In Zusammenarbeit mit Treasury- und Finanzteams auf der ganzen Welt beobachten wir eine Vielzahl von Liquiditätsprognoseprozessen mit unterschiedlichem Automatisierungsgrad. Bei einigen handelt es sich um vollautomatische, berührungslose Prozesse, bei anderen werden wichtige Prozessschritte automatisiert, während es sich bei anderen um vollständig manuelle, arbeitsintensive Prozesse handelt. In diesem Beitrag schauen wir uns an, was die Automatisierung von Prognosen ist, welche Vorteile die Automatisierung hat, welche Komponenten des Prozesses automatisiert werden können und wie die Automatisierung von Liquiditätsprognosen erreicht werden kann

Was ist Automatisierung von Bargeldprognosen?

Es gibt viele Workflows, Dateneingaben sowie Kommunikations- und Berichtsaufgaben, die einen Liquiditätsprognoseprozess ausmachen. Die Automatisierung von Liquiditätsprognosen kann sich auf die Automatisierung des gesamten Prozesses oder auf die Automatisierung der einzelnen Teile dieses Prozesses beziehen.

Wie oben erwähnt, fällt das Ausmaß, in dem der Prozess automatisiert ist, und auch die Art und Weise, wie der Prozess automatisiert wird, in ein Spektrum. Einige Teile des Liquiditätsprognoseprozesses können mithilfe von maschinellem Lernen (ML) automatisiert werden oder Künstliche Intelligenz (KI-) Technologien, oder diese Technologien können am Ende des Prozesses verwendet und am Ausgang stärker eingesetzt werden. Dieser Beitrag konzentriert sich darauf, wie Prozesse zur Cashflow-Prognose ohne ML/KI automatisiert werden können.

Wie können Treasury- und Finanzteams von der Automatisierung profitieren?

Die Automatisierung des Cashflow-Prognoseprozesses bietet viele Vorteile, nämlich:

• Reduzierung des Risikos. Die Automatisierung eines Teils oder des gesamten Prozesses reduziert das Risiko menschlicher Fehler und verbessert so das Vertrauen in die Prognose.
• Höhere Effizienz. Treasury-Teams, selbst in den größten Organisationen, sind oft klein. Automatisierung kann daher die Effizienz steigern und eine überlastete Arbeitsbelastung verringern. Dies wiederum verlagert den Schwerpunkt der Aktivitäten von der Verwaltung auf die Analytik.
• Verbesserte Qualität. Wenn der Prozess von Anfang an sorgfältig entworfen und abgebildet wird, kann die Automatisierung Daten nutzen, die sich bereits in der Technologieinfrastruktur des Unternehmens befinden (TMS-Systeme, ERP-Systeme, Banksysteme usw.). In Kombination mit den oben aufgeführten Faktoren bedeutet dies, dass die Automatisierung die Qualität der erstellten Prognosen erheblich verbessern kann.

Das Ergebnis dieser Vorteile ist, dass Automatisierung nicht nur weniger Fehler bedeutet, sondern auch, wenn sie richtig angewendet wird, zu einem rundum verbesserten Best-Practice-Prognoseprozess führt.

Automatisierung der Eingabedaten

In der Regel werden bei einem Liquiditätsprognoseprozess zwei Datensätze erfasst: die Prognosedaten und die tatsächlichen Daten. Die Automatisierung der Eingabe dieser Daten in den Prozess umfasst sowohl die Erfassung als auch die Klassifizierung dieser Daten. Dies kann entweder durch algorithmische oder regelbasierte Klassifizierung erreicht werden.

Prognostizierte Cashflow-Daten

• Verbindlichkeiten/Forderungen. Die Prognose von AP und AR ist ein integraler Bestandteil des Liquiditätsprognoseprozesses. Sehr oft sind kurzfristige Verbindlichkeiten und Forderungen bereits in ERP-/Buchhaltungssystemen erfasst. Wenn diese Daten verfügbar sind, ist es daher vorteilhaft, sie in den Prognoseprozess einzubeziehen.
• Budgetierungs-/Planungssysteme. Längerfristig prognostizierte Cashflows können in Budgetierungs-/Planungssystemen enthalten sein.
• Finanzverwaltungssysteme (TMS). Je nach System und dessen Verwendung kann das TMS auch einige der erforderlichen prognostizierten Cashflow-Daten (wie Finanzierungs- oder zwischenbetriebliche Cashflows) enthalten.

