Treasury-Teams sind es gewohnt, mit unvollkommenen Systemen zu arbeiten.
Eine Tabelle hier. Ein Bankportal dort. Ein lokaler ERP-Export aus einer Gesellschaft, eine Zahlungsdatei aus einer anderen und eine Liquiditätsprognose, die weiterhin von E-Mail-Rückmeldungen aus dem Unternehmen abhängt. Keine dieser Übergangslösungen wirkt für sich genommen dramatisch. In vielen Unternehmen gelten sie sogar als normal.
Das Problem ist: „normal“ kann teuer werden.
Manuelle Treasury-Prozesse verursachen selten eine einzelne, klar sichtbare Kostenposition. Stattdessen entsteht ein Muster versteckter Kosten: Zeitaufwand für das Sammeln von Daten, Verzögerungen bei Entscheidungen, doppelte Arbeit, Zahlungsabweichungen, veraltete Prognosen, fehlende Transparenz und Kontrolllücken, die erst dann dringend werden, wenn etwas schiefläuft.
Deshalb sollte der ROI von Treasury-Automatisierung nicht nur als Technologiefrage betrachtet werden. Es geht auch um das Betriebsmodell. Wie viel Zeit verbringt Treasury damit, den Prozess zusammenzuhalten, statt Cash, Liquidität, Zahlungen und Risiken zu steuern?
Warum sich manuelle Treasury-Arbeit schwer messen lässt
Die Kosten manueller Arbeit werden häufig unterschätzt, weil sie über Personen, Gesellschaften, Systeme und Routinen verteilt sind.
Ein Treasury Analyst verbringt vielleicht Stunden mit der Erstellung der täglichen Cash-Position. Ein regionales Finance-Team lädt Zahlungsdateien manuell hoch. Eine andere Person validiert Bankdaten, prüft Freigaben, aktualisiert Prognosen oder untersucht, warum ein Kontoauszug nicht dem erwarteten Format entspricht.
Jede einzelne Aufgabe kann machbar wirken. Zusammengenommen entsteht daraus jedoch ein erheblicher operativer Aufwand.
Genau deshalb fällt es vielen Teams schwer, einen Business Case für Cash Forecasting aufzubauen. Der Wert besserer Prognosen liegt nicht nur in schnellerem Reporting. Er liegt in besseren Entscheidungen: früher zu wissen, wo Liquidität benötigt wird, weniger abhängig von veralteten Daten zu sein, Finanzierungsentscheidungen sicherer zu treffen und der Geschäftsleitung einen klareren Blick auf künftige Entwicklungen zu geben.
Externe Studien zeigen in dieselbe Richtung. Die PwC Global Treasury Survey 2025 beschreibt, dass Treasury-Teams unter Druck stehen, Cash Visibility, Kosteneffizienz und Risikomanagement zu verbessern. Führende Organisationen setzen dabei zunehmend auf Echtzeit-Liquiditätstools, KI-gestützte Prognosen und zentralisierte Zahlungsmodelle. Auch HSBC betont, dass Cashflow-Prognosen weiterhin eine zentrale Treasury-Priorität sind, weil Unternehmen in einem volatilen Umfeld präzise und rechtzeitige Prognosen benötigen.
Anders gesagt: Manuelle Treasury-Prozesse sind nicht nur ineffizient. Sie können die Fähigkeit eines Unternehmens verlangsamen, rechtzeitig zu reagieren.
Die Kosten fragmentierter Cash Visibility
Cash Visibility ist eines der deutlichsten Beispiele für versteckte Treasury-Kosten.
Wenn Salden manuell über Banken, Konten, Währungen und Gesellschaften hinweg gesammelt werden, liegen die Daten im Unternehmen zwar grundsätzlich vor. Sie sind aber nicht unbedingt rechtzeitig verfügbar, um darauf zu handeln. Das Team kennt vielleicht die Position von gestern, aber nicht die aktuelle. Es hat möglicherweise einen Gesamtüberblick, aber erst nachdem mehrere Personen Dateien aktualisiert, Bankportale geprüft und unterschiedliche Formate abgestimmt haben.
Diese Verzögerung ist relevant.
