薪酬管理领域正在采用更加先进的自动化技术，但应如何有效使用该技术，以在节约成本的同时确保客户（人力资源专家和雇员）满意呢？
机器人流程自动化（RPA）技术的应用已在多个业务流程中取得显著进展，许多公司正在大规模地应用RPA技术，特别是银行和金融业。
RPA技术能够快速精确地处理大量数据并做出相应决策。这不仅提高了营运效率，同时也减轻了技术员工的负担，使他们能够把精力集中在更具创造力且更有意义的任务上，进而提升员工的敬业度和工作满意度。目前，RPA技术也已开始承担贷款审批和保险索赔等领域的工作重任。
事实上，薪酬管理已在很大程度上实现自动化，每个先进的平台都有能力处理成千上万的复杂薪资计算（从总收入到净收入）。然而，自动化技术在薪酬管理领域的普及进程仍较为缓慢，主要原因是相较于其他领域，该领域的决策树往往更为复杂，而且通常不像其他领域那样有着良好的文档记录。
不过，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在协助企业将复杂流程自动化方面的不断优化，上述情况预计将有所改善。我们看到企业开始采用更加成熟的人工智能和机器学习技术，这些技术能够处理多步骤的薪酬程序，甚至有助于简化过程。
然而，数字运算仅仅是薪酬管理的其中一环，如何专业、机敏地待人接物，如人力资源专家、雇员、税务局和监管机构等，也是薪酬管理中值得注意的重要环节。因此，薪酬管理仍需要人性化操作。面对各个司法管辖区不同的语言、法规、文化和社会规范，跨国企业应如何从自动化中获取最大收益？
我们的确见过传统的共享服务中心模型将所有薪酬功能整合至大型区域中心后，无法提升效率和节省成本的情况。事实证明，如果员工人数没有显著高于预期，那么 “非技术”壁垒将很难被克服。
在TMF Group，我们一直强调经验丰富的本地薪酬专家与本地员工和税务机构紧密合作的重要性。我们在全球超过80个司法管辖区设有办事处并聘有本地专家。同时，TMF Group的全球科技平台也为其本地服务提供了坚实的基础，能够确保准时且正确地为整个企业提供工资单、报告和见解。
那么，我们该如何充分利用先进的自动化功能呢？我们应如何以及在何处应用该技术，以确保在提升薪酬管理系统的准确性和表现的同时，提高员工的满意度，并遵守不同司法管辖区的合规要求？
近年来，逐渐受到关注的方法是：将薪酬管理分为前台职能和后台职能。
专业技术水平较高的前台事务和互动交流由真人来执行操作和处理，这些本地专家能够流利地用母语进行沟通，并且熟悉本地法规和文化规范。
专业技术水平较低的后台事务则可由功能强大的科技代劳，从而让薪酬专家可以专注于处理价值更高的事务。
为了从自动化中获取最大收益，您可以选择在成本较低的地区集中处理这些事务。当规模大至可以受惠于自动化时，可说流利母语的本地员工便可以提供服务，而本地专业团队则提供后援支持。如此一来，将事务性工作和本地专家工作区分开来的商业利益便显而易见。
对于薪酬管理而言，前台职能与后台职能之间的界限可能会随着时间推移而改变，但却不会消失。关键在于调整业务模型，在最大限度利用薪酬管理自动化的同时，避免员工专业知识的流失。
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