PAYGAPMETER – narzędzie do sprawiedliwego wynagradzania
Wspieraj sprawiedliwe wynagrodzenie za pomocą danych i sztucznej inteligencji
Wykorzystaj zaawansowane algorytmy i modele statystyczne, aby wykryć, wyjaśnić i rozwiąza ć problem różnic w wynagrodzeniach kobiet i mężczyzn w swojej firmie. Platforma została zaprojektowana dla działów HR i compliance.
01
Prześlij dane wejściowe
Prześlij plik ze strukturalnymi danymi zawierający:
• Typ pracownika (THP / pracownik)
• Długość praktyki (w latach)
• Wiek
• Długość edukacji (w latach)
• Poziom odpowiedzialności zawodowej
• Wynagrodzenie zasadnicze
• Inne składniki wynagrodzenia (np. samochód, premia firmowa, premia osobista)
• Czas trwania (pełny/niepełny etat)
• Rodzaj umowy (stawka godzinowa/miesięczna)
• Klasyfikacja organizacyjna
02
Analizuj dane
Nasze wyszkolone modele wykrywają statystycznie istotne różnice w wynagrodzeniach i oddzielają czynniki strukturalne (np. wykształcenie, doświadczenie) od niewyjaśnionej różnicy między płciami.
✔ różnica w wynagrodzeniu kobiet i mężczyzn w składnikach stałych i dodatkowych lub zmiennych
✔ mediana różnicy w wynagrodzeniach kobiet i mężczyzn w składnikach stałych i dodatkowych lub zmiennych
✔ udział kobiet i mężczyzn w poszczególnych kwartylach wynagrodzeń
✔ różnica w wynagrodzeniach kobiet i mężczyzn między pracownikami według kategorii pracownika, z podziałem na wynagrodzenie
03
Generuj raporty
W pełnej zgodności z dyrektywą UE w sprawie luki płacowej ze względu na płeć (2023/970/UE):
✔ Raporty w formacie PDF i Word gotowe do przesłania
✔ Automatycznie generowane wizualizacje
✔ Przejrzyste podsumowanie zarządzania
W tym kompleksowy przegląd i analiza udziału kobiet i mężczyzn w poszczególnych kategoriach pracowników, ich przeciętnych i zmiennych składników wynagrodzenia, identyfikacja i wyjaśnienie ewentualnych różnic, monitorowanie zmian wynagrodzeń po powrocie z urlopów rodzicielskich, proponowanie i ocena skuteczności działań mających na celu eliminację nieuzasadnionych nierówności.
04
Uzyskaj konkretne rekomendacje
Otrzymasz jasne rekomendacje oparte na danych:
• Które grupy pracowników należy poddać przeglądowi?
• Gdzie zwiększyć przejrzystość?
• Gdzie rozważyć podwyżki płac?
Opcjonalnie: symuluj skutki planowanych zmian przed ich wprowadzeniem.
KIM JESTEŚMY
W Paygapmeter rozumiemy złożoność raportowania luk płacowych. Pomogliśmy dziesiątkom firm odkryć i wyjaśnić lukę płacową ze względu na płeć. Dlatego stworzyliśmy narzędzie, które łączy dokładność statystyczną, zgodność z przepisami i zrozumiałe wyniki.
Twój zespół HR nie musi być analitykiem danych. Przekształcamy Twoje dane personalne w zrozumiałe, zgodne z przepisami dane, oparte na sprawdzonych metodach.
DLACZEGO PAYGAPMETER?
Obliczanie i korygowanie nierówności płacowych ze względu na płeć
Nejen že detekujeme rozdíly – my vám pomůžeme je i vysvětlit a napravit.
01
Prześlij swoje dane
Skorzystaj z wyników z systemu HR lub naszego szablonu. Możesz przesłać dane bezpośrednio lub połączyć je za pomocą programu Excel/OneDrive.
02
Analýzu nechte na nás
Uzyskaj wyniki w postaci tekstów, tabel i wykresów, gotowe do przekazania kierownictwu lub audytorom.
Modele statystyczne automatycznie ocenią równość płac dzięki wyjaśnialnej sztucznej inteligencji.
03
Automatyczne raporty
Uzyskaj wyniki w postaci tekstów, tabel i wykresów, gotowe do przekazania kierownictwu lub audytorom.
04
Sugestie ulepszeń
Polecimy, które różnice są możliwe do wyjaśnienia, a które wymagają uwagi.
Zawsze aktualne
Przesłane dane
Mějte svá data vždy k dispozici a v bezpečí
Aktualizacje prawne
Polegaj na zawsze aktualnym brzmieniu zgodnie z obowiązującymi przepisami
Spersonalizowane raporty
Korzystaj ze standardowych lub spersonalizowanych raportów
Gotowy zacząć?
Pomagamy zespołom HR i compliance w całej Europie przekształcać dane personalne w przejrzyste, zrozumiałe i zgodne z przepisami raporty dotyczące różnic w wynagrodzeniach kobiet i mężczyzn. Niezależnie od tego, czy przygotowujesz swój pierwszy raport, czy chcesz ujednolicić raportowanie w różnych oddziałach, Paygapmeter jest Twoim partnerem w dziedzinie sztucznej inteligencji.