Angesichts internationaler und gesundheitsbezogener Unsicherheiten der Cashflow mehr denn je im Mittelpunkt unternehmerischer Überlegungen, was die Bedeutung der Cashflow-Prognose . Als wichtiger Indikator für die Entscheidungsfindung zielt dieses Prognoseinstrument darauf ab, alle Ein- und Auszahlungen eines Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum zu schätzen, um Liquidität und Investitionen zu steuern sowie den Bedarf an Betriebskapital und Finanzierung zu antizipieren.
Als zentraler Faktor einer liquiditätsorientierten Unternehmenskultur ist die Cashflow-Prognose ein strategisches Instrument für Unternehmen. Laut einer Studie von Gtreasury mit dem Titel „ Cash Forecasting & Visibility Survey Report “, veröffentlicht am 3. November 2021, haben jedoch 48 % der Finanzverantwortlichen Schwierigkeiten bei der Erstellung ihrer Cashflow-Prognosen. Dieselbe Studie zeigt außerdem, dass es dreimal schwieriger ist, Liquiditätspositionen ohne ein Treasury-Management-System (TMS) zu generieren. Trotz dieser Erkenntnis sind Excel-Tabellen nach wie vor das mit Abstand am häufigsten verwendete Werkzeug für die Finanzplanung, selbst in den größten Unternehmen. Wie lässt sich dieses Phänomen erklären?
Die 1985 von Microsoft entwickelte Software wurde im Laufe der Zeit mehrfach überarbeitet und bietet seitdem bemerkenswerte Funktionen. Sie ist benutzerfreundlich und ihre Stärke liegt unter anderem in den Möglichkeiten zum Datenimport und zur Datenbearbeitung, mit denen Anwender visuell ansprechende Berichte erstellen können. Zudem ist sie kostengünstig, und online stehen zahlreiche kostenlose Vorlagen für das Cashflow-Management zur Verfügung.
Und doch können diese zahlreichen Vorteile der Berechnung von Cashflow-Prognosen mit Excel niemals die Grenzen des Programms verbergen: die wiederkehrende und ständige Arbeit der Überprüfung der abgerufenen Daten, die asynchrone interne Zusammenarbeit, die fehlende Nachvollziehbarkeit, die Unmöglichkeit des Echtzeitzugriffs, die relative Zuverlässigkeit und die Notwendigkeit, Excel perfekt zu beherrschen, um die Fehlerquellen zu erkennen und mühsame Konfigurationen zu vermeiden.
Um die Grenzen manueller Prozesse zu überwinden und Vertrauen aufzubauen, sind die Digitalisierung und Automatisierung der Cashflow-Prognose unerlässlich. Gleichzeitig bleibt es den Finanzverantwortlichen wichtig, ihre Prognosen flexibel anzupassen und zu aktualisieren. Es gibt bereits Lösungen, die echte Zufriedenheit bieten.
Die erste Herausforderung für Finanzverantwortliche bei der Cashflow-Prognose besteht in der Beschaffung von Finanzdaten. Wann sind diese verfügbar? Wie kann ich sie abrufen? Wie kann ich sie problemlos in mein Prognosetool integrieren?
Ein effektives Treasury-Management-System (TMS) beantwortet diese Fragen und erfasst alle Daten, die für eine fundierte Cashflow-Prognose benötigt werden: Zahlungen, Finanztransaktionen, Transaktionsbenachrichtigungen, manuell erstellte Cashflow-Budgets und vieles mehr. Schluss mit der mühsamen Informationssuche, dem Warten auf Dateien, dem Umgang mit Dateneingabefehlern und aufwendigen Formatkonvertierungen! Mit einer Automatisierungslösung sind alle für Ihre Prognosen notwendigen Daten zentral an einem Ort gespeichert, übersichtlich, in Echtzeit abrufbar und sofort einsatzbereit. Manche Softwarelösungen sind so flexibel, dass Sie Ihre Prognosen verfeinern oder auf Basis tatsächlicher Ergebnisse oder unvorhergesehener finanzieller Ereignisse anpassen können. Sie können Prognosen unter verschiedenen Szenarien simulieren, Annahmen über zukünftige Trends treffen und sogar Ihre Prognosen aus einem vorherigen Geschäftsjahr importieren.
Es genügt nicht, einfach nur große Mengen an Finanzdaten zu sammeln; man muss auch wissen, wie man sie optimal nutzt. Zur Analyse von Prognosen werden Automatisierungs- und Digitalisierungsfunktionen häufig durch einen automatischen Berichtsgenerator ergänzt, der anpassbare und leicht teilbare Berichte erstellt. Diese Berichte lassen sich so konfigurieren, dass sie sich an die jeweiligen Bedürfnisse und unvorhergesehene Ereignisse anpassen und dank der zugrunde liegenden Business-Intelligence-Funktionen vielfältige analytische Perspektiven und grafische Darstellungen bieten.
Im Bereich der Cashflow-Prognose wird zunehmend über maschinelles Lernen, die Grundlage der künstlichen Intelligenz, diskutiert, der eine vielversprechende Zukunft bevorzustehen scheint. Obwohl die Anwendung noch in den Anfängen steckt, bestätigen die Fortschritte, dass sie wahrscheinlich zu einer grundlegenden Transformation von Treasury-Teams beitragen wird – zumindest für diejenigen, die bereits auf Automatisierung setzen
