를 통해 생산성 및 기업 수익 측면에서 연간 4조 4,000억 달러에 달하는 경제적 효과를 거둘 것으로 기대됩니다. 특히 HR 분야에서는 AI를 도입한 기업의 절반이 이미 가시적인 비용 절감 효과를 경험하고 있습니다. 다양한 HR 기능 중에서도 급여 관리, 즉 페이롤(Payroll)은 AI 도입의 효과를 가장 빠르고 명확하게 체감할 수 있는 전략적 출발점입니다. 페이롤 업무는 본질적으로 노동법 및 세법과 같은 복잡한 규정에 기반하여 매월 반복적으로 수행되며, 사소한 실수조차 법적 분쟁이나 임직원의 불만으로 이어질 수 있는 고위험 영역이기 때문입니다. 이러한 특성으로 인해 자동화에 대한 필요성이 꾸준히 제기되어 왔으며, 이제 AI와 로봇 프로세스 자동화(RPA) 기술의 발전은 그에 대한 현실적인 해결책을 제시하고 있습니다. 성공적인 페이롤 혁신은 기업의 민첩성과 제 준수 역량을 강화하는 결정적인 계기가 될 것입니다. 이 글에서는 AI와 RPA를 통한 페이롤 업무 자동화가 기업에 가져다 주는 정량적·정성적 효과를 짚어보고, 나아가 기업에 가장 적합한 페이롤 솔루션을 선택하기 위해 무엇을 고려해야 하는지 심도 있게 논의하고자 합니다. 페이롤 업무의 Pain Point 해결을 위한 AI 자동화 페이롤 업무는 규칙 기반의 복잡한 계산, 반복적인 작업, 높은 정확도가 필수적인 특성을 지니고 있어 AI와 RPA 기술이 진가를 발휘할 수 있는 대표적인 영역입니다. 페이롤 담당자들은 매월 반복되는 급여 계산, 공제, 신고 작업으로 인해 상당한 업무 부담을 안고 있으며, 특히 연말정산이나 특별 상여금 지급 시기에는 업무량이 폭증하는 어려움을 겪습니다. AI 챗봇은 임직원 문의가 폭주하는 시기에도 24시간 신속하게 대응하여 담당자의 부담을 덜어줍니다. 또한, 급여 데이터를 입력, 계산, 검증하는 업무나 세금 신고 등 반복적인 업무는 RPA가 가장 효과적으로 처리할 수 있는 전형적인 강점 영역입니다. 또한 급여 업무는 근로기준법, 소득세법, 4대 보험 등 다양한 법령과 규정을 반드시 준수해야 하며, 여러 지역이나 국가에서 비즈니스를 운영하는 경우 각기 다른 세법과 노동법을 모두 파악하고 적용해야 하는 부담이 큽니다. 업종과 직군별로 상이한 근무 형태, 복리후생 체계나 연차 휴가 정산, 초과근무 수당, 성과급 등 급여 계산에 고려할 요소가 다양하며, 매번 정확히 반영되어야 합니다. AI를 도입하면 최신 세법 개정이나 규정 변경 사항을 시스템에 자동으로 학습 및 업데이트하여, 복잡한 규정 준수 부담을 실질적으로 경감할 수 있습니다. 사람의 손으로 방대한 데이터를 처리할 때 항상 발생할 수 있는 휴먼 에러 역시 페이롤 담당자들의 골칫거리입니다. 사소한 실수는 임직원의 신뢰도 하락은 물론 법적 리스크로까지 번질 수 있습니다. 실제로 일반적인 기업의 급여 프로세스 정확도는 약 80%에 불과한 것으로 분석되고 있습니다. AI는 방대한 급여 데이터를 실시간으로 검증하고 교차 확인하여 이상 징후를 즉시 탐지할 수 있습니다. 이러한 자동 검증 시스템은 휴먼 에러로 인한 실수나 누락을 효과적으로 방지하고 컴플라이언스 이슈 관리에도 기여할 수 있습니다. 페이롤 자동화의 효과: 효율의 극대화와 전략적 가치 창출 페이롤 혁신, AI와 RPA로 시작하는 기업 성장의 새로운 동력 페이롤 업무에 AI와 RPA를 도입하는 것은 단순한 자동화를 넘어, 기업 운영의 패러다임을 전환하는 전략적 결정입니다. 