Tehokkuutta ja laatua palkan­laskentaan

Palkanlaskenta on yksi yrityksen tärkeimmistä perustoiminnan prosesseista. Sitä voisi verrata yhteiskunnassa vaikkapa toimivaan sähköverkkoon: kun homma toimii, kukaan ei kiinnitä asiaan huomiota. Jos taas sähkönjakelu katkeaa, sen huomaavat välittömästi kaikki.

Epäonnistuneen palkanlaskennan maineriski on ilmeinen, erityisesti tämän päivän mediaympäristössä, jossa sosiaalisessa mediassa monenlaiset näkökulmat ja totuudet saavat näkyvyyttä ennakoimattomalla tavalla. Palkanlaskennan ongelmien vuoksi kärsineen työnantajabrändin korjaaminen kestää pitkään, ja tämän vuoksi yksikään asiakas ei tilitoimistoltaan sellaista pitkään siedä. Palkanlaskennan toimivuus onkin olennainen laatutekijä jokaiselle asiakkuuksista kilpailevalle tilitoimistolle.

Laadun l isäksi toimiva palkkaprosessi on myös etu toiminnan tehokkuuden kehittämisessä. Suomalainen työehtosopimusjärjestelmä tuo omat haasteensa. Myös eri sidosryhmien kanssa lisääntyvä sähköinen asiointi ja työllistävän yrittäjän ja isommassa yrityksessä esihenkilöiden henkilöstöhallinnollinen osaaminen voivat vaikuttaa merkittävästikin tilitoimiston palkanlaskentaan.

Viranomaisvaatimukset osana palkkaprosessia

Palkanlaskennan viranomaisvaatimukset Suomessa vuonna 2025 ovat monipuoliset ja jatkuvasti päivittyvät. Näiden vaatimusten oikea ja ajantasainen huomioiminen on kriittistä virheiden välttämiseksi ja asiakasluottamuksen säilyttämiseksi.

Viime vuosien merkittävimmät muutokset palkanlaskennan viranomaisvaatimuksissa liittyvät erityisesti digitaaliseen raportointiin ja tietojärjestelmien integraatioihin.

• Tulorekisteri (käyttöönotto 2019, laajennukset 2021–2025). Tulorekisterin käyttöönotto mullisti palkanlaskennan raportointikäytännöt. Aiemmin erilliset ilmoitukset (esimerkiksi Verohallinto, Kela, TyEL) yhdistyivät yhteen keskitettyyn ilmoituskanavaan. Vuosien 2020–2025 aikana tulorekisterin tietosisältöjä on laajennettu ja ilmoitusten tarkkuusvaatimusten täyttymistä tarkkaillaan entistäkin tiiviimmin, koska tietoja hyödyntävä käyttäjäkunta on kasvanut merkittävästi.
• VeroAPI-rajapinta (laajempi käyttöönotto 2023–2025): Verohallinnon tarjoama VeroAPI mahdollistaa ennakonpidätystietojen automaattisen haun suoraan palkanlaskentaohjelmaan. Tämä vähentää manuaalista työtä ja virheitä, mutta edellyttää järjestelmiltä API-yhteensopivuutta ja ajantasaista integraatiota.
• Reaaliaikaisuus ja ilmoitusten tarkkuus. Viranomaiset edellyttävät yhä tarkempaa ja ajantasaisempaa tietoa. Esimerkiksi palkkatietojen ilmoittaminen tulorekisteriin on tehtävä viimeistään viiden kalenteripäivän kuluessa maksupäivästä. Tämä on lisännyt painetta järjestelmien automaatiolle ja prosessien sujuvuudelle.
• Tietoturva ja tietosuoja. GDPR:n ja kansallisten tietosuojavaatimusten myötä palkanlaskentajärjestelmiltä edellytetään korkeaa tietoturvatasoa, lokitusta ja pääsynhallintaa. Tämä on vaikuttanut ohjelmistojen kehitykseen ja tilitoimistojen toimintatapoihin.
• Raportoinnin monipuolistuminen. Asiakkaat odottavat entistä visuaalisempaa ja analytiikkaa hyödyntävää raportointia ja viranomaisraportoinnin toteutuksessakin hyödytään tarkemmasta analytiikasta. Tämä on lisännyt tarvetta järjestelmien kehittämiselle ja tiedon yhdistämiselle eri lähteistä (esim. työajanseuranta, HR, taloushallinto).

Miten palkanlaskentaprosessia kannattaisi kehittää?

Jos asiakkaat ovat pieniä, monenlaisilta toimialoilta ja asiakkaita on jokaisella palkanlaskijalla paljon, prosessikehittäminen on tärkeää. Pienten ja keskisuurtenkin tilitoimistojen resurssit ovat rajalliset, ja asiakaskunta voi olla hyvin heterogeeninen: eri toimialojen TES-tulkinnat, vaihtelevat työaikakäytännöt ja yritysten yksilölliset toiveet tekevät palkanlaskennasta helposti kuormittavaa ja virheherkkää. Prosessien kehittäminen tuo tähän selkeyttä, ennakoitavuutta ja tehokkuutta.

