Drei Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Cashflow-Prognose

 In der heutigen Zeit könnte man eigentlich davon ausgehen, dass die Treasury- und Finanzabteilungen ihre Cash-Prognosen inzwischen dahingehend optimiert haben, dass sich der CFO auf vertrauenswürdige Zahlen stützen kann. Überraschenderweise scheint das längst noch nicht überall der Fall zu sein, obschon in den vergangenen Jahren globale Benchmarking-Studien von PwC und Deloitte das Bargeld- und Liquiditätsrisiko als die wichtigste zu bewältigende Herausforderung ausgewiesen haben.

Der Grund, dieses Thema näher zu beleuchten, liegt auf der Hand: Eine genaue Cashflow-Prognose und das Verständnis der relevanten Faktoren können Treasurer helfen, sich abzeichnende potenzielle Probleme frühzeitig zu antizipieren.

Zurzeit verstärkt sich die globale Unsicherheit, die Zinsen steigen und die regulatorischen Massnahmen werden verstärkt. Hinzu kommen die Herausforderungen, die sich aus der Verwaltung eines komplexen internen Ökosystems mit mehreren Banken, ERP-Systemen, Fremdwährungsrisiken und geografischen Einheiten ergeben. Vor diesem Hintergrund verstärken viele Unternehmen weltweit ihre Bemühungen um genauere Cashflow-Prognosen. Den einen gelingt es besser, anderen weniger gut.

Es gibt drei Schlüsselfaktoren, die Unternehmen dabei helfen, intransparente, manuelle, ungenaue und zeitaufwendige Cash-Prognosen in präzise und effiziente Cash-Prognosen zu verwandeln.

Viele Treasurer streben eine genaue Liquiditätsprognose an, die eine ausgewogene Kombination aus den relevanten Cashflow-Treibern und Annahmen darstellt. Aber wie sollen sie sich einen umfassenden Überblick über diese Cashflow-Treiber verschaffen? Wie können sie eruieren, womit genau ihre Barmittel wirklich reduziert und vermehrt werden – was mehr ist als die typischen High-Level-AR- und AP-Treasury-Flows, die ein TMS konsolidiert? So viel Transparenz gibt es leider nicht.

Das klassische TMS konsolidiert in der Regel die fundamentalen prognostizierten Ströme der verschiedenen operativen Gesellschaften (OpCos). Das Problem ist, dass die Cash-Prognosen dieser OpCos bereits aus den zugrundeliegenden Geschäftstransaktionen konsolidiert werden. Dies trübt den Einblick in die tatsächlichen Cashflow-Treiber und bietet keinerlei Gewähr für die Datenqualität.

Um eine präzise Prognose stellen zu können, ist es wichtig, einen uneingeschränkten und fehlerfreien Zugang zu fundamentalen Geschäftsvorgängen zu haben. Dank des technologischen Fortschritts, insbesondere durch APIs, Treasury-Aggregatoren und Big-Data-Analysen, haben Treasurer sofortigen Zugriff auf die Details der zugrundeliegenden Bargeldbewegungen und können diese bis auf Transaktionsebene aufschlüsseln.

In einem ersten Schritt müssen die Verbindung zu allen Banken automatisiert und die täglichen Saldi und Transaktionen genau erfasst werden. Treasury-Teams sollten sich nicht in Bankportale einloggen, mit Security- Token hantieren, Kontoauszüge herunterladen, die Saldi extrahieren und in eine Tabelle einfügen müssen, die dann in der Folge per E-Mail an die Zentrale geschickt wird, wo alle abteilungsspezifischen Excel-Berichte schliesslich in noch mehr Tabellen konsolidiert werden.

Die Finanzabteilung sollte auch keine bereits knapp bemessenen IT-Ressourcen für die Verwaltung der Host-to-Host-Konnektivität und der unzähligen Formate beanspruchen, die für das Cash-Reporting erforderlich sind. Durch die Automatisierung der Bankkonnektivität mit einem Anbieter wie Fides können diese IT-Ressourcen eingespart und in einem anderen Bereich des Unternehmens eingesetzt werden.

Cashflow-Prognosen sind oft mit dem Einsatz jeder Menge Excel-Tabellen und manueller Arbeit verbunden. Treasurer sind gezwungen, zur Prognose-Berechnung auf Tabellenkalkulationen zurückzugreifen, da klassische TMS nicht die erforderliche Flexibilität bieten.

Einblick in alle Cashflow-Treiber der OpCos zu erhalten, ist entscheidend, genauso wie die Kombination der Datenquellen und die Anwendung der richtigen Logik. Nehmen wir etwa die Anwendung des Zahlungsverhaltens. Es ergibt Sinn, Rechnungs- und Auftragsdaten mit Daten des tatsächlichen Zahlungsverhaltens anzureichern. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, die tatsächlichen Zahlungsdaten zu berücksichtigen, denn sie verfügen oft über keine geeigneten Algorithmen, um sie in ihre Prognosen einzubeziehen. Folglich ergeben sich ungenaue Prognosen.

Wer einen präzisen Forecast will, benötigt eine Reihe von intelligenten Algorithmen. Auch hier erweist sich die vollständig digitalisierte Lösung als grosser Vorteil. Fortschrittliche Unternehmen nutzen smarte softwarebasierte Mittel zur Berechnung und Automatisierung ihrer Liquiditätsprognosen und verzichten auf manuelle Arbeit.

Selbst wenn ein Forecast erstellt wird, wird er möglicherweise nicht ausreichend oder gar nicht genutzt. Um eine effiziente Wirkung zu erzielen, sollten auf der Grundlage des Forecasts Massnahmen ergriffen werden.

Eine genaue Vorhersage der zukünftigen Entwicklung birgt ein grosses Potenzial, das gewinnbringend umgesetzt werden sollte. Noch wertvoller ist es, mehrere Szenarien in Betracht zu ziehen, indem einige der zugrundeliegenden Annahmen – etwa Zahlungsläufe – geändert werden. Leider kann die Änderung von Annahmen eine Menge zusätzlicher manueller Arbeit auslösen (wenn man in Excel oder einem TMS arbeitet), deshalb wird sie oft vermieden.

Um den grösstmöglichen Nutzen aus dem Prognoseprozess zu ziehen, ist es sinnvoll, mehrere Vorhersagen zu generieren und die Auswirkungen jedes dieser Szenarien auf die Cash-Optimierung zu bewerten. Die Umsetzung von Massnahmen in Kombination mit der Berücksichtigung mehrerer Szenarien macht aus den Finanzabteilungen wertschöpfende Geschäftseinheiten, die das Wachstum eines Unternehmens vorantreiben.

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf TMI: https://treasury-management.com/articles/how-to-generate-an-accurate-cash-flow-forecast/

Über den Autor: Mark O’Toole verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Unterstützung von Fortune-500-Unternehmen bei der Lösung komplexer Rohstoff- und Treasury-Risikoprobleme.

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