이를 통해 기업은 운영 효율성 향상, 정확성 증대, 비용 절감, 컴플라이언스 강화, 그리고 전략적 인사이트 확보라는 다면적 효과를 동시에 달성할 수 있습니다. 속도 및 효율성의 비약적 증대페이롤 업무의 자동화는 HR 부서의 생산성을 크게 향상시킵니다. 급여 계산, 휴가 처리, 각종 신고 등 반복적 업무가 자동화되면서, HR 인력은 단순 수작업에서 벗어나 더 높은 부가가치를 창출하는 전략적 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 실제로 AI 도입 시 HR 부서의 행정 업무는 최대 70%까지 감소할 것으로 예측되고 있습니다. 인사이트 도출 및 전략적 의사결정 지원AI는 단순히 급여 계산을 수행하는데 그치는 것이 아니라, 방대한 데이터를 분석하여 유용한 인사이트를 도출합니다. 급여 데이터와 근태, 인력 정보, 성과 데이터를 통합 분석하여 인건비 추이, 부서별 인력 운영 효율, 초과 근무 패턴 등을 한눈에 파악할 수 있는 시각적 인사이트 제공이 가능해집니다. 더 나아가 AI는 과거 데이터 패턴을 학습하여 이상 징후를 사전에 예측하거나, 다양한 시나리오별 인건비 영향을 정밀하게 시뮬레이션함으로써 기업의 전략적 의사결정을 강력하게 지원합니다. 예를 들어, 특정 부서의 이직률 증가 징후를 조기에 감지하거나, 신규 채용 계획이 전체 인건비에 미칠 영향을 사전에 분석할 수 있습니다. 궁극적으로 AI 기반 페이롤 솔루션은 기업의 정교한 HR 전략 수립을 지원하는 인사이트 도출 플랫폼으로 기능할 수 있습니다. 강화된 컴플라이언스와 선제적 리스크 관리AI 페이롤 솔루션은 복잡하고 끊임없이 변화하는 규제 환경에 가장 효과적으로 대응할 수 있는 방법입니다. 최신 세법과 노동법 개정 사항을 신속하게 시스템에 반영하고, 정부 보고와 세금 납부를 기한에 맞춰 자동으로 처리하여 법규 위반 가능성을 최소화합니다. 예를 들어, 세율이 변동되거나 신규 법령이 시행되면 시스템이 즉각 계산식을 수정하고, 신고 기한을 놓치지 않도록 자동 알림 및 전자 신고를 수행하여 기업을 보호합니다. 실제로 RPA 도입 기업의 92%가 컴플라이언스 준수 수준이 개선되었다고 응답한 결과는 자동화가 얼마나 강력한 리스크 관리 도구인지를 증명합니다. 정확성 향상 및 오류 감소AI와 RPA 기반의 자동화 시스템은 실시간 데이터 검증, 이상 징후 탐지, 자동 교차 확인 기능을 통해 사람이 개입했을 때 발생할 수 있는 실수를 원천적으로 차단합니다. 그 결과 수작업으로 인한 오류를 최소화하고 급여 오류 및 실수 발생률을 크게 낮출 수 있습니다. 한편, 페이롤 오류를 수정하는 데 소요되는 비용, 문제 해결을 위해 소모되는 담당자와 직원의 시간, 규제 당국의 제재 가능성과 과태료까지 더하면 한 번의 휴먼 에러로 발생하는 경제적 리스크는 상당하다고 볼 수 있습니다. 결국, 정확성 확보는 단순한 품질 개선을 넘어 기업의 재무적 안정성을 지키는 핵심 요소로 작용합니다. 성공적인 AI 페이롤 솔루션 도입을 위한 고려사항 AI와 RPA를 접목한 페이롤 솔루션을 도입할 때에는, 단순 기능 비교를 넘어 기업의 전략과 보안 요건에 부합하는지를 면밀히 검토해야 합니다. 특히 다음의 세 가지 기준을 통해 최적의 파트너와 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 도메인 전문성과 AI 기술력급여는 단순 계산 서비스를 넘어 노무·세무 도메인 지식과 AI 기술력이 융합되어야 하는 복잡한 영역입니다. 