Aktuelle Cashflow-Daten

• Bankkontodaten. Am häufigsten in MT940- oder BAI2-Dateien gespeichert, bedeutet die Automatisierung von Bankkontoeingaben, die relevanten Informationen automatisch zu identifizieren und zu extrahieren.
• ERP-/TMS-Systeme. Auf ähnliche Weise können die tatsächlichen Cashflow-Daten automatisch aus diesen Systemen abgerufen und direkt in den Liquiditätsprognoseprozess eingespeist werden.

Workflow-Automatisierung

Ohne Automatisierung kann ein Cashflow-Prognoseprozess für Teams in der Zentrale mit erheblichem manuellem Aufwand verbunden sein. Daher kann die Automatisierung wichtiger Arbeitsabläufe einen Großteil dieses Verwaltungsaufwands verringern.

Eingabe-Workflows

• Automatisiertes Einreichungsmanagement. Wenn ein neuer Einreichungszyklus fällig ist, erfolgt ein automatisierter Prozess; richtet die neue Version ein, löst alle erforderlichen Aktionen aus (z. B. Erinnerungs-E-Mails) und katalogisiert die Version entsprechend. Diese automatische Versionierung ermöglicht eine einfachere Analyse zwischen Prognose und Prognose und Ist-Analyse, sobald die Version abgeschlossen ist.
• Automatisierte Workflow-Trigger. Einer der wichtigsten Workflows zu Beginn des Prozesses besteht beispielsweise darin, Erinnerungs-E-Mails an alle Mitwirkenden zu senden, in denen sie darüber informiert werden, dass eine neue Einreichung fällig ist, und sie aufgefordert werden, alle erforderlichen Daten einzugeben. Mit automatisierten Workflow-Triggern können diese E-Mails innerhalb des Systems automatisch generiert und versendet werden. Darüber hinaus können Benutzer, wenn sich ein Stichtag nähert, durch weitere automatische Erinnerungen dazu aufgefordert werden.
• Begründung der Abweichung. Wenn Benutzer Daten übermittelt haben, die einen vorher festgelegten Schwellenwert überschreiten, kann ein automatisiertes System die Abweichung erkennen und deren Übermittlung ohne einen Kommentar zur Erklärung der Abweichung verhindern. In diesem Fall müsste ein Nutzer vor der Einreichung eine Rückmeldung dazu geben, warum der Schwellenwert überschritten wurde.
• Unternehmensinterne Abstimmung. Die zwischenbetriebliche Abstimmung kann für das Finanzteam der Unternehmenszentrale eine sehr zeitaufwändige und mühsame Aufgabe sein. Um diesen Teil des Prozesses zu automatisieren, muss der gesamte Prozess so konzipiert werden, dass die Automatisierung der zwischenbetrieblichen Abstimmung von vornherein berücksichtigt wird. Das System könnte beispielsweise so konzipiert werden, dass es einen vollständig von der Gegenpartei gesteuerten Prozess oder einen Prozess umfasst, bei dem der Abgleich und die Berichterstattung über Abweichungen systematisiert sind.

Output-Workflows

• Feedback in Echtzeit. Wenn die tatsächlichen Cashflows aktualisiert werden (ob manuell oder automatisch erfasst), kann automatisch eine Feedback-Benachrichtigung ausgegeben werden, die den Benutzer über jede Änderung der Prognose informiert. Dies ermöglicht schnelle und einfache Änderungen der Prognosezahlen und verbessert so die Genauigkeit.
• Automatisierung von Berichten und Analysen. Wenn der Prozess automatisiert ist, können geplante Berichte automatisch aus dem System generiert und bei Bedarf an wichtige Interessengruppen weitergeleitet werden. Dies kann beispielsweise aus einem wöchentlichen oder täglichen Cashflow-Bericht, Bankkontenberichten oder Berichten über den Finanzierungsbedarf bestehen.

Verwendung von Spezialsoftware

Wie oben erörtert, kann ein Liquiditätsprognoseprozess in seiner Gesamtheit automatisiert werden, oder er kann in seine Bestandteile aufgeteilt werden, die jeweils isoliert automatisiert werden können. In beiden Fällen ist eine Automatisierung ohne den Einsatz von Spezialisten schwierig, wenn nicht sogar unmöglich, zu erreichen Software zur Cashflow-Prognose.

Wenn Sie Fragen haben oder eine Beratung zur Automatisierung einiger oder aller Elemente Ihres Liquiditätsprognoseprozesses wünschen, zögern Sie bitte nicht kontaktiere uns.

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