Prosessien kuvaaminen ja samankaltaistaminen mahdollistaa esimerkiksi seuraavilla keinoilla:

• Sijaistusten järjestäminen niin, että palvelun laatu pysyy tasaisena. Kun prosessit on dokumentoitu ja yhdenmukaistettu, palkanlaskijan poissaolo ei johda palvelukatkokseen. Sijainen voi ottaa asiakkuuden haltuun ilman, että tarvitsee arvailla tai kysellä yksityiskohtia. Tämä parantaa asiakastyytyväisyyttä ja vähentää henkilöriskejä.
• Asiakastuen parantaminen, kun palkanlaskennan kiemurat avautuvat asiakkaille helpommin. Pienet asiakkaat eivät välttämättä ole HR-ammattilaisia, ja palkanlaskenta voi tuntua heille monimutkaiselta. Kun prosessi on selkeästi kuvattu ja asiakas saa ohjeistusta siitä, mitä tietoja tarvitaan ja milloin, virheiden määrä vähenee ja yhteistyö sujuvoituu. Tämä säästää aikaa molemmilta osapuolilta.
• Automatisointimahdollisuuksien tunnistaminen, jolloin voidaan hyödyntää teknologiaa tehokkaasti. Selkeästi määritellyt ja toistuvat prosessit ovat automaation edellytys. Esimerkiksi työaikatietojen siirto järjestelmästä toiseen, TES-tulkintojen automatisointi tai viranomaisilmoitusten lähetys voidaan hoitaa teknologian avulla, kun prosessi ei sisällä liikaa poikkeuksia. Tämä vapauttaa palkanlaskijan aikaa asiantuntijatyöhön ja parantaa kustannustehokkuutta. Kannattaa olla yhteydessä omaan ohjelmatoimittajaan, jotta saa tietoa ohjelman ominaisuuksista ja niiden käyttöönotosta.

Mistä prosessin kuvaaminen kannattaa aloittaa?

Prosessikuvaamisen alkuun pääsee parhaiten tarkastelemalla palkanlaskennan kokonaisuutta asiakkaan ja palkanlaskijan näkökulmasta. Yksi toimiva lähestymistapa on asiakaspolun kuvaaminen: mitä tietoja asiakas toimittaa, missä muodossa, milloin ja miten ne siirtyvät palkanlaskentaan. Tämän jälkeen voidaan kuvata, mitä vaiheita palkanlaskija käy läpi ennen kuin palkat ovat valmiit ja ilmoitukset tehty.

Kuvan vaihekaaviota tarkentamalla voidaan tunnistaa, missä kohtaa syntyy eniten virheitä tai viivästyksiä, ja missä vaiheessa automatisointi tai ohjeistuksen parantaminen voisi tuoda hyötyä.

Prosessien kuvaaminen vähentää riskejä

• Kun palkanlaskentaprosessi on yhtenäistetty ja dokumentoitu, riskienhallinta paranee merkittävästi.
• Sijaisuusjärjestelyt helpottuvat, kun jokainen palkanlaskija toimii samojen vaiheiden ja dokumentaation pohjalta. Tämä vähentää virheiden riskiä lomakausina tai sairastapauksissa.
• Audit trail eli jäljitettävyys paranee: voidaan osoittaa, kuka teki mitä ja milloin, mikä on tärkeää viranomaisvalvonnassa ja asiakasreklamaatioiden selvittelyssä.
• Poikkeamien hallinta helpottuu, kun normaaliprosessi on selkeästi määritelty. Poikkeamat voidaan tunnistaa nopeasti ja niihin voidaan reagoida systemaattisesti erillistä poikkeamien käsittelyprosessia noudattaen. Poikkeamaprosessin määrittely on tärkeää myös siksi, että sen avulla voidaan analysoida, miten poikkeamat voidaan ehkäistä jatkossa.
• Jos asiakas vaikkapa unohtaa toimittaa työaikatiedot ajoissa, prosessiin voidaan kuvata muistutus tai varatoimintamalli, jolla estetään myöhästymiset palkanlaskennan kannalta. Jo pelkästään dokumentointi tehtävistä asiakastöistä auttaa muistamista! Töiden resurssointi voi olla toiminnanohjausjärjestelmässä, josta kaikki näkevät tehtävät palkanlaskennat ja muut tehtävät, mutta suunnittelua voi tehdä vaikkapa yhteiseen Excel-taulukkoonkin, mikäli järjestelmää ei ole käytettävissä.

Kun prosessit on dokumentoitu ja yhdenmukaistettu, palkanlaskijan poissaolo ei johda palvelukatkokseen.

Automaatio pienten asiakkaiden palkanlaskennassa: uhka vai mahdollisuus?

Automaatio voi tuoda merkittäviä hyötyjä erityisesti toistuvissa ja sääntöpohjaisissa tehtävissä jo pienissäkin asiakkuuksissa, etenkin jos palkanlaskentaprosessi kaikille asiakkaille on mahdollisimman yhtenäinen. Esimerkkejä on lukuisia.