따라서 솔루션 제공자가 인사·급여 분야의 깊은 전문성을 갖추고 있고, 동시에 AI 및 RPA 기술에 대한 풍부한 경험과 노하우가 있는지가 핵심 판단 기준이 됩니다. 일부 솔루션은 단순 챗봇이나 매크로 수준에 그치는 반면, 진정한 지능형 솔루션은 LLM(대규모 언어 모델) 활용, 자연어 질의응답, RAG(검색 증강 생성) 기반의 정확한 정보 제공 등 고도화된 기능을 제공합니다. 이러한 차이는 공급 벤더가 보유한 IT 역량과 인공지능 전문성의 깊이에서 비롯되므로, 레퍼런스와 성공 사례, 업계 평가 등을 통해 기술 신뢰도를 철저히 검증해야 합니다. 글로벌 시스템 연동성과 지역 특화 역량다국적 기업이나 대기업의 경우, SAP나 Workday와 같은 글로벌 인사관리시스템을 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 이러한 글로벌 솔루션들은 국내의 특수하고 복잡한 급여나 세법 체계를 지원하는 데에 한계가 있습니다. 글로벌 벤더라고 해서 모든 로컬 규정을 완벽하게 커버하는 것은 아니므로, 한국 시장에 특화된 체계를 갖춘 솔루션을 검토하는 것이 바람직합니다. 특히 연말정산 개정사항의 자동 업데이트, 4대 보험, 퇴직금, 각종 수당 및 휴가 제도 등 한국의 복잡한 페이롤 요소를 완벽하게 처리할 수 있는 검증되고 강력한 현지화 엔진을 확보해야 합니다. 더불어, 인터페이스와 데이터가 기존 글로벌 HR 시스템과 원활하게 연동되는 것이 필수적입니다. 즉, 글로벌 표준 플랫폼의 확장성과 효율성을 유지하면서도 로컬 환경에도 유연하게 대응할 수 있는 균형잡힌 솔루션이 필요합니다. 보안 및 개인정보 보호급여 데이터는 주민등록번호, 계좌 정보, 소득 정보 등 기업이 보유한 가장 민감한 개인정보들의 집합체이기 때문에, 데이터 보안과 신뢰성은 절대적인 기준이 되어야 합니다. 솔루션 제공사가 ISO27001과 같은 국제 표준 정보보안 인증을 획득했는지 확인하는 것은 물론, 데이터 암호화, 접근 통제, 침해사고 대응 시스템과 같은 최고 수준의 기술적·관리적 보안 대책이 적용되고 있는지도 반드시 점검해야 합니다. 급여 솔루션 선정에 있어 보안은 타협 불가능한 핵심 요소입니다. 페이롤 혁신을 통한 기업의 미래 경쟁력 확보 AI와 자동화 기술을 페이롤 업무에 적용하는 것은 단순한 비용 절감이나 생산성 향상에 그치지 않습니다. 이는 컴플라이언스 강화, 리스크 최소화, HR 조직의 전략적 역할 확대, 데이터 기반 경영 인사이트 확보까지 아우르는 지속가능한 경쟁력 확보의 전환점입니다. AI가 반복적이고 오류 가능성이 높은 작업을 신속하고 정확하게 처리하는 동안, HR 조직은 인재 관리, 조직문화 정비, 전략 수립 등 보다 고부가가치 영역에 집중할 수 있습니다. 동시에 경영진은 자동화된 페이롤 데이터를 기반으로 한 정교한 인사이트와 시뮬레이션 결과를 통해 보다 정밀한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 전환을 성공적으로 이끌기 위해서는 기술력과 도메인 전문성을 겸비한 동시에, 기업의 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있는 검증된 솔루션을 선택하는 것이 필수입니다. 특히 급여, 세무, 노동 규정이 복잡하게 얽혀 있는 국내 환경에서는, 글로벌 HR 시스템과의 연동성과 국내 특화 기능을 모두 갖춘 솔루션이야말로 단기적인 효율을 넘어 장기적인 전략 자산으로 기능할 수 있습니다. AI·RPA 기반 업무 자동화로 HR 조직과 기업에 혁신 동력을 더하십시오.
