Hei hei og god ettermiddag. Velkommen til et webinar denne tirsdags ettermiddagen her fra Skøyen og Exsitec. I dagens tema skal vi snakke litt om HRM og rapportering tilknyttet HRM. Vi er tre stykker som skal prate litt i dag. Jeg har med meg Håkon Staff, salgssansvarlig i BI og CRM. Så har jeg med Ellen også, som er konsulent på HRM. Mitt navn er Didrik Karlsen og jobber også som salgsrådgiver på Business Intelligence-avdelingen her på Exsitec. Bare for å gå litt gjennom dagens agenda, så kommer Ellen til å vise frem litt rapporteringsmuligheter som eksisterer allerede i payroll. og HRM Analytics. Hun kommer også til å snakke litt om fremtiden av disse mulighetene for å rapportere på disse plattformene. For jeg kommer til å snakke litt mer om One Stop Reporting og Power BI og hvordan HRM-rapportering utvikles i disse modulene. Før Håkon til slutt kommer til å snakke litt om AI-bruk og HR -relatert tall og data, som er et veldig sentralt tema nå en dag. Så dette blir en spennende sesjon før vi oppsummerer og takker for oss. Så da kommer jeg snart tilbake, men da ønsker jeg Ellen din velkommen. Også kastet jeg ballen videre. Takk for det, Didrik. Da skal jeg snakke litt om payroll. Og da hopper vi rett inn i løsningen. Payroll, eller lønnstjenesten i Visna, består jo av flere moduler. Og vi finner jo rapporter i flere ulike tjenester. Men i selve payroll-tjenesten, hvor det er vi kjører lønn, så finner vi en del rapporter knyttet mot selve lønnskjøringen. Så vi skal ta en titt på de først. Det finner vi oppe på den blå linjaen på rapporter. Og under standard rapporter. Her finner vi litt ulike rapporter, koblet mot lønnskjøring og regnskap. Her finner vi også rapporter mot avstemming, med tanke på avmeldingen. Så vi har blant annet disse kontrollrapportene, avstemming og avmelding mot regnskap. Da ser vi mot det som er rapportert inn i avmeldingen, mot det som er ført i payroll. Vi har ulike regnskapsrapporter. Det er terminoppgjørrapport, feriepenger, alt som man trenger i forbindelse med lønn. Og så har vi nå en transaksjon rapport. De finner vi her. Vi har en detaljert og en per konto- og kostnadsbærer, som viser mer på transaksjonsnivå. litt mer detaljer i forhold til beløp og sats og antall og konto- og kostnadsbærer. De har vært delt i to ulike rapporter, mens nå er det kommet en felles rapport for transaksjoner, som vi finner her i det nye payroll. Her er det jo mange rapporter vi har kjent med fra før av, men det er også kommet en del nye rapporter, og her kommer det mer fremover. Under rapporter og avstemmingsinformasjon finner vi rapporter i forhold til avmelding og A07. Her er det nå mulig å laste opp A07-file i XML-format, måned for måned. Da vil vi få noen rapporter her i forhold til betalingsinformasjon og grunnlag aga. Her vil vi få noen rapporter som viser det som er på betalingsinformasjon. Forskuddstrekk og aga som er ført i payroll mot det som ligger i A07. Her vil det jo i utgangspunktet sjeldent være avvik, men hvis det er avvik vil det skyldes at noe er rapportert manuelt, eller rapportert fra et annet lønnssystem. Her vil det vanligvis ikke være store avvik, men man vil finne en oversikt over forskuddstrekk og AGA. Og på grunnlag AGA vil man også finne en oversikt over de ulike AGA-zonen, hvis man har det. Og som dere ser så er det ikke så mye data akkurat her, fordi det er et demo-firma. Men vi skal få litt mer data inn etter hvert forhåpentligvis. I tillegg til dette så har vi en avmelding detaljert rapport, og som viser mer detaljert hva er det som er rapportert i avmeldingen. Vi har nå en ny rapport