Optimierte Abstimmung durch Automatisierung: Praxis-Tipps von Experten

„Was fehlt hier? Was ist falsch? Warum stimmen diese Buchungen nicht überein – und habe ich Bankgebühren, nicht verbuchte Schecks oder schwebende Transaktionen übersehen?“ Wer für Bankabstimmungen verantwortlich ist, kennt diese Fragen sehr gut. Ob im Buchhaltungs­team, im Controlling oder im Accounting: Die Kernaufgabe der Bankabstimmung besteht darin, sicherzustellen, dass die Finanzbuchhaltung mit den Kontoauszügen der Bank übereinstimmt.

Wer dabei täglich in Tabellen, CSV-Exporten und manuellen Einträgen feststeckt, hat es schwer, die wirklich entscheidenden Fragen sauber zu beantworten: Sind alle Banktransaktionen in den Büchern erfasst? Wie hoch ist der aktuelle Cash-Bestand laut Buchhaltung im Vergleich zum Bankkonto? Wo gibt es Abweichungen – und warum?

Ohne spezialisierte, automatisierte Software bedeutet Bankabstimmung häufig: Feuer löschen statt zu steuern. Reconciliation wird zur reaktiven Pflichtaufgabe, nicht zum aktiven Kontrollinstrument. Automatisierte Abstimmungslösungen nehmen diesen Druck aus dem Prozess und schaffen Raum für das, was wirklich zählt: strategische Steuerung statt mühsamer Detailarbeit.

Sehen wir uns an, wie Automatisierung Zeit, Nerven und Geld spart.

Die Experten

Pamela Quiroga Badani

Pamela Quiroga Badani ist seit fast neun Jahren Solution Manager bei Nomentia und Expertin für die Automatisierung von Bankabstimmungsprozessen. Ihre Erfahrung in unterschiedlichen Finanzlösungen ermöglicht ihr einen sehr praxisnahen Blick darauf, wie Automatisierung die Bankabstimmung spürbar vereinfachen und verbessern kann.

Daniel Neubauer

Daniel Neubauer arbeitet seit mehr als drei Jahren als Senior Solution Manager bei Nomentia und ist ausgewiesener Experte für Automatisierung von Finanzprozessen. Sein Fokus umfasst unter anderem Kreditorenprozesse (AP), Cash Management, Zahlungen, Collections sowie Dokumentenmanagement. Diese breite Erfahrung macht ihn zu einer wichtigen Stimme, wenn es um die Integration automatisierter Systeme in die Kontenabstimmung geht.

Manuelle Bankabstimmung: Ein zerspliteltes Puzzle?

Ohne spezialisierte, automatisierte Abstimmungssoftware kann der Arbeitsalltag von Buchhalter*innen schnell zu einem stressigen Puzzle werden. Wie Pamela es formuliert:

„Transaktionen zu matchen klingt erst einmal einfach, aber in vielen Fällen ist es deutlich komplexer. Das Setup ist für einfache Fälle schnell gemacht – aber um auf fast 100 % Automatisierung zu kommen, braucht es zusätzliche Arbeit für komplexe Szenarien wie Tippfehler oder unterschiedliche Kundenalias.“

Ein typischer Tag in einer komplexen Umgebung mit manueller Bankabstimmung könnte so aussehen:

1. Navigieren zwischen mehreren ERPs und Systemen
   In einer fragmentierten Systemlandschaft – in der jede Einheit ihr eigenes ERP, eine eigene Buchhaltungslösung sowie Treasury-, Cash-Management- und Zahlungssysteme nutzt – springen Buchhalter ständig zwischen Plattformen. Da diese Systeme selten sauber integriert sind, müssen Daten oft manuell exportiert, transformiert und wieder importiert werden.

2. Manuelle Dateneingabe und Matching über Gesellschaften hinweg
   In Multi-Entity-Strukturen hat jede Einheit ihre eigenen Finanzdaten. Das führt leicht zu Abweichungen. Ohne Automatisierung bedeutet das: Daten aus den Systemen der einzelnen Gesellschaften ziehen, Kontoauszüge mit mehreren Hauptbüchern vergleichen und versuchen, Transaktionen zu matchen, die nicht exakt übereinstimmen.

3. Komplexe Cross-Entity-Abstimmungen
   Fehlen Integrationen, werden konzerninterne Transaktionen besonders mühsam. Bezahlt z. B. eine Gesellschaft Kosten für eine andere, muss man diese Intercompany-Zahlungen oft händisch über unterschiedliche Systeme hinweg nachverfolgen.

4. Silos zwischen Treasury und Cash Management
   Nicht angebundene Treasury-Systeme verursachen zusätzliche Kopfschmerzen. Abweichende Cash-Bestände zwischen Treasury, Payment-System und ERP bleiben leicht unentdeckt. Das Accounting verbringt Stunden damit, Differenzen zu prüfen, nur um festzustellen, dass unterschiedliche Systeme unterschiedliche Realitäten abbilden.