2025.09.02
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최근 채용, 인사, 급여 등 다양한 인사 부문에서 AI를 활용하여 생산성을 높이고 있습니다. AI 기술을 통해 직원 인사 평가와 주요 보직 적합자를 추천받고, 많은 기업들이 채용에서 AI 역량 검사를 시행하고 있죠. HR 담당자가 알아야 할 필수 영역이 되어버린 AI, 구체적으로 어떻게 사용되고 있는지, 어떻게 실무에 적용할 수 있을지 알아보겠습니다. AI 인사관리, 왜 해야 하나요? 인사관리 전문 매거진 HRO투데이가 진행한 설문조사에 따르면, 2025년에는 기업들이 인사관리 업무에 AI를 적용한 비중이 60%를 넘어설 전망이라고 합니다. 25~34세 인사담당자의 86%도 향후 4년간 인사 AI가 인사 관리에 긍정적인 영향을 줄 것이라고 응답했을만큼, AI 도입은 단순한 기술 채택 문제가 아니라 기업의 전략적 핵심이라고 할 수 있습니다. ① 시간과 비용의 효과적인 절감AI는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있어, HR 담당자들이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에서 벗어날 수 있게 합니다. 실제 정부 인사혁신처에서 AI를 적용해 공무원의 출장 및 복무관리 효율을 높여 얻은 세금 절감 효과도 연간 수십억원이라고 합니다. ② 데이터 기반의 의사결정을 통한 공정성 강화사람의 주관적인 판단을 줄이고, 객관적인 데이터와 사전에 설정된 공통된 기준을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. HR 담당자들은 이러한 시스템을 통해 직원들에게 신뢰를 줄 수 있으며, 조직 문화의 투명성을 높일 수 있습니다. ③ 맞춤형 인재 관리와 직원 만족도 향상직원들의 역량과 직무 적합성을 분석하여 최적의 인재 배치를 할 수 있습니다. 이를 통해 직원들이 자신의 능력을 최대한 발휘할 수 있는 환경에서 일하게 되어 만족도가 높아지고, 팀의 성과도 올라갈 수 있습니다. 또한 조직 운영에 큰 걸림돌이 되는 이직률 감소에도 긍정적 영향을 줄 수 있습니다. 연말정산 솔루션으로 실무에 적용하는 AI 인사관리 AI 인사관리의 중요성을 느끼고 있지만 어떻게 시작해야 될지 모르겠다면, 다가오는 연말정산 시기부터 적용해보는 것은 어떨까요? 과세표준 구간이 다양한 직원들의 연말정산을 처리해야 할 경우 서류 검토 과정과 문의 응대만으로 막대한 시간이 듭니다. 연말정산 시 AI 기술을 활용하면 사람이 직접 확인하고 처리하며 발생했던 불필요한 인력 소모와 오류를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 담당자들은 바쁜 시기에 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 메타페이 연말정산 AI는 담당자가 일일이 세법 변경 사항을 찾고 시스템에 적용할 필요 없이, 자동으로 최신 세법이 반영됩니다. 또한, 제출된 PDF 서류를 광학 문자 인식(OCR) 기능을 통해 정보를 추출해 수기 입력에 따른 오류를 확실하게 줄여줍니다. AWS와 함께 더 강화된 메타페이 연말정산 솔루션, 메타페이 AI 메타페이는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Service)의 최신 대규모 언어 모델(LLM) 모델 클로드 3 (Claude 3)를 활용해 ‘연말정산 AI’ 솔루션을 ‘메타페이AI’로 고도화할 예정입니다. 