også koblet mot lønnskjøring og regnskap, lønnstransaksjoner og bokføringsrapport. De vil se litt like ut som denne avmeldingen detaljert, derfor går jeg inn på en av disse rapporterne. Kan gå på denne bokføringsrapporten. Her får vi da opp mange. En lang liste med tall, konto, lønnsart, kostnadsbærer. En lang liste med data som vi kan ta ut og skrive ut som den er, eller vi kan gjøre noen filtreringer og lage egne rader i denne rapporten. For eksempel kan vi trykke på, ja, dreie kontonummer. Hvis jeg ønsker å filtrere denne rapporten basert på konto, så kan jeg dreie headingen opp øverst, og da vil den sortere seg etter kontonummer her. Vi kan jo i tillegg vise for eksempel hvilke ansatt, videre sorterer etter ansattnummer. Her får jeg ikke opp så mye data, ser jeg. Det er jo typisk når det er demo. Vi kan teste denne andre rapporten, lønnstransaksjoner. Så den bokføringsrapporten har jo mer fokus på seg med bokføring av kontoer, mens lønnstransaksjoner viser mer i forhold til lønnsart og lønnsbeskrivelse. Vi skal også prøve å gjøre det samme her. Her for eksempel sortere på lønnsart, hvis man ønsker å se nærmere på det. Og da kan man jo se hva som er ført på denne lønnsarten i den perioden vi har filtrert på, også med mai i dette tilfellet. Her kan man ta ut rapport per periode, eller for flere perioder om gangen. For eksempel et år. Så her kan man sortere og sette opp rapporten slik man ønsker å leke seg. Når man er fornøyd med rapporten og tabelloppsettet, er det mulig å lagre den som et standardtabelloppsett. Da skal man trykke på opprett nytt oppsett, gi den et navn, test for eksempel, og lagre. Da kan man finne igjen dette oppsettet senere. Man slipper å legge inn alt på nytt. Her kan man også angi om skal dette være en privat tabelloppsett som kun du har tilgang til, eller om det skal gjelde for hele selskapet at alle har tilgang til denne rapporten. I Payroll selvfølgelig. Det er kun de som har tilgang til Payroll, som har tilgang her. Og noe som også er fint å vite er at det har kommet mulighet for å laste opp K27-file direkte i Payroll. og man kan også overføre de direkte til lønnskjøringen herifra. Ellers har vi noen rapporter mot ansatte historikk. De fungerer på samme måte som de andre rapporter vi var litt innom nå. Det er mulig å dra opp og lage egne rader, lage egne tabelloppsett. Så her er det mulig å leke seg og laste ned i Excel selvfølgelig, eller CSV hvis man ønsker det. Så her kommer det jo mer fremover, mye i utvikling her. Men vi har jo denne HRM-analytikstjenesten, som vi også finner en del rapporter koblet mot Payroll. Denne tjenesten henter data fra flere ulike lønnstjenester og samler de i en rekke dashboard og rapporter. Her er det jo noen rapporter som går mye igjen, som vi ser benyttes. Det er rapporter i forhold til antall årsverk. Her kan man ta ut årsverk per år, per ansatt, eller spesifisere for timelønnet, for eksempel. Vi har også en del avstemmingsrapporter, for eksempel avstemming per konto eller lønnsbeskrivelse, som benyttes gjerne ved årsavslutning. Her er det også mulighet til å ta ut en feriepengeliste, definert per lønnskjøring eller per periode. Men her i HRM Analytics vil ikke rapporterne oppdateres lenger. Det skal flyttes etter hvert to on-stop reporting, som mine kolleger skal snakke nærmere om. Så jeg lurer på om jeg skal gi valg videre til lestemann. Tusen takk, Ellen. Jeg plukker opp det du slapp på dette med HRM Analytics og on-stop reporting. On-stop reporting er under tung utvikling, og det er mye spennende som skjer der om dagen. Jeg skal bare hoppe tilbake til