Stellen Sie sich einen typischen Morgen in der Finanzabteilung vor.
Sie öffnen Ihren Laptop mit einem einfachen Ziel: eine Frage sicher zu beantworten. Aber bevor Sie das tun können, jonglieren Sie bereits mit mehreren Banken, mehreren Konten, mehreren Unternehmen – und mehreren Versionen derselben Forecasts. Jemand hat eine Tabelle aktualisiert. Jemand anderes hat das nicht getan. Eine Zahl kommt Ihnen bekannt vor, aber Sie können nicht sagen, ob sie aktuell ist. Und dann stellt der CFO die Frage, die Sie erwartet haben: „Wie wird unsere Liquiditätslage in vier Wochen aussehen – und was könnte den Plan durchkreuzen?“ Sie kennen das Geschäft. Sie kennen die Treiber. Das Frustrierende daran ist, dass Sie Ihre besten Erkenntnisse oft dafür aufwenden, zu erklären, warum der Prozess so chaotisch ist, statt zu erklären, was die Zahlen tatsächlich bedeuten.
Das ist die Spannung, die im Zentrum der Forecasts im Jahr 2026 steht: Forecasts bleiben einer der kritischsten Prozesse im Finanzwesen und immer noch einer der mühsamsten. Forecasts scheitern nicht, weil die Teams das Geschäft nicht verstehen. Sie haben Schwierigkeiten, weil der Prozess immer noch auf Grundlagen basiert, die nicht für die Komplexität von heute ausgelegt sind.
Warum Ihre Forecasts immer falsch ist – und warum das in Ordnung ist
Jeder Forecast ist per Definition nie vollständig zutreffend. Das ist einfach das Wesen der Forecasts. Sie beschreiben eine Zukunft, die von Ereignissen geprägt ist, die keine Tabellenkalkulation vorhersagen kann – Marktveränderungen, Kundenverhalten, Lieferantenausfälle, politische Veränderungen.
Das Ziel war also weniger die perfekte Genauigkeit als der eigentliche Zweck ist:
- Zuverlässig genug, um Entscheidungen zu treffen
- Früh genug, um Liquiditätsüberraschungen zu vermeiden
- Klar genug, dass Führungskräfte ohne zu zögern handeln können
Viele Teams gehen Forecasts immer noch wie eine Präzisionsübung an. Dann ändert sich die Realität, und der Forecast wird als Fehlschlag behandelt, anstatt dessen, was er ist: ein Entscheidungsinstrument.
Was Forecasts in den meisten Unternehmen tatsächlich zunichte macht
Zurück zu dem Morgen in unserer Geschichte. Der Grund, warum es schwieriger erscheint, als es sein sollte, ist nicht mangelnde Kompetenz. Es ist das Umfeld, in dem der Forecast erstellt werden muss.
- Fragmentierte Systemlandschaften
Mehrere ERPs (oft nach Übernahmen). Mehrere Banken. Lokale Tools, die jeweils nur einen Teil der Wahrheit enthalten. Wenn Bargeld, Zahlungen und Treiber nicht an einem Ort zusammenkommen, wird Excel zur Standard-Integrationsschicht. Das ist der schnellste Weg, um Dinge miteinander zu verbinden, die von vornherein nie richtig miteinander verbunden waren. - Grenzüberschreitende und organisatorische Komplexität
Globale Aktivitäten sorgen für Reibungsverluste, die sich schnell summieren: unterschiedliche Währungen, Berichtsstandards, Zeitpläne und Annahmen. Lokale Teams sind am nächsten am Geschäft, arbeiten aber oft mit unterschiedlichen Inputs und Rhythmen. Die zentrale Finanzabteilung ist auf Angaben angewiesen, die sie nicht vollständig validieren kann. - Kulturelle, kommunikative und verantwortungsbezogene Lücken
Forecasts sind menschliche Arbeit, die sich um Finanzdaten dreht. Und die menschlichen Faktoren versagen auf vorhersehbare Weise: verspätete Eingaben, unvollständige Einreichungen, unklare Verantwortlichkeiten und „jemand anderes ist für diese Zahl verantwortlich“. Die Finanzabteilung endet damit, Daten zu überwachen, anstatt als strategischer Partner zu agieren, wie es eigentlich vorgesehen ist.
Die versteckten Kosten: Die Pflege verdrängt die Analyse
Wenn Sie jemals das Gefühl hatten, dass Sie die meiste Zeit damit verbringen, Daten vorzubereiten, täuschen Sie sich in der Regel nicht.
In vielen Unternehmen wird der Aufwand für Forecasts verschlungen von:- Datenerfassung
- Abstimmung
- Versionskontrolle
- Pflege von Tabellenkalkulationen
Dadurch bleibt nur ein kleiner Teil der Zeit für die Arbeit, die das Unternehmen tatsächlich voranbringt: Risiken verstehen, Szenarien testen und die Führungsebene mit Zuversicht beraten.