메타페이AI에 활용될 클로드 3는 AWS가 보유한 클로드 모델 중 처리 속도가 가장 빠르고 강력한 보안 기능을 갖추고 있습니다. 이런 뛰어난 성능을 통해 연말정산 AI 솔루션에서 가장 만족도가 높았던 챗봇의 질문 처리 기능이 한층 강화될 것으로 기대됩니다. 인사 담당자에게 연초는 연간 HR 전략 수립의 중요한 시기입니다. 이 때 연말정산 서류 검토와 임직원 문의 응대로 인해 리소스가 분산되는 경험, 다들 있으실 텐데요. 메타페이 AI를 활용하면 연말정산 업무 시간을 줄이고 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다. AWS와 함께 한층 더 강화된 연말정산 솔루션, 메타페이 AI에 많은 기대 부탁드립니다! 더 쉬운 연말정산 방법을 고민하신다면, 메타페이와 상담하세요!
2024.12.05
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페이롤 서비스 문의 고객사 중 80% 이상이 구성원의 급여 관리 기본 모듈을 기반으로 근태, 복지, 연말정산까지 관리할 수 있는 확장 모듈에 관심이 많습니다. 이런 HR 솔루션을 선택하기 위해선 실무 편의성 뿐만 아니라 조직문화와의 적합성도 중요한데요. 기업 인사 관리를 위한 서비스 도입은 비용, 시간, 리소스가 투입되기 때문에 한번 진행할 때 충분한 검토가 필요합니다. 이러한 이유들로 인해 최근에는 하나의 서비스로 인사 관리를 효율화하는 방법을 채택하는 기업들이 많아지고 있습니다. 바로 급여 관리 프로그램을 도입하여 기업의 HR 업무까지 자동화하는 방법인데요. 성장하는 기업들은 어떻게 급여, 근태, 복리후생을 통합해서 관리하고 있을까요? 급여, 근태, 복리후생까지 HR을 통합 관리해야 하는 이유 기업의 인사팀은 직원들의 기본 정보부터 채용, 평가, 보상과 같은 인사 관리 전반을 담당합니다. 이 업무들은 서로 유기적으로 연결되어 있어 하나의 정보가 잘못되면 연쇄적으로 오류가 발생할 수 있습니다. 그래서 기준이 되는 인사 데이터를 관리하고 운영하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 데이터 관리를 엑셀이나 개별 벤더가 아닌 하나의 서비스에서 통합 관리한다면, 효율성과 안전성이 크게 향상됩니다. 1. 기업 인적 정보를 최적화할 수 있습니다.구성원 관리의 토대가 되는 인적 정보는 입사일 등의 기본 정보뿐 아니라 연봉, 근태 기록, 업무 성과, 복리후생 내역 등이 급여 계산에 영향을 미칩니다. 급여 계산이 시급해 엑셀로 수기 계산하더라도, 기업이 성장하면서 계속 변동되는 인적 정보를 인사 담당자가 모두 확인하는 것은 불가능합니다. 따라서 초기부터 통합된 시스템을 구축하는 것이 매우 중요합니다. 2. 규제 준수가 용이하고, 보안 리스크가 사라집니다.한국 지사를 둔 글로벌 기업, 원격 및 하이브리드 근무를 권장하는 스타트업, 제조나 영업 등 본사와 지리적으로 분산된 부서를 가진 기업 등, 점차 복잡한 근로 형태가 생겨나면서 인사 담당자가 구성원을 직접 살펴보며 관리하기 어려워졌습니다. 따라서 기업의 구성원 근무 현황을 정확히 관리하기 위해서는 물리적 거리를 뛰어넘는 디지털 솔루션이 반드시 필요합니다. 