presentasjonen her. En av de nyeste funksjonene som har kommet er at vi som har åpnet opp får payroll-integrasjon til on-stop reporting. Og hva betyr det? Jo, det betyr at vi kan hente data fra payroll på lik linje som det henter fra ERP. Det gjør at rapportering i HRM Analytics kommer til å bli utfaset. Og tanken er at on-stop reporting kommer til å bli den nye rapporteringsmodulen for HRM data og det som er relevant der med lønn og ansatte. Vi kommer til å snakke litt om det og vise hvordan det ser ut her i dag. Jeg vil også nevne at vi kommer til å vise hvordan dette også kan se ut i Power BI, og det kommer til å gi litt mer mening straks. Fordi sånn som det ser ut i on-stop reporting i dag, så kan du hente informasjon fra det som heter payroll, altså lønnskjøringer, lønnsarter, tags etc. Og du kan hente dette fra employee, altså ansatte og stillingsprosenter. Med dette så har on-stop reporting laget to standardrapporter som allerede ligger inne i on-stop reporting, som man kan også tilpasse videre. For all den dataen du kan hente da fra payroll employee, den kan du lage egne rapporter med, både i rapporteringsmodulen og budgeteringsmodulen. Det som enda ikke har kommet, det er jo dette med calendar og expense, hvor du får fravær, ferie, overtid og utlegg. Og det vi vil vise et alternativ til, for det vi på huset i Exitik har jo også laget en egen løsning for hvordan vi kan hente ut det i tillegg. Så dersom det er sånn at dere ønsker å få innsyn i denne dataen satt sammen, så finnes det alternativer for det. Jeg tenkte jeg bare hopper rast inn i on-stop reporting for å vise det. Det kan jo hende dere har vært inne her allerede og tittet. Vi som har lansert to rapporter, det er en ansatt rapport og det som heter en payroll rapport. Jeg kommer til å bare vise kjapp hvordan disse ser ut. Denne ansatt rapporten tar for seg mye av det vi så i payroll i stad, men dette er da en ansatt liste, hvor man får oversikt over arbeidstypeforhold, yrkeskode, stillingsprosent, kjønn. Og du kan filtrere på ulike alternativer nedover her for å kjøre ut egne definerte rapporter. Så her har man en rekke interessante data som man kan tilpasse og bygge egne rapporter utifra. Videre så har vi den litt mer komplekse rapporten, hvor man har en del mer funksjonalitet. Jeg kommer ikke til å gå gjennom alle disse parametrene, men som dere ser her, så har man en rekke parametre man kan skru på for å få ut den rapporten du ønsker. Så her anbefaler jeg at dere setter opp klienten deres mot payroll, så dere kan gå inn og ta i bruk disse rapportene og finne ut om dette passer for dere, eller om dere trenger noe tilpasset rundt disse rapportene. Men dette er veldig kult, og vi har sterk tro på at Onesoprapporten kommer til å bli et fantastisk rapporteringsverktøy, også for HR-data og tall. For å hoppe litt tilbake her igjen, som jeg har nevnt i stad, det vi har bygget her på Exotic er jo en egen integrasjon mot Power BI, hvor vi får hentet ut data også fra Calendar og Expense. Dette har vi nevnt tidligere i webinarer, men jeg tenkte det er greit å vise igjen for de som ikke fikk det med seg. Men da har vi bygget egne standardrapporter, for eksempel for fravær. Og det illustrerer mulighetsrommet ved å knytte seg til mer enn payroll og employee. Så her har vi for eksempel en eksempelrapport på hvordan det kan se ut, hvor man får en dashboardløsning egentlig, hvor man filtrerer på selskap, periode, men også avdeling, for å hente ned sykefravær og styre etter disse nøkkeltallene på en oversiktlig og god måte, så at dette helt kontinuerlig oppdaterer seg. Så her