Und genau hier wird es schwierig. Die Fragen des CFO sind in der Regel einfach. Die Antworten werden langsam, bedingt und vorsichtig, weil die Daten nicht vertrauenswürdig erscheinen.
Was ändert sich, wenn der Forecast automatisiert wird?
Stellen Sie sich nun denselben Morgen vor, aber anders.
Sie öffnen den Forecast und er ist bereits anhand von Bank- und ERP-Daten aktualisiert. Basisszenarien, Best-Case- und Worst-Case-Szenarien sind vorhanden. Die Mechanismen werden im Hintergrund abgewickelt: Erfassung, Abstimmung und Mustererkennung. Ihre Aufgabe verschiebt sich von der Erstellung der Forcasts zu ihrer Interpretation:
- Welche Annahmen sind am wichtigsten?
- Wo sollte der Liquiditätspuffer liegen?
- Welche Finanzierungsoptionen müssen vorbereitet werden?
- Welche Entscheidungen sollten beschleunigt oder verzögert werden?
Automatisierung dient nicht dazu, Menschen zu ersetzen. Sie klärt die Rollen. Der Vertrieb ist für den Umsatz-Forecast zuständig, die Beschaffung für den Zahlungszeitpunkt, die Personalabteilung für die Gehaltsabrechnung und die Finanzabteilung für die Koordination und Steuerung. Menschen konzentrieren sich auf das Urteilsvermögen und nicht auf das Kopieren von Zahlen zwischen Dateien.
Das Versprechen der „Echtzeit“ – und was die meisten Teams tatsächlich brauchen
„Echtzeit“ wird oft wie eine Ziellinie behandelt. Was jedoch den täglichen Stress verursacht, ist nicht allein die Geschwindigkeit der Ladezeiten.
Es ist die Unsicherheit:
- Welche Zahl ist aktuell?
- Was hat sich geändert?
- Ist eine Entscheidung sicher?
Für viele Unternehmen sind zeitnahe Aktualisierungen und eine solide Datenbasis jeden Tag besser als „Echtzeit“-Dashboards. Echtzeit-Signale werden erst dann wirklich wertvoll, wenn externe Schocks eintreten – aber nur, wenn die Systeme miteinander verbunden sind und das Unternehmen bereit ist, die Auswirkungen zu interpretieren und zu handeln.
Von Anfang an ohne Excel: Was das wirklich bedeutet
Forecasts funktionieren am besten, wenn der Prozess in einem speziellen System abläuft und Ihr Team Tabellenkalkulationen für Analysen und Entscheidungen verwendet.
Wenn Sie mit Forecasts in Excel beginnen, entwickeln Sie oft Gewohnheiten, die sich nur schwer wieder ablegen lassen:
- Fragmentierte Eingaben
- Manuelle Konsolidierung
- Unkontrollierte Versionen
- „Schattenprozesse”, die schwer zu prüfen oder zu skalieren sind
Moderne Forecasts benötigen Struktur. Definierte Verantwortlichkeiten, konsistente Logik, saubere Integrationen und einen Workflow, der mit dem Wachstum des Unternehmens skaliert. Das ist schwer zu erreichen, wenn Forecasts auf einer Datei basiert, die endlos kopiert, geändert und erneut geteilt werden kann.
In der Praxis bedeutet „kein Excel vom ersten Tag an”, dass man mit einem Workflow beginnt, Forecasts als Betriebsmodell behandelt – und nicht als Tabellenkalkulation. Und wenn Technologie Teil der Lösung ist, sollte sie dieses Betriebsmodell unterstützen, indem sie Quelldaten verbindet, Eingaben standardisiert und manuelle Bearbeitung reduziert, damit die Finanzabteilung Zeit für Entscheidungen statt für das Sammeln von Informationen aufwenden kann.
Exzellente Forecasts zeichnen sich durch Klarheit aus, nicht durch Perfektion
Ein guter Forecast sagt nicht die Zukunft voraus. Sie macht die Zukunft weniger risikoreich. Wenn die Mechanismen der Datenerfassung und -konsolidierung zuverlässig gehandhabt werden, kann sich die Finanzabteilung wieder ihrer eigentlichen Aufgabe widmen: Führungskräften dabei zu helfen, bessere Entscheidungen mit weniger Überraschungen zu treffen – selbst unter unsicheren Bedingungen.
Und wenn der CFO das nächste Mal diese Frage stellt, muss Ihre erste Antwort nicht mehr eine Erklärung dafür sein, warum der Prozess nicht funktioniert. Sie kann das sein, was sie schon immer hätte sein sollen: eine zuversichtliche Einschätzung dessen, was kommen wird, was sich ändern könnte und was als Nächstes zu tun ist.