특히, 글로벌 기업일수록 지역 세법과 노무법 리스크를 줄여 줄 전문 급여 서비스 도입을 검토해야 합니다. 3. 경영지원부서의 파트 간 협력이 쉬워집니다.조직 내의 부서나 팀이 서로 협력하지 않고 독립적으로 운영되는 현상을 ‘사일로’라고 합니다. 이는 부서 간 정보 공유 부족, 의사소통 단절, 협력 부족 등을 초래할 수 있는데요. 경영지원부서의 업무는 인사, 총무, 재무가 서로 긴밀하게 연결되어 있어 데이터 공유가 특히 중요합니다. 통합된 서비스를 사용하면 부서 간 업무 요청 없이도 언제든 정보 열람이 가능해져, 파트 간 협력을 강화하고 인사 관리를 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. 급여 관리 프로그램 도입으로 인사 업무 통합하는 메타페이의 4가지 기능 추천 급여 관리와 인사 업무를 함께 해결할 서비스를 검토 중이시라면, 메타페이의 4가지 서비스 조합을 추천합니다. 급여 관리 기능이 있는 메타페이를 기본 모듈로 도입하면, 복리후생, 전자계약, 근태관리, 연말정산까지 4가지 기능을 확장 모듈로 선택해 함께 도입할 수 있습니다. 메타페이의 확장 모듈이란? 급여관리프로그램 메타페이를 기본 모듈로 사용 시 기업의 필요에 따라 조합해 도입할 수 있는 4개의 HR 기능입니다. 단일 기능을 선택하거나, 4가지 모두를 선택할 수 있습니다. *기본 모듈급여관리 메타페이 ㅣ 기업 규모, 근로 형태 맞춤 급여 관리 *확장 모듈메타베네핏 ㅣ 기업문화 맞춤 복리후생 제공메타사인 ㅣ 전자계약 체결 및 양식 제공메타타임 ㅣ 근로형태 맞춤 근태관리 제공메타페이 AI 연말정산 ㅣ 3분만에 간편하게 가능한 연말정산 제공
2024.08.14
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2024년에도 버티컬 SaaS는 높은 인기를 끌 것으로 예상됩니다. 업계 전망에 따르면 2025년까지 이 시장 규모는 1570억 달러에 이를 것으로 예측되는데요. 오늘 포스팅에서는 버티컬 SaaS가 무엇인지, 이것이 HR 분야에서 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다. 버티컬 SaaS의 정의 버티컬 SaaS란 특정 산업이나 업종에 특화된 클라우드 기반 솔루션을 의미합니다. 이는 해당 산업에 최적화된 서비스를 제공하며, 특정 비즈니스 도메인에 특화된 솔루션입니다. 수평적인(Horizontal) SaaS 솔루션이 다양한 산업에 공통적인 기능을 제공하는 반면, 버티컬 SaaS는 특정 산업의 고유한 요구 사항과 규제를 충족하도록 설계되어 더욱 효율적이고 효과적인 서비스를 제공합니다. 버티컬 SaaS의 장점 버티컬 SaaS는 다양한 장점을 제공합니다. 먼저, 특정 산업에서 발생하는 고유한 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 특정 산업에 특화되어 있으며 해당 도메인의 요구에 최적화된 기능과 워크플로우를 제공하여 효율을 극대화합니다. 또한 버티컬 SaaS는 일반적인 수평적 SaaS보다 더 복잡합니다. 이는 해당 산업에 대한 심층적인 이해와 함께 특화된 기능을 제공하기 때문입니다. 이러한 특성은 특정 산업의 요구에 빠르게 적응하고, 변화하는 업계의 요구에 민감하게 반응할 수 있는 장점을 제공합니다. 