har vi inkludert noen grafer, vi kan også se fordeling på fraværstyper. Mange rapporterer jo også på dette videre. Også fraværfordelt på kjønn og alder. Så dette er et alternativ vi har til One-Stop Reporting, dersom man ønsker mer innsyn i data som ligger utenfor den integrasjonen som finnes nå. Men vi ser veldig lys på det som skjer i One-Stop Reporting og jeg tror det kommer til å komme masse mer der fremover. Så det blir veldig spennende å følge med på. Og det kommer vi jo selvfølgelig til å rapportere på når data skjer. Kan vi skyte i et spørsmål? Ja, selvfølgelig. Lise spør:  hvor finner vi One-Stop Reporting? One-Stop Reporting det er en del av suite-løsningen. Hvis dere benytter Business Next eller Visma.net, benytter dere ikke disse ERP-systemene, så er det et system som ligger utenfor. Så hvis dere ikke har tilgang til det i dag, så er det bare å ta kontakt med oss. Så kan vi vise dere løsningen. Og den fungerer flott mot ERP og nå også payroll. Så det er en chat fra min side om mulighetsrommet og hvordan ting går til å se fremover. Nå kommer Håkon kollegaene her til å snakke om et veldig interessant tema. Så da kaster jeg ballen videre. Takk, Didrik. Da tar vi bare litt større skjerm på her. Nå skal jeg egentlig prate litt mer om dette her når vi snakker om AI. Og for meg så er AI-tematikken like spennende som egentlig også tema som er sikkerhet. Siden det vi prater om nå er jo egentlig et tema som egentlig er veldig nære våre ansatte. Det er veldig greit å vite hva AI kan gjøre. Som for eksempel det kan hjelpe dere ekstremt å strukturere dataen. Det kan formulere fraværsdataene og gå egentlig fra mer manuel input til dette her som er automatikken rundt det. kunder der man egentlig prater om denne AI-arpen. Hva er det vi kan bruke det til og hvordan det egentlig skal fungere. Men når vi prater om payroll, da er ikke det helt tradisjonelle og vanlig systemdata. så her må vi egentlig være litt forsiktig. Det tar for seg egentlig alt om de ansatte. Om personal, noe mer helse fra arbeidsforhold, økonomien og arbeidsforholdet til den nitte ansatte. Og det er egentlig ikke bare å lime dette her direkte inn. Så her må vi være forsiktig. Det er derfor vi egentlig er her og prater om AI og ha det som en header. Litt fordi at det her må vi bruke hodet litt i forhold til hva er det vi kan bruke. Og hva er det vi burde la være å ha i en slittmodell. Det er ikke bare fordi at vi skal unngå å bruke egentlig tillit vi har mellom våre ansatte. Men det er også for å tenke på de lovene og reglene vi har rundt oss som blant annet GDF er. Litt på egentlig eksempler. Vi veldig anbefaler at dere ikke tar ut i en eksport eller tar ut i en Excel. Det er jo egentlig alt som har noe med navn, e-post, adresse og ansatte. Det som kan identifisere nitte ansatte. Her er det jo mange ting man kanskje ikke tenker så veldig mye på. Og det er spesielt det når vi kommer til arbeidsforhold, stillingsprosent og ledereavdeling. Dette her høres jo veldig overflatisk ut når vi tenker som er ansatte. Ok, jeg jobber i denne avdelingen. Det kan jeg finne på nettet. Men poenget er jo at vi ikke skal da egentlig ha det på et område vi ikke har kontroll på. Alt som sykdom, fravær, sykt barn, lønn, ikke minst, syk, lønnstrekk eller fagorganisasjon. Dette her er privat informasjon den ansatte skal ha for seg selv. Den skal ikke være på et område som da er ut for organisasjonens policyer. eller organisasjonen da som en totalitet som er systemet man ikke har kontroll over. Risikoene på dette her er jo selvfølgelig da litt selvforklarende for mange, men det er greit