5. Jagd nach fehlenden Daten
   Fehlende Transaktionen müssen manuell gesucht werden – was oft mit Rückfragen an andere Abteilungen verbunden ist, um zu klären, was übersehen oder falsch gebucht wurde.

6. Höheres Risiko für Fehler und Fraud
   Je mehr Systeme und manuelle Schritte im Spiel sind, desto höher ist die Fehlerquote. Kleine Tippfehler bei Beträgen oder Referenzen können schnell zu größeren Differenzen führen. Gleichzeitig erhöht eine fragmentierte Datenlage das Risiko, dass verdächtige oder doppelte Zahlungen nicht auffallen.

7. Dauernder Zeitdruck und Frust vor Stichtagen
   Wenn jeder Systemverbund eine eigene Abstimmung erfordert, wächst der Rückstand. Ohne Automatisierung wird der Monats- oder Quartalsabschluss leicht zum Wettlauf gegen die Zeit – besonders, wenn keine Echtzeiteinblicke in den Status aller Abstimmungen vorliegen.

Typische Fragen bei manueller Abstimmung

In dieser Umgebung häufen sich die Fragen, während die Systemlandschaft immer komplexer wird:

• Aus welchem System fehlen Daten – und warum?

• Wie lassen sich Intercompany-Transaktionen über mehrere Einheiten hinweg sauber abstimmen?

• Warum weichen Bankbestände von den Salden in den ERPs ab?

• Wo genau entsteht die Differenz – im Treasury, im Zahlungssystem oder in der Buchhaltung?

• Wie kann ich sicherstellen, dass alle Zahlungen und Eingänge korrekt erfasst werden, wenn der Datenaustausch verzögert ist?

• Warum verbringe ich so viel Zeit damit, Daten zwischen Systemen hin- und herzuschieben?

Daniel bringt es auf den Punkt:

„Ohne automatisierte Abstimmungssoftware geht es nicht nur darum, Beträge zu matchen – die eigentliche Herausforderung ist die korrekte Identifikation von Transaktionen, vor allem, wenn Kunden unvollständige oder fehlerhafte Verwendungszwecke angeben.“

In einer fragmentierten Systemlandschaft müssen Buchhalter*innen eigentlich diese Kernfragen schnell beantworten können:

1. Sind die Daten aller Gesellschaften mit den Bankauszügen abgeglichen?

2. Wo liegen Abweichungen in Intercompany-Transaktionen, und wie lassen sie sich schnell lösen?

3. Sind Cashflow-Zahlen über Treasury, Payment-Systeme und Buchhaltung konsistent?

4. Handelt es sich um ein systemweites Problem – oder nur um eine lokale Störung?

5. Wie viel manuelle Arbeit steht heute noch an, um alle Abstimmungen zu erledigen?

6. Geht möglicherweise eine kritische Transaktion im Daten-Dschungel unter?

Oder wie es ein Zitat zusammenfasst:

„Selbst mit Automatisierung können die letzten 1–3 % der Abstimmungen einen ganzen Tag dauern – aber die Automatisierung erledigt den Großteil der Transaktionen problemlos.“

Ohne Automatisierung sind diese Fragen nur schwer zu beantworten. Die Zersplitterung der Systeme erzeugt zusätzliche Komplexität und Verzögerungen – und macht eine effiziente, skalierbare Abstimmung praktisch unmöglich.

Wie funktioniert die Automatisierung in der Bankabstimmung?

Automatisierte Bankabstimmungslösungen vereinfachen und beschleunigen den Abgleich zwischen internen Finanzdaten und Banktransaktionen.

Der Prozess läuft in der Regel wie folgt:

• Bankdaten werden über elektronische Bankanbindungen oder Bankfeeds automatisch in das System eingespielt.

• Transaktionen wie Zahlungen und Eingänge werden nach Kriterien wie Betrag, Datum, IBAN, Verwendungszweck oder Rechnungsnummer automatisch internen Belegen (z. B. Rechnungen, Buchungssätzen) zugeordnet.

• Abweichungen und Sonderfälle – etwa falsche Beträge oder fehlende Referenzen – werden automatisch als Ausnahmen markiert und zur Prüfung an die zuständigen Personen geroutet.

• Über Integrationen zu ERPs und Finanzsystemen werden Buchungen automatisch aktualisiert, sodass alle Systeme mit konsistenten Daten arbeiten.