Ohne rechtzeitige Transparenz halten Unternehmen möglicherweise an einer Stelle zu viel Cash ungenutzt, während sie an anderer Stelle Finanzierungen benötigen. Sie erkennen gebundene Liquidität später. Sie treffen Liquiditätsentscheidungen auf Basis unvollständiger Informationen. Und sie verbringen wertvolle Zeit damit, Zahlen zu erklären, statt sie zu verbessern.
Nomentia positioniert die Smart Treasury Suite rund um Transparenz, Kontrolle und Planbarkeit in Zahlungsverkehr, Cash, Liquidität und Risiko. Die Suite integriert sich in ERP-Systeme, Banken und weitere Systeme. Für Unternehmen mit mehreren Banken und Gesellschaften ist diese Integrationsbasis nicht nur technische Infrastruktur. Sie ist die Grundlage dafür, fragmentierte Daten in verwertbare Treasury-Einblicke zu übersetzen.
Die Kosten manueller Zahlungen
Zahlungen sind ein weiterer Bereich, in dem manuelle Prozesse günstiger wirken können, als sie tatsächlich sind.
Auf den ersten Blick scheint es oft akzeptabel, Zahlungsdateien über Bankportale hochzuladen oder Zahlungen über lokale Abläufe zu steuern. Das Team kennt den Prozess. Die Banken sind irgendwie angebunden. Zahlungen werden ausgeführt. Der Betrieb läuft weiter.
Doch Zahlungsprozesse verursachen hohe versteckte Kosten, wenn sie von verteilten Portalen, uneinheitlichen Freigaben, manueller Dateiverarbeitung und lokalen Ausnahmen abhängen.
Dazu gehören der Zeitaufwand für die Erstellung und Prüfung von Zahlungsdateien, die Klärung von Formatproblemen, die Validierung von Freigaben, die Nachverfolgung von Zahlungsstatus sowie Rückfragen von Tochtergesellschaften, Kreditorenteams, Banken und Prüfern. Noch wichtiger ist: Schwache Zahlungskontrolle kann das Risiko von Doppelzahlungen, verpassten Cut-off-Zeiten, Betrugsversuchen und Compliance-Problemen erhöhen.
Hier lassen sich die Vorteile von Zahlungsautomatisierung klarer erklären. Automatisierung bedeutet nicht nur schnellere Zahlungsausführung. Sie hilft, Abläufe zu standardisieren, Nachvollziehbarkeit zu verbessern, manuelle Eingriffe zu reduzieren und Zahlungskontrollen leichter belegbar zu machen.
Die Kosten unzuverlässiger Prognosen
Forecasting ist häufig der Bereich, in dem manuelle Treasury-Prozesse für die Geschäftsleitung am sichtbarsten werden.
Der CFO sieht nicht unbedingt, wie viele Dateien gesammelt, wie viele E-Mails verschickt oder wie viele Anpassungen vorgenommen wurden, bevor die Prognose fertig war. Aber der CFO sieht, wenn die Prognose zu spät kommt, wenn das Vertrauen in die Zahlen gering ist oder wenn sich Werte ohne klare Erklärung verändern.
Eine manuelle Liquiditätsprognose kann weiterhin hilfreich sein. Viele erfahrene Treasury-Teams sind sehr gut darin, mit unvollständigen Daten zu arbeiten. Doch wenn das Unternehmen wächst, in neue Märkte expandiert, zusätzliche Banken nutzt oder Systeme durch Übernahmen übernimmt, werden die Grenzen immer deutlicher.
Prognosen hängen von Datenqualität, Timing, Verantwortlichkeiten und Wiederholbarkeit ab. Wenn Treasury zu viel Zeit mit dem Einsammeln von Eingaben verbringt, bleibt weniger Zeit, um Treiber zu analysieren, Annahmen zu prüfen und Szenarien zu modellieren. Eine Prognose, deren Erstellung mehrere Tage dauert, kann bereits veraltet sein, wenn sie bei den Entscheidungsträgern ankommt.
Deshalb sollte ein Business Case für Treasury-Automatisierung sowohl Zeitersparnis als auch Entscheidungsqualität berücksichtigen. Schnellere Datensammlung ist wertvoll. Der größere Nutzen entsteht jedoch oft dadurch, dass Treasury mehr Zeit hat, die Bedeutung der Zahlen einzuordnen.