마지막으로 버티컬 SaaS는 타겟 고객의 구체적인 요구를 충족하기 위해 커스터마이징을 지원합니다. 이는 고객의 니즈에 맞게 솔루션을 조정할 수 있게 해줍니다. HR 부문에서의 버티컬 SaaS의 활용 HR 부문에서도 버티컬 SaaS의 활용이 두드러지고 있습니다. 채용, 급여, 교육, 인사 평가 등의 영역에 맞는 버티컬 SaaS를 활용하여 인사 업무의 효율성을 높이고 있습니다. 특히, 채용과 인사 관리에 기술을 접목하는 HR 테크 시장은 꾸준히 성장하고 있습니다. 예측에 따르면 이 시장은 2025년까지 379억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 최근의 인력시장 트렌드 변화에 따라, 수시채용, 서류전형 생략, 잦은 이직 등의 요구가 증가하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 대기업부터 중소기업까지 다양한 기업이 HR SaaS를 적극적으로 활용하고 있습니다. 메타페이: HR 부문의 버티컬 SaaS 메타페이는 HR 부문에서 버티컬 SaaS를 활용한 대표적인 사례 중 하나입니다. 급여, 근태, 복리후생 등 급여 관련 서비스를 한 곳에서 제공하는 페이롤 SaaS 솔루션입니다. 메타페이는 각 기업의 급여 및 직급 체계에 맞게 서비스를 제공합니다. 이는 버티컬 SaaS의 핵심 가치 중 하나로, 기업의 특성을 고려하여 솔루션을 제공함으로써 최적의 결과를 보장합니다. 또한, 모든 기업에 공통적으로 적용되는 세금 및 사회보험 관련 사항은 국내법에 따라 즉시 업데이트됩니다. 무엇보다 HR 트렌드에 맞춰 클라우드형 글로벌 HCM 솔루션인 SAP, 워크데이, 오라클 등과의 연동을 지원합니다. 이에 따라 글로벌 HCM 및 ERP 등을 구축했지만 페이롤만 커스텀이 어려운 기업에게 맞춤형 페이롤 솔루션을 제공합니다. 메타페이는 안정적인 급여 처리와 높은 기술력을 바탕으로 다양한 고객사에게 서비스를 제공하고 있습니다. 현재 쿠팡, 토스, 오리온, 풀무원 등을 포함한 업계 1위 기업들에 대해, 월 평균 24만명의 근로자에게 급여 서비스를 제공하고 있습니다. 버티컬 SaaS는 HR 부문의 미래를 혁신할 핵심 기술입니다. 메타페이는 급여 관리에 특화된 버티컬 SaaS 솔루션으로 기업의 급여 관리 효율성을 높이고 전략적인 HR 운영을 지원합니다. 변화하는 HR 환경 속에서 메타페이는 기업의 경쟁력 강화에 기여하는 중요한 파트너가 될 것입니다. 급여 관리에 특화된 버티컬 SaaS를 만나보고 싶으시다면, 메타넷사스와 상담하세요! <작성: 메타넷사스 BDXGroup>
2024.03.07
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HCM, 성과관리 등과 더불어 페이롤(Payroll; 급여)은 디지털 HR을 추진하는 기업들이 1순위로 검토하는 대상으로 꼽힙니다. 급여는 가장 핵심적인 HR 프로세스로서 데이터 기반의 운영과 관리가 필요한 업무일 뿐만 아니라, 현대 기업이 중시하는 ‘직원 경험’을 높이는 효과적 방법이기 때문입니다. 오늘 포스팅에서는 페이롤 솔루션 도입을 검토하는 기업들이 참고해야 할 주요 트렌드에 대해 알아보겠습니다. 페이롤 솔루션 주요 트렌드 ① HR시스템 연동페이롤과 근태, 휴가 등 HR시스템과 연계 운영하는 흐름이 더욱 확대되고 있습니다. 