Palkkaohjelmistojen automaatiot kannattaa ottaa käyttöön mahdollisimman tehokkaasti. Esimerkiksi asiakkaan hyödyntämisen palkanlaskennan esijärjestelmien tietojen siirto palkanlaskentaohjelmistoon voidaan usein automatisoida esimerkiksi olemassa olevan rajapinnan avulla. Voit kysyä tukea omalta ohjelmistotoimittajaltasi!

• Tekoälyllä toteutettu automaatio eli AI-agentti voi lukea asiakkaan lähettämän Excelin tai sähköpostin ja poimia siitä työaikatiedot, tarkistaa ne TES:n mukaisesti ja siirtää ne palkanlaskentajärjestelmään.
• Ohjelmistorobotti (Robotic Process Automation) voi hoitaa viranomaisilmoitusten lähettämisen tulorekisteriin, tarkistaa palautteet ja arkistoida ne automaattisesti.
• Raportoinnin automatisointi mahdollistaa sen, että asiakas saa kuukausittain vakioraportit (esimerkiksi palkkakustannukset, poissaolot, ylitöiden määrä) ilman manuaalista koostamista.

Automaatiot vapauttavat palkanlaskijan aikaa asiantuntijatyöhön, kuten TES-tulkintoihin ja asiakasneuvontaan, ja parantavat samalla palvelun laatua ja ennakoitavuutta. Nykyaikaisten toimintatapojen käyttöönotto voi olla pienten tilitoimistojen mahdollisuus kasvattaa asiakasmäärää ilman isoja investointeja esimerkiksi henkilöstömäärään.

Teknologian kehittymisen mahdollisuudet

Teknologian kehitys tarjoaa tilitoimistoille uudenlaisia mahdollisuuksia tehostaa palkanlaskentaa, parantaa laatua ja lisätä asiakastyytyväisyyttä. Lähitulevaisuuden kehitys voidaan jakaa kolmeen pääalueeseen: tekoäly ja koneoppiminen, integraatiot ja automaatio sekä raportointi ja ennakoiva analytiikka.

Tekoälypohjaiset ratkaisut mahdollistavat seuraavat asiat:

• Älykäs tiedon tulkinta. Tekoäly voi tunnistaa poikkeamia palkkatiedoissa, ehdottaa korjauksia ja oppia asiakkaan toimintatavoista.
• Virheiden ennakointi. Koneoppimismallit voivat analysoida historiatietoa ja varoittaa esimerkiksi puuttuvista työajoista tai epätavallisista palkkakomponenteista.
• Asiakaskohtainen personointi. Tekoäly voi mukauttaa raportointia ja viestintää asiakkaan tarpeiden mukaan, esimerkiksi tarjoamalla toimialakohtaisia näkymiä tai muistutuksia.

Modernit järjestelmät mahdollistavat sujuvan tiedonkulun eri järjestelmien välillä:

• HR-, työajanseuranta- ja taloushallintojärjestelmien integraatiot vähentävät manuaalista tiedonsyöttöä ja virheitä.
• Ohjelmistoautomaatiot (esimerkiksi ohjelmistorobotiikka eli RPA) voi hoitaa rutiinitehtäviä, kuten palkkalaskelmien lähettämisen, viranomaisilmoitukset tai palkkakuittien arkistoinnin.
• API-rajapinnat mahdollistavat reaaliaikaisen tiedonsiirron eri järjestelmien välillä, mikä nopeuttaa prosesseja ja parantaa tiedon laatua.

Teknologian avulla voidaan tuottaa entistä monipuolisempaa ja ennakoivampaa tietoa:

• Visuaaliset raportit auttavat asiakkaita ymmärtämään palkkakustannusten kehitystä, poissaolojen vaikutuksia ja TES-muutosten vaikutuksia. Raporttien tuottaminen ei vaadi muutoksia palkanlaskentajärjestelmään, vaan tekoälyagentit voivat tuottaa analyysit ilman kalliita investointeja, jos oma palkanlaskentajärjestelmä ei niitä jo tuota.
• Ennakoiva analytiikka voi tarjota näkymiä esimerkiksi tuleviin kustannuksiin tai henkilöstörakenteen muutoksiin ja auttaa henkilöstömenojen budjetoinnissa.
• Reaaliaikainen seuranta mahdollistaa nopean reagoinnin poikkeamiin ja tukee esihenkilöiden päätöksentekoa.

Palkanlaskennan prosessikehittäminen ei ole vain suurten organisaatioiden juttu. Myös pienissä ja keskisuurissa tilitoimistoissa se on keino varmistaa palvelun laatu, hallita riskejä ja kehittää toimintaa. Kun asiakkaita on paljon ja heidän tarpeensa vaihtelevat, prosessien hallinta nousee kriittiseksi kilpailutekijäksi, ja teknologian nopea kehitys tekee kilpailusta entistäkin kovempaa. Onneksi teknologia mahdollistaa myös kehittämisen pienin investoinnein – laadukkaat palkanlaskennan prosessit ovat kaikkien ulottuvilla.