Lukuaika 3 min Julkaistu 06.03.2025

Moderni palkkahallinto: Sopeutuuko yrityksesi muutoksiin?

Kirjoittanut

Maria Koskenmaa

maria.koskenmaa@emu.fi

Palkanlaskenta on olennainen osa liiketoiminnan pyörittämistä. Henkilöstökulut saattavat myös olla yritystoiminnan suurin kuluerä tietyillä toimialoilla, joten on tärkeää, että tähän liittyvät velvoitteet on hoidettu oikein ja ajallaan. Palkanlaskenta on aikaisemmin ollut monivaiheinen, manuaalinen ja aikaa vievä prosessi, joka on vaatinut tarkkuutta ja huolellisuutta. Nykyään palkanlaskenta on entistä nopeampaa, tarkempaa ja automatisoidumpaa, ja sen rooli on laajentunut pelkän palkanmaksun varmistamisesta organisaatioiden strategiseksi työkaluksi.

Vaikka kehitystä on tapahtunut, niin fakta on se, että kehitys palkkahallinnon osalta on tapahtunut hitaasti. Tullessani ensimmäistä kertaa töihin tilitoimistoon vuonna 2018, hyödynnettiin aineiston siirrossa csv-tiedostoja, ja vuonna 2025 tilanne on edelleen suurimmaksi osaksi sama pienten ja keskisuurten yritysten osalta. Suomen yrityskenttä on sellainen, että näitä alle 10 henkilöä työllistäviä yrityksiä on 96%, jolloin ei ole yritystoiminnan kannalta oleellista panostaa kovin järeisiin ja kalliisiin järjestelmiin HR- ja palkkahallinnon osalta. Se ei kuitenkaan tarkoita, etteikö näidenkin yritysten osalta palkkaprosesseja voitaisi tehostaa.

moderni palkanlaskenta

Lähde: https://stat.fi/tup/suoluk/suoluk_yritykset.html

Nykyaikaisessa palkanlaskennassa keskeinen rooli on automaatiolla. Perinteisesti palkanlaskija on ollut vastuussa tunti- ja muiden palkkarivien manuaalisesta syöttämisestä palkkalaskelmalle sekä loma- ja muista poissaolotilanteista huolehtimisesta. Tunnit on toimitettu palkanlaskentaan paperisina tuntilomakkeina, joista palkanlaskija on tehnyt mittavan työn tulkitessaan, mitä numeroa aina milloinkin tarkoitetaan. Näitä on sitten varmistettu ensimmäiseksi esihenkilöltä, jonka jälkeen työntekijältä itseltään. Tänä päivänä nämä prosessit voidaan suurilta osin automatisoida. Työtunnit ja muut palkanlaskennan tiedot voidaan siirtää palkanlaskentajärjestelmään siirtotiedostolla tai rajapinnan kautta. Näitä mahdollisuuksia pyritään hyödyntämään parhaalla mahdollisella tavalla riippumatta yrityksen koosta. Palkanlaskentaohjelmasta lähtevät myös tarvittavat ilmoitukset tulorekisteriin ja verokorttitiedot päivittyvät ajantasaisesti.

Automaation avulla organisaatiot voivat vähentää inhimillisten virheiden riskiä ja tehostaa palkanlaskennan prosessia, kun jokaiselle on määritelty selkeä työtehtävä. Työntekijä kirjaa järjestelmään tunnit, lomat ja muut poissaolot, jonka jälkeen esihenkilö hyväksyy ne ja palkanlaskija hoitaa lopun. Tämä vähentää merkittävästä erillistä viestintää työntekijän ja esimiehen osalta sekä edelleen esimiehen ja palkanlaskijan välillä, kun kaikilla on koko ajan sama tieto ja näkyvyys palkkamateriaaliin. Lisäksi työntekijät voivat helposti tarkistaa palkkalaskelman ja esimerkiksi ajantasaisen lomasaldon omalta käyttöliittymältään, mikä parantaa entisestään läpinäkyvyyttä ja lisää työtyytyväisyyttä. Tämä mahdollisuus on mm. Mepco-, Netvisor- ja palkkaus.fi-ohjelmistoissa.

Automaatio – Palkanlaskennan uusi aikakausi

Palkanlaskenta ei ole pelkästään palkkalaskelmien tekemistä ja rahansiirtoa; se on myös erittäin tarkasti säädelty prosessi. EU:n tietosuoja-asetuksen (GDPR) voimaantulo on tuonut uusia haasteita henkilötietojen käsittelyyn. Modernit palkanlaskentajärjestelmät huomioivat nämä vaatimukset ja takaavat, että kaikki henkilötiedot säilytetään turvallisesti ja luottamuksellisesti. On myös tärkeää varmistaa, että asiakas toimittaa tietoturvallisesti kaiken materiaalin mikä sisältää henkilötietoja. Myös tämä on vaatinut muutosta palkanlaskijalta, sillä ei ole enää esimerkiksi GDPR:n mukaista vastaanottaa materiaalia, joka sisältää henkilötietoja sähköpostin liitteenä. Tämän jälkeen on myös tärkeää rajata käyttöoikeudet järjestelmissä niin, että vain oikeat henkilöt pääsevät näkemään henkilötietoja.