이들 간의 연동으로 HR 프로세스 간소화, 자료 통합 관리 및 데이터 정확도 향상 등 효과를 얻을 수 있습니다. 이는 다시 데이터 기반의 HR 현황 분석과 의사결정으로 이어져 기업의 경영 능력을 높이는 동력으로 작용하게 됩니다. 메타페이는SAP ERP, 오라클HCM 및 워크데이 등과 손쉽게 연동됩니다. 기업은 메타페이를 통해 급여를 중심으로 인사관리, 성과관리 및 근태 등 업무를 통합 운영함으로써 정보와 데이터의 일관된 관리와 활용을 강화하고 HR팀의 효율과 생산성을 높일 수 있습니다. ② 지능화 확대페이롤 솔루션은 점점 똑똑해지고 있습니다. 챗GPT와 같은 생성형AI, 지능형 챗봇 및 자동화 기술을 이용한 업무 자동화, 자동 오류 검출, 이상 패턴 발견 및 실시간 문의 대응 등으로 투입 인력과 시간을 줄이면서 업무 생산성을 높일 수 있습니다. 메타페이 연말정산 솔루션은 지능형 AI챗봇, OCR 기반 서류 정보 추출, 오류 검증 기능 등으로 직원 문의 실시간 대응, HR 담당자 수작업 최소화 및 업무 정확도 향상을 제공합니다. 지능화는 메타페이가 가장 많은 자원을 투입하는 영역입니다. 향후 모니터링, 업무 패턴 분석과 인사이트 도출 그리고 자동 리포트 생성 등 기능을 단계적으로 확대/적용해 갈 예정입니다. 메타페이 연말정산 내 AI 챗봇의 답변 ③ 모바일 확산재택 및 원격근무 확산, 직원 셀프 처리 업무 증가로 페이롤 시스템의 모바일 요구도 빠르게 늘고 있습니다. 모바일 지원은 사무실 외 다양한 공간에서의 업무 진행, 업무 자유도 증가로 직원 만족도를 높이고 직원의 셀프 서비스로 HR팀 인력 자원을 절약하는 일석이조의 효과를 제공합니다. 메타페이는 이미 오래 전부터 모바일 환경을 지원하고 있습니다. 페이롤 솔루션과 더불어 MetaPay ESS (직원 셀프서비스), MetaPay 연말정산 솔루션 등 제품들도 개발 단계부터 모바일 지원을 기본으로 채택해 HR팀 인력 자원의 보호와 업무 자유도를 제공합니다. ④ 클라우드 전환점점 더 많은 페이롤 솔루션이 클라우드로 전환되고 있습니다. 기업 입장에서 클라우드는 시스템 자체 구축에 따른 위험과 비용을 감소시키고, 뛰어난 접근성과 이용성 그리고 관리 편리성을 제공합니다. 또한, 기술적 측면에서도 사용자 증감에 따른 확장/축소, 기능 추가/개선 및 보안 등에 있어 뛰어납니다. 메타페이는 클라우드 네이티브 솔루션으로 개발되어 클라우드 양대 산맥인 AWS(Amazon Web Service)와 Microsoft Azure 플랫폼에서 모두 운영할 수 있습니다. 따라서 고객은 자사 여건에 적합한 클라우드 플랫폼에서 페이롤 시스템을 운영할 수 있는 선택권을 가질 수 있습니다. 디지털 전환의 확산은 HR업무의 디지털화를 더욱 가속화할 것으로 전망됩니다. 이런 흐름은 IT 기술 혹은 디지털과 큰 관계가 없다고 여겨지던 HR팀의 역할, 업무, 역량과 인력 자원의 폭 넓은 변화를 같이 요구하고 있습니다. 페이롤 솔루션의 도입과 활용 그리고 이를 통합 HR팀의 디지털 역량 확보와 업무 고도화는 디지털 HR을 준비하는 좋은 출발점이라고 할 수 있습니다. 디지털 HR 구현을 위한 페이롤 솔루션 검토 시, 앞서 설명한 내용을 참고하셔서 최적의 선택을 하기를 바랍니다. 페이롤 솔루션 트렌드와 딱 맞는 메타페이에 대해 더 알아보고 싶으시다면, 메타넷사스와 상담하세요! <작성자: 메타넷사스 BDXGroup >
2023.10.25