Propuesta de mejoramiento a la gestión de rechazos bancarios en la nómina de U.S.A. para la empresa Schlumberger
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this project was to propose a plan to improve the payroll process from the United States, in order to obtain a decrease in the number of banks rejections coming from the JP Morgan Chase bank - linked to the payroll accounts of employees of the company Schlumberger- and improve the process of managing the follow-up of these, seeking to obtain the correct and timely result of the employees. The research question is at the heart of the work: How is it possible to intervene into the payroll process in order to decrease the banking rejections? And improve the management that the transactions have of them? To achieve the objectives, different methods of data collection were used, such as the analysis of historical data belonging to the last periods of weight by the area of transactions to employees belonging to the population of NAM (United States and Canada). The method of observation and semi-structured interviews with company personnel, chief of the transactions and personnel area of the JP Morgan Chase bank. As a result of the problem of the development of the research, it was concluded that the types of existing errors occur more frequently, so it is a priority to give immediate attention to mitigate this type of error, and it is necessary to establish the management of the existing rejections, for which a maximum period of 2 business days was set, in which both the employees and the transaction analysts must manage and give the corresponding solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».