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如何选择考勤管理软件

名才eHR2019-01-02

  身为从事人事工作的一员,我深知员工考勤在管理工程中的复杂性,当然,很多单位人少或者对于考勤要求不严格,所以不用打卡,只需要领导知道来了就好,但随着公司管理的规范化,更多的企业开始严格管理考勤,那么,如果还是像以前那样,采用手工签到签退的形式,漏洞很多,而且也会增加考勤员的工作。现在,市面上已经有很多考勤管理软件,企业应该如何选用呢?

  我们常见的记录考勤的软件分为刷卡、指纹识别、人脸识别、指纹加人脸识别,当然还有比较高级的视网膜识别。刷卡的软件相对比较繁琐一些,成本也高,而且漏洞也比较大,采用这种软件管理考勤,首先公司要采购一批磁卡,这是有成本的,其次要在系统里录入员工信息,最后在系统发卡后才能使用。而且员工在打卡记录考勤时,可以找人代打卡,管理起来比较困难,会有一些员工钻空子,这种打卡方式已经被很多公司所淘汰;对于指纹识别和人脸识别来说,除了软件本身的成本,没有别的费用,而且这种打卡方式无法替代,只能是本人,但是单纯的指纹识别软件的话,有些员工的手会季节性脱皮或者指纹不清晰,导致无法打卡,而人脸识别系统就不会出现这种情况,除非有员工做了微整形,导致人脸无法识别,但是及时给员工重新录一个人脸,这个问题也可以解决;具有指纹和人脸识别两种功能的软件那就把单独使用的弊端规避了,手脱皮或者指纹不清晰可以用人脸,人脸不行可以用指纹,总有一样是可以的;但是,如果万一两样都不行呢,没关系,现在市面上已经有视网膜识别软件了,但是这种软件费用很高,一些普通的企业是没有必要花大价钱采购这样的考勤管理软件的。

  使用考勤管理软件,除了打卡方式是我们关注的之外,还有一点,那就是生成的报表,我们都希望能一目了然的看清楚员工每天的打卡情况、迟到早退情况、加班情况、外出情况、缺勤情况等等。目前市面上的考勤软件,都已经更新换代,做了全面升级,你可以根据公司的实际情况设置打卡记录要求,可以只记录上下班两条,也可以记录全部,生成的报表大部分也都是一位员工一横条,包含整月的打卡记录,看起来非常方便,而且现在的系统可以随时查看员工的打卡情况。目前,很多公司都在生产这种产品,仁力名才公司就是其中的一家,其生产的考勤管理软件就具备这些功能,目前已经服务了很多知名公司,

  我们都知道考勤记录着一个员工的出勤情况,是员工服务于公司的有效凭证,管理考勤可以有效制约一些自制力差、喜欢投机取巧的员工,让员工都在很正规的环境下工作,所以考勤管理软件对于公司是非常重要的。


常见问题

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名才mchr薪酬核算模块具备强大的复杂薪资支持能力,可全面适配中大型企业复杂薪资场景,具体包括:支持多套薪酬体系,可根据企业不同岗位、不同层级、不同行业板块设置差异化薪酬体系;支持多税种、多社保公积金方案,适配不同地域社保公积金政策差异;支持绩效联动、计件工资、项目奖金、提成核算、津贴补贴、个税专项附加扣除等复杂薪资核算场景;可灵活配置薪酬核算规则,适配不同行业、不同岗位的薪资核算需求,满足大型集团多法人、多薪酬体系的管理要求。

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名才mchr与普通HR软件的核心差异在于定位与功能适配,具体区别如下:名才mchr聚焦集团管控、复杂规则、合规风控、集约化管理、跨公司统筹能力,核心服务中大型及集团客户,可适配多法人、多地域、复杂流程的管理场景,能够满足中高端企业的个性化、复杂化管理需求;普通HR软件多面向小微企业,侧重基础人力管理功能,缺乏集团化管控、复杂薪酬绩效、强合规等核心能力,无法适配中大型企业的高端管理需求,功能更偏向标准化、通用化。

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名才mchr考勤模块具备强大的复杂排班能力,可全面适配各行业复杂排班场景,具体包括:倒班、连班、综合工时、不定时工时、计件工时、项目排班、跨天班、节假日排班、多厂区排班、班组排班等。系统可灵活设置排班规则、班次模板,支持自动排班与手动调整相结合,可根据员工岗位、产能需求、人员配置等因素优化排班方案,适配制造、金融、科技等不同行业的考勤需求,提升排班效率与合理性。

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名才mchr支持夜班、餐补、交通补贴、加班补贴、高温补贴等各类津贴的自动核算,具体实现:可根据企业规则设置各类津贴的核算标准,系统根据员工打卡记录、排班情况、出勤情况自动计算津贴金额,无需人工统计;津贴核算结果自动同步至薪酬模块,直接参与薪资核算,提升津贴核算效率与准确性,减少人工操作误差,确保津贴核算规范、合规

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名才mchr具备多维度薪酬报表分析功能,可帮助企业实现人力成本管控与薪酬优化,具体包括:人力成本分析,可按部门、岗位、地域、法人等多维度统计人力成本,分析人力成本结构与变化趋势;薪资结构分析,可分析员工薪资构成,优化薪资体系;部门薪酬分析、岗位薪酬分析,可对比不同部门、不同岗位的薪酬水平,实现薪酬公平性管控;个税分析,可统计个税缴纳情况,优化个税筹划方案。报表可导出、打印,为企业薪酬优化、人力成本管控提供精准的数据支撑。

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