Die Kosten von Kontrollen, die vom Wissen einzelner Personen abhängen
Manuelle Kontrollen beruhen oft auf Erfahrung. Das Team weiß, welche Freigaben erforderlich sind, welche Dateien geprüft werden müssen, welche Bankfristen wichtig sind und welche Ausnahmen eskaliert werden sollten.
Das funktioniert, bis die Komplexität steigt.
Mit zusätzlichen Gesellschaften, Banken, Nutzern und Zahlungsarten wird es schwieriger, Kontrollen konsistent anzuwenden. Prozesse unterscheiden sich je nach Land. Freigaberegeln liegen außerhalb des Systems. Audit Trails müssen manuell rekonstruiert werden. Ausnahmen hängen vom Wissen einzelner Personen ab, statt in klaren Workflows abgebildet zu sein.
In einem stabilen Umfeld fällt das möglicherweise kaum auf. Bei Wachstum, Umstrukturierungen, Audits, Personalwechseln oder finanziellem Druck wird daraus jedoch ein Risiko.
Der Nomentia Treasury Trends Report 2026 beschreibt, dass Treasury-Teams zunehmend Echtzeit-Einblicke, stärkere Kontrollen und strategischere Beiträge liefern sollen, während sie gleichzeitig mit fragmentierten Systemen und begrenzter IT-Unterstützung arbeiten. Der Report basiert auf 384 Treasury- und Finance-Führungskräften aus den Nordics, DACH, Benelux und dem Vereinigten Königreich.
Viele Treasury-Teams kennen diese Realität: Die Erwartungen steigen schneller als die operative Kapazität.
Wie Sie den ROI von Treasury-Automatisierung betrachten sollten
Eine gute ROI-Diskussion zur Treasury-Automatisierung beginnt nicht mit Softwarefunktionen. Sie beginnt mit den operativen Auswirkungen.
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Wo verliert Treasury heute Zeit?
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Welche manuellen Aufgaben wiederholen sich täglich, wöchentlich oder monatlich?
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Wo erzeugen Zahlungsprozesse vermeidbare Risiken?
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Wie viel Aufwand fließt in das Sammeln und Validieren von Daten?
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Welche Entscheidungen verzögern sich, weil Cash Visibility oder Prognosen nicht rechtzeitig verfügbar sind?
Von dort aus lassen sich Einsparpotenziale eines Treasury Management Systems klarer einordnen. Der Wert kann durch weniger manuelle Stunden, geringere operative Risiken, effizientere Zahlungsausführung, bessere Cash Visibility, weniger Abhängigkeit von Tabellen oder höhere Audit-Bereitschaft entstehen.
Der nützlichste Business Case ist kein allgemeines Versprechen, dass Automatisierung Geld spart. Er ist eine strukturierte Schätzung, wo das Unternehmen heute Zeit verliert und wo bessere Treasury-Prozesse messbare Verbesserungen schaffen könnten.
Berechnen Sie Ihr potenzielles Einsparpotenzial im Treasury
Viele Treasury-Teams wissen, dass ihre aktuelle Arbeitsweise ineffizient ist. Was häufig fehlt, ist eine klare Zahl, um die Diskussion intern zu stützen.
Hier kann der Nomentia Treasury ROI Calculator helfen.
Der Calculator gibt Treasury- und Finance-Teams eine praktische Möglichkeit, zu schätzen, wie viel Zeit und Kosten sie durch bessere Prozesse in Zahlungsverkehr, Liquidität, Forecasting und Kontrolle einsparen könnten. Er ist als Ausgangspunkt für den Business Case gedacht: nicht als endgültiges ROI-Modell, sondern als strukturierte Methode, operative Reibung in Zahlen zu übersetzen, die die Geschäftsleitung nachvollziehen kann.
Für Teams, die Treasury-Automatisierung, Cash-Management-Software, Zahlungsautomatisierung oder ein umfassenderes Treasury Management System bewerten, hilft der Calculator dabei, eine einfache, aber wichtige Frage zu beantworten:
Wie viel könnten bessere Treasury-Prozesse Ihrem Unternehmen sparen?