Zentrale Funktionsbereiche der Abstimmungsautomatisierung

1. Automatisches Matching
Automatisches Matching ist das Herzstück der Lösung. Wenn ein Kunde zahlt, vergleicht das System u. a.:

• Zahlungseingang

• Offene Posten / Rechnungen

• Datum und Referenzen

und schlägt passende Zuordnungen vor oder bucht sie direkt, wenn die Kriterien eindeutig sind.

Pamela beschreibt es so:

„Die Abstimmungssoftware passt sich auch an Ausnahmen und Abweichungen an und stellt sicher, dass selbst komplexe Fälle sauber verarbeitet werden. Wenn etwa ein Zahlungseingang nicht exakt zum Rechnungsbetrag passt – z. B. wegen Skonto oder Tippfehler – schlägt das System dennoch mögliche Matches vor und markiert die Differenzen zur Prüfung. Das reduziert den Aufwand für die Klärung von Unstimmigkeiten erheblich.“

2. Exception Handling
Automatisierte Lösungen übernehmen die Masse der Standardfälle – aber es wird immer Ausnahmen geben. Diese werden klar gekennzeichnet, priorisiert und können nach Typ, Ursache oder Geschäftspartner gefiltert und bearbeitet werden (z. B. abweichender Betrag, fehlende Rechnungsnummer, Dubletten).

Pamela dazu:

„Die Fähigkeit, Ausnahmen intelligent zu behandeln, unterscheidet moderne Software von simplen Matching-Ansätzen. Wenn Abweichungen erkannt werden, kategorisiert die Software sie nach vordefinierten Kriterien und ermöglicht eine schnelle, strukturierte Bearbeitung.“

3. Integrationen mit ERP und Finanzsystemen
Ein großer Vorteil automatisierter Abstimmungen ist die nahtlose Integration mit bestehenden ERP-Systemen, Bankanbindungen, Hauptbüchern und Zahlsystemen.

Daniel betont:

„Durch die direkte Anbindung an Bankfeeds kann die Software Transaktionen in Echtzeit übernehmen. So spiegeln Abstimmungen jederzeit den aktuellsten Stand wider. Die Integration mit den Finanzsystemen sorgt dafür, dass der Prozess durchgängig und konsistent ist – ohne Datensilos.“

Vorteile der automatisierten Abstimmung

1. Zeit- und Kosteneinsparungen

Automatisierung hat unmittelbare Auswirkungen auf Effizienz und Reportingqualität. Pamela fasst es zusammen:

„Die Automatisierung der Abstimmung spart Zeit und reduziert Fehler. Das System schlägt passende Zuordnungen vor – und nur in speziellen Fällen ist eine manuelle Prüfung nötig.“

Konkret bedeutet das:

• Weniger manuelle Arbeiten: Routinetätigkeiten werden automatisiert, Finance-Teams können sich auf Analysen und Ausnahmen konzentrieren.

• Schnellere Abstimmungen: Monatliche oder tägliche Abstimmungen dauern nicht mehr Tage, sondern teils nur noch Stunden – das senkt operative Kosten und entlastet das Team.

2. Höhere Genauigkeit, weniger Fehler

Ein weiterer zentraler Effekt ist die deutlich höhere Datenqualität. Automatisierung reduziert klassische Fehlerquellen:

• Falsches Zuordnen von Zahlungen zu Rechnungen

• Übersehene Zahlungen

• Tippfehler bei manueller Erfassung

„Manuelle Prozesse produzieren zwangsläufig Fehler“, erklärt Pamela. „Das System prüft dagegen systematisch und schlägt konsistente Matches vor.“

Damit werden Abstimmungen reproduzierbar, nachvollziehbar und audit-sicher.

3. Echtzeit-Finanztransparenz

Pamela bringt es auf den Punkt:

„Schnellere Abstimmungen liefern aktuellere Finanzdaten – und damit die Basis für Echtzeit-Reporting und bessere Einblicke.“

Das Ergebnis:

• Aktualisierte Berichte statt Rückstände, die Tage oder Wochen hinterherlaufen

• Verbesserte Cash-Visibility, sodass Liquidität und Cashflow verlässlicher geplant werden können

• Ein deutlich klareres Bild der finanziellen Gesamtgesundheit des Unternehmens

Herausforderungen bei der Abstimmungs-Automatisierung

Automatisierung löst viele Probleme – aber sie funktioniert nur so gut wie die Datenbasis und die Akzeptanz im Team. Oder wie Daniel es formuliert: „Datenqualität ist alles.“ Wenn interne Buchungsdaten oder Bankstatements unvollständig oder unsauber sind, wird auch eine automatisierte Abstimmung mühsam. Deshalb gehören saubere Stammdaten, klar definierte Buchungslogik und konsistente Bankformate zur Pflicht, bevor man das volle Potenzial der Automatisierung ausschöpfen kann.