Tietosuoja tuo omat haasteet

Palkanlaskennan tulevaisuus näyttää entistä enemmän automatisoidulta ja tekoälypohjaiselta. Yhä useampi organisaatio ottaa käyttöön tekoälyä ja koneoppimista palkanlaskentaprosessien parantamiseen. Esimerkiksi tekoäly voi analysoida työntekijöiden työaikoja, poissaoloja ja muita muuttujia, mikä mahdollistaa entistä tarkempia ja ennakoivia laskelmia, joilla voidaan tuottaa raportteja nykytilanteesta sekä käyttää apuna tulevaisuuden palkkakustannusten budjetoinnista. Jo tällä hetkellä on palveluita, jotka laskevat palkan valmiiksi ennen työn suorittamista esimerkiksi yksittäisen keikkavuoron osalta. Lisäksi tekoäly voi auttaa ennakoimaan palkkahallinnon ongelmia ennen kuin ne ilmenevät, kuten mahdolliset virheet palkkalaskelmissa tai tulorekisteri ilmoittamisessa. Tämä voi merkittävästi vähentää virheiden korjaamiseen menevää aikaa ja parantaa koko prosessin laatua.

Pilvipalvelupohjaiset ohjelmat, tekoäly ja muun muassa erilaisten makrojen hyödyntäminen avaa uusia mahdollisuuksia entistä tehokkaammalle, tarkemmalle ja turvallisemmalle palkanlaskennalle. Nämä edistysaskeleet eivät pelkästään helpota yritysten arkea, vaan ne myös parantavat työntekijöiden kokemusta, kun palkkaprosessi on myös heidän suuntaan läpinäkyvää ja tietoturvallista.

Kurkistus tulevaisuuteen – miten palkanlaskenta kehittyy?

Automaatiosta huolimatta palkanlaskijan työkenttä ei ole muuttunut yksinkertaisemmaksi. Tilanne on jopa mennyt päinvastoin. Suomalaisista työntekijöistä noin 90 prosentin työehdot määräytyvät työehtosopimusten tai virkaehtosopimuksen perusteella. Nämä sopimukset muuttuvat kolmen vuoden välein. Tämän lisäksi palkanlaskijan on seurattavat lakeja ja muita asetuksia, joilla on merkitystä palkanlaskentaan, kuten tulorekisteri, GDPR, palkka-avoimuusdirektiivi tai lakimuutokset mm. vuosiloma- ja työaikalain osalta. Näiden lisäksi yrityksillä voi olla yrityskohtaisia tai jopa palkansaajakohtaisia käytäntöjä, joista palkanlaskijan tulee olla tietoinen. Tulevaisuus näyttää minkälaisia mahdollisuuksia paikallinen sopiminen tuo, ja voiko se jopa selkeyttää palkanlaskentaa yksinkertaistamalla työehtosopimuksen määräyksiä? Tulevaisuudessa myös varmasti osaamme paremmin hyödyntää myös tekoälyä mm. erilaisten lakimuutosten seuraamisen osalta.

Tässä koostettuna muutamia trendejä, jotka voivat muokata palkanlaskijan roolia tulevaisuudessa:

Automaatio ja tekoäly: Palkanlaskentaa automatisoivat järjestelmät voivat hoitaa monia rutiinitehtäviä, kuten palkkojen laskemista,viranomaisilmoituksia ja raportointia. Tekoäly voi myös auttaa tunnistamaan mahdolliset virheet tai poikkeamat palkanmaksussa, mikä vähentää inhimillisten virheiden riskiä. Palkanlaskijan on tärkeää omaksua uusia tapoja tehdä töitä hyödyntäen monipuolisesti eri järjestelmiä.

Henkilökohtainen asiakaspalvelu: Vaikka automaatio hoitaa paljon laskentatehtäviä palkanlaskijat voivat edelleen toimia henkilökohtaisina yhteyshenkilöinä työntekijöille ja asiakkaalle, jotka tarvitsevat apua palkka-, työehtosopimus-, ja lakikysymyksissä. Tässä roolissa korostuvat kommunikaatio- ja ongelmanratkaisutaidot.

Raportointi: Roolista tulee entistä enemmän neuvonantava ja strateginen, joka osaa muodostaa havainnollistavia raportteja henkilöstökuluista sekä toimia neuvonantajana henkilöstökulujen ja palkkakehityksen osalta.

Jatkuva oppiminen ja erikoistuminen: Palkanlaskijat voivat tarvita yhä syvempää osaamista lainsäädännöstä, verotuksesta ja työsuhteista, sillä lainsäädäntö muuttuu ja monimutkaistuu. Erikoistuminen eri alueisiin, kuten kansainvälisiin palkanlaskentakäytäntöihin tai palkanlaskentaan erikoistuneisiin ohjelmistoihin on entistä tärkeämpää.

Tietoturva ja eettiset kysymykset: Palkanlaskijat voivat myös olla mukana varmistamassa, että henkilötietojen käsittely on eettistä ja lainmukaista, erityisesti kun suuri osa palkka-aineistosta käsitellään digitaalisesti.

Nykyaikainen palkanlaskenta vaatii paljon erikoisosaamista, jonka myötä tulevaisuudessa palkanlaskenta varmasti jatkossakin tulee keskittymään entistä enemmän toimijoille, joilla on mahdollisuus kouluttaa palkkahallinnon ammattilaisten osaamista jatkuvasti muuttuvassa työkentässä. Palkanlaskijan rooli kehittyy asiantuntevaksi neuvonantajaksi ja liiketoiminnan tukihenkilöksi, joka keskittyy strategisiin ja inhimillisiin tekijöihin.