å ha en liten recap. For det første så er det minimumen er at vi skal da egentlig ha bedriftsorientert AI-verktøy, men til syvende og sist så er det egentlig skal systemet godkjent. Bruk av Power BI-analyse er jo da et godt eksempel på hvordan vi kan bruke dette systemet. Lag demoer, test, lag eksempler, men ikke ha faktiske dataene deres der. Egentlig så er det jo at dere skal gjøre en kritisk risikovurdering på hva er det vi kan bruke AI på, og hva er det vi ikke kan bruke AI på. Litt fordi at vi ikke skal tape denne kontrollen av dataen, og ikke minst har brytt på testesplikten. Litt av hvorfor vi har gått gjennom i dette webinaret, så ser du da som Nidrik tok om, dette er systemet som er bygget opp for at dere kan da tolke, lese og behandle denne dataen, slik at man da ikke har kontroll på den, siden da har dere faktisk ansvaret på hva som skjer med den filen da senere. Her er noen prakteksempler på hvordan dere egentlig kan bruke og rapportere på disse. Det er jo da rapporteringsmodulen som min kollega, kjære kollega Ellen egentlig viste, der har dere da HRM Analytics, der er Payroll, er jo et av de områdene. Greit å nevne er det som litt repetisjon. HRM Analytics blir jo ikke like brukt lenger, der det er mer og mer da migrering over til one-stop reporting, som dette fagsystemet som er integrert. Utenfor så har du da Power BI som er et av våre eksempler, der det er egentlig direkte der vi tilkobler oss på det. Men hvorup når vi bruker Power BI rundt denne integrasjonen, så er det en god del sikkerhetsrutiner vi da har settet opp for å likeholde da denne dataen, og sørge for at den dataen ikke kommer på avveie. Hvis du har SQLer også med de samme sikkerhetsprosedyrene, så vil jeg si at det views i det systemet der er også like bra. Det er alltid greit å vite da at når vi bruker disse systemene, så har dere nesten faktisk en liten ansvarsfraskrivelse, siden da er dette allerede integrert og da er vi ikke på avvik. Vi har jo en skrekkhistorie der noen for eksempel har bygget da en cloudcode, der de egentlig har bygget sin egen modul, bare på en lime da en Excel-uttrekk rett inn i den, og så har alle lederne da innsynet sitt. Men som dere kanskje tenker nå, det ser jo SÅ bra ut hvis dere har vært borte slik platformer før, men realiteten er at det er ikke noe innlogging i den, det er ikke noe sikre rundt den, og alle dataen er egentlig tilgjengelig så lenge jeg har linken. Er det riktig at den skal bli brukt sånn? Her er vi egentlig, dette her er jo bare noen av skrekkehistoriene jeg egentlig ønsker å fremme nå. Det er faktisk bare fire store, men her er det, dere ser hvor ferske disse sakene faktisk er. så det er bare snakk om et gitt tidspunkt, der disse kommer til å bli mye mer utbredt og mye mer sentrert rundt enkelbedrifter. Så dette er en liten avvarsel, men også en lite informativ ting jeg ønsker å komme med, at ikke være nummer fem på denne lista, og gjerne snakk med oss, snakk med Vismas når du kommer til sikkerhet, hvis det er da de områdene dere befinner dere på, slik at vi gjør dette her og behandler dataen redelig. siden til syvende og sist, så er faktisk dette her data som er mye mer sensitiv enn det man kanskje skal tro. Tusen da sier jeg egentlig bare tusen takk for oss. Hvis dere har noen spørsmål, gjerne ta kontakt med meg, Ellen eller Didrik, eller om dere ønsker oppfølging, så kommer Didrik også til å da følge dere opp også. Så da er dere anledning til å snakke med ham nå. Hvis ikke det er noen spørsmål umiddelbart nå, Fantastisk, men da ønsker jeg dere en kjempefin dag videre, og tusen takk for meg.