Cashflow-Prognose spielt eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung der Stabilität eines Unternehmens, indem sichergestellt wird, dass dem Unternehmen genügend Bargeld zur Verfügung steht, um ausgehende Zahlungen abzudecken. Die Prognose kann auch als Grundlage für eine Reihe wichtiger finanzieller Entscheidungen dienen, von Fusionen und Übernahmen bis hin zur Investitionsplanung. Daher ist es wichtig, alles richtig zu machen. Daher wird den Fähigkeiten, die einen effektiven Prognostiker ausmachen, zunehmend Aufmerksamkeit geschenkt.

In der Praxis können Liquiditätsprognosen den Löwenanteil der Aufmerksamkeit innerhalb des Treasury- oder Finanzteams in Anspruch nehmen. Tatsächlich gaben 64% der Befragten AFP an Umfrage zur strategischen Rolle des Finanzministeriums 2017 nannte Liquiditätsmanagement und Prognosen als wichtige Schwerpunktbereiche für die nächsten drei Jahre.

Um eine erfolgreiche Prognose zu erstellen — mit anderen Worten, eine, die zeitnah und genau ist und einen Mehrwert für das Unternehmen bietet — müssen Treasurer und Finanzfachleute über die richtigen Fähigkeiten verfügen. Prognosen sind jedoch keine einzelne Fähigkeit, sondern eine Konstellation verschiedener Fähigkeiten. Natürlich ist es wichtig, über erstklassiges technisches Fachwissen und die Fähigkeit zu verfügen, Daten effektiv zu modellieren. Aber es geht auch darum, kaufmännisches Geschick zu haben und in der Lage zu sein, effektiv mit anderen im Unternehmen zu kommunizieren.

‍

Vier Schlüsselkompetenzen für effektive Prognosen

Prognosefähigkeiten umfassen zwar viele verschiedene Komponenten, aber die folgenden vier Eigenschaften gehören zu den wichtigsten:

‍

1. Geschäftliches Verständnis

Schatzmeister und Finanzfachleute sind sich zunehmend der Notwendigkeit eines besseren Geschäftssinns bewusst. Mit einem klaren Verständnis des Geschäftsklimas wissen sie, dass sie eine aktive Rolle dabei spielen können, ihren Unternehmen zu helfen, ihren Marktanteil zu erhöhen und die Unternehmensleistung zu verbessern.

Cashflow-Prognosen sind keine Ausnahme. Verschiedene Unternehmen gehen je nach Geschäftsanforderungen unterschiedlich an Prognosen heran. Daher ist es wichtig, dass Prognostiker verstehen, warum Prognosen für das Unternehmen wichtig sind und welche Geschäftsziele sie erreichen möchten. Das übergeordnete Ziel des Unternehmens könnte beispielsweise darin bestehen, eine kurzfristige Liquiditätsplanung zu unterstützen oder den Bedarf an externer Finanzierung zu minimieren. Andere Ziele können die Unterstützung von Fusionen und Übernahmen oder die Verbesserung der Sichtbarkeit von Bündnisstufen an wichtigen Berichtsterminen.

Unabhängig von den Zielen muss der Prognostiker ein klares Verständnis des Gesamtbildes haben, damit er den am besten geeigneten Prognoseansatz wählen kann. Das bedeutet, die strategischen Ziele des Unternehmens, sein Vertriebsmodell und die Art seines Kundenstamms sowie seine Stärken und Schwächen im Vergleich zu seinen Wettbewerbern zu verstehen.

‍

2. Technisches Wissen

Eine Liquiditätsprognose basiert in der Regel auf Eingaben aus einer Vielzahl verschiedener Quellen. Diese lassen sich grob unterteilen in Informationen, die von Tochterunternehmen bereitgestellt werden, und Informationen, die direkt aus einer Vielzahl von Systemen stammen, z. B. aus dem des Unternehmens ERP-System (Enterprise Resource Planning), Treasury Management System, Bankportale und elektronische Kontoauszüge.

In letzterem Fall muss ein effektiver Prognostiker über fundierte technische Kenntnisse verfügen, um die erforderlichen Daten aus den entsprechenden Systemen zu erhalten. Die Beschaffung der richtigen Informationen an den richtigen Stellen ist nur ein Teil der Herausforderung — Prognostiker müssen auch in der Lage sein, die Daten effektiv zusammenzustellen. Unabhängig davon, ob das Unternehmen eine spezielle Liquiditätsprognoselösung oder ein Tabellenkalkulationssystem zur Aggregation von Daten verwendet, ist es wichtig, über die notwendigen Schnittstellen und Prozesse zu verfügen, um alle Informationen zusammenzuführen.

‍

3. Fähigkeiten im Datenmanagement

Daten stehen im Mittelpunkt der Liquiditätsprognose, daher sind auch Kenntnisse im Datenmanagement unerlässlich. Zum einen ist es wichtig stützen Sie die Prognose auf qualitativ hochwertige Daten — daher kann es erforderlich sein, eine Datenbereinigung durchzuführen, um etwaige Mängel zu beheben.

Große Datensätze können auch mit Anomalien einhergehen — Akquisitionen können beispielsweise zu einmaligen Cashflow-Spitzen führen, die zu Prognosezwecken nicht in den Datensatz aufgenommen werden müssen. Die Behandlung anderer Anomalien, wie etwa Vorauszahlungen für Rohstoffe, wird weniger eindeutig sein. Ein effektiver Prognostiker muss wissen, welche Anomalien beseitigt werden sollten und welche bestehen bleiben sollten.

Neben der Erfassung der erforderlichen Daten benötigt der Prognostiker solide Fähigkeiten zur Datenmodellierung, um zukünftige Ereignisse und Szenarien modellieren zu können. Dies könnte die Nutzung von Anwendungen beinhalten, die zukünftige Aktivitäten modellieren können, indem sie auf der Grundlage früherer Informationen extrapolieren.

Ebenso benötigt der Prognostiker analytische Fähigkeiten um komplexe Datensätze zu verwalten und abzufragen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Je automatisierter der Liquiditätsprognoseprozess ist, desto größer ist die Möglichkeit, Daten zu analysieren und einen größeren strategischen Mehrwert zu schaffen.

‍

4. Kommunikation

Nicht zuletzt sind gute Kommunikationsfähigkeiten ein wichtiger Bestandteil der Fähigkeiten des Prognostikers. Der Prognostiker muss während des gesamten Prozesses effektiv mit einer Reihe von Interessenträgern kommunizieren, angefangen bei der Beschaffung von Informationen aus den Geschäftsbereichen bis hin zur Erläuterung der Ergebnisse der Prognose für die zuständigen Personen.

• Kommunikation mit Geschäftsbereichen. Während einige der Eingaben für die Prognose direkt aus Quellen wie Kontoauszügen oder dem TMS stammen, müssen andere Informationen möglicherweise von Mitarbeitern aus verschiedenen Geschäftsbereichen auf der ganzen Welt bereitgestellt werden. Ihre Zustimmung zu erhalten, ist für den Erfolg der Prognose von entscheidender Bedeutung. Daher müssen die betroffenen Personen verstehen, warum die Prognose wichtig ist, wofür die Prognose verwendet wird und welche Rolle sie dabei spielen. Außerdem müssen sie genau wissen, welchen Detaillierungsgrad sie voraussichtlich bereitstellen werden und welche Fristen für die Datenfälligkeit gelten.

• Sicherung der Unterstützung durch Führungskräfte. Effektive Kommunikation kann eine wichtige Rolle dabei spielen, die Unterstützung von Führungskräften bei der Einführung eines neuen Prognoseprozesses zu sichern. Dies wiederum kann zu einer Kultur führen, in der der Wert von Liquiditätsprognosen im gesamten Unternehmen allgemein verstanden wird.

• Kommunikation der Ausgabe. Der Prognostiker benötigt außerdem ausgeprägte „Soft Skills“, um die Ergebnisse der Prognose rechtzeitig an die richtigen Personen weiterleiten zu können. Das bedeutet, ein klares Verständnis der Zielgruppe der Prognose zu haben — ob das nun der Verwaltungsrat, die Aktionäre oder der CEO ist — und die Ergebnisse entsprechend anzupassen.

‍

Eine gewinnbringende Kombination: Fähigkeiten und Tools

Wie oben dargelegt, müssen Treasurer und Finanzmanager ein breites Spektrum an Fähigkeiten entwickeln, um diese herausfordernde Aufgabe erfolgreich bewältigen zu können, von technischen Fähigkeiten bis hin zu einem umfassenden Verständnis des Geschäftsumfelds.

Ohne einen guten Prozess können Cashflow-Prognosen selbst für die erfahrensten Prognostiker eine sich wiederholende und zeitaufwändige Aktivität sein. Der Zugriff auf ausgeklügelte Tools kann diese Probleme jedoch lösen. Spezialisierte Prognosesoftware kann das Finanzteam wie folgt unterstützen Automatisierung des DatenerfassungsprozessesDies gibt dem Prognostiker mehr Zeit, um die Ergebnisse zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Das ideale Szenario ist daher ein Finanz- oder Treasury-Team, das über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt, um die Prognosedaten zu beschaffen und die Ergebnisse effektiv zu kommunizieren, unterstützt von einem ausgeklügelten Prognosesoftwarelösung. Mit einer Kombination aus den richtigen Fähigkeiten und dem richtigen System ist der Prognostiker gut positioniert, um den strategischen Wert der Prognose zu maximieren.

‍