Dazu kommt der Veränderungsaspekt: Menschen mögen selten neue Tools – insbesondere dann, wenn sie befürchten, durch Automatisierung ersetzt zu werden. Daniel betont, wie wichtig es ist, Schulung pragmatisch und zugänglich zu gestalten. Ziel ist nicht, Jobs abzuschaffen, sondern repetitive Tätigkeiten zu automatisieren, damit sich Mitarbeitende stärker auf Analysen, Ausnahmen und Qualitätssicherung konzentrieren können. Wenn Teams sehen, dass sie im System weniger Fehler korrigieren müssen und Monatsabschlüsse entspannter verlaufen, steigt die Akzeptanz meist deutlich. 

Auch das Thema Kosten spielt eine Rolle. Die Einführung einer dedizierten Lösung ist zunächst eine Investition – für Software, Implementierung und Integration. Demgegenüber stehen aber Einsparungen durch reduzierten manuellen Aufwand, weniger Fehlerkorrekturen, schnellere Abschlüsse und bessere Governance. Entscheidend ist, die Gesamtrechnung über mehrere Jahre zu betrachten und die Automatisierung als Enabler für Skalierung und Wachstum zu verstehen.

Einen Business Case für Abstimmungs-Automatisierung aufbauen 

Ein überzeugender Business Case zeigt klar, welche Probleme die Lösung adressiert, welche Ziele verfolgt werden und welcher Mehrwert in Zahlen messbar ist. Im Artikel wird das anhand eines fiktiven Unternehmens („Mega Manufacturing“) illustriert. nomentia.com

1. Problemdefinition

Ausgangspunkt ist eine realistische Bestandsaufnahme: Manuelle Bankabstimmung ist zeitaufwendig, fehleranfällig und verzögert das Reporting. Im Beispiel verbringt das Finanzteam rund 30 Stunden pro Woche damit, Transaktionen aus Kontoauszügen mit internen Buchungen abzugleichen – inklusive wiederkehrender Korrekturen und Rückfragen. Das führt zu Verzögerungen in der Berichterstattung und bindet Kapazitäten, die an anderer Stelle fehlen. 

2. Ziele festlegen

Auf dieser Basis werden klare, messbare Ziele definiert, zum Beispiel:

• Reduktion des Zeitaufwands für Abstimmungen von 30 auf 10 Stunden pro Woche

• Erhöhung der Abstimmungsqualität (weniger Korrekturen, weniger Differenzen)

• Schnellere Bereitstellung von Zahlen für Monats- und Quartalsabschlüsse

Die Ziele müssen den übergeordneten Finanz- und Governance-Zielen des Unternehmens entsprechen.

3. Nutzen quantifizieren

Im Beispiel zeigt die Berechnung:
20 gesparte Stunden pro Woche entsprechen 1.040 Stunden pro Jahr. Bei angenommenen 40 USD pro Stunde ergeben sich allein daraus rund 41.600 USD jährliche Einsparungen bei den Personalkosten. Hinzu kommen geschätzte 10.000 USD weniger Aufwand für Fehlerkorrekturen und Nacharbeit – etwa durch weniger Falschbuchungen, geringere Klärungsaufwände oder verspätete Berichte.

Gegenüber stehen einmalige Implementierungskosten in Höhe von 15.000 USD. Auf Jahressicht bleibt damit ein deutlich positiver ROI – und das ohne „weiche“ Nutzen wie bessere Governance, geringeres Fraud-Risiko oder zufriedenere Mitarbeitende vollständig einzupreisen.

4. Risiken adressieren

Typische Risiken – etwa Einführungsaufwand, Integrationskomplexität oder Widerstand im Team – sollten offen angesprochen werden. Wichtig ist, direkt auch Gegenmaßnahmen zu nennen, z. B.:

• Auswahl einer Lösung mit etablierten ERP- und Bank-Integrationen

• Einbindung der Fachbereiche in Konzeption und Testing

• Schulungskonzepte und begleitende Kommunikation

So wird klar: Risiken sind vorhanden, aber beherrschbar.

5. Die richtigen Fragen an potenzielle Anbieter stellen

Der Artikel schließt diesen Abschnitt mit einer Reihe von Leitfragen, die sich ideal für RfPs oder Anbietergespräche eignen, darunter:

• Welche Integrationen werden unterstützt (ERPs, Bankfeeds, Hauptbücher, Payment-Plattformen)?

• Wie geht die Lösung mit verschiedenen Transaktionstypen um (Zahlungseingänge, Bankgebühren, Rückerstattungen)?

• Wie funktionieren Matching und Exception Handling im Detail?

• Wie flexibel lässt sich das System an unternehmensspezifische Regeln und Workflows anpassen?

• Kann die Lösung Multi-Entity- und Multi-Currency-Abstimmungen abbilden und konsolidierte Reports liefern?

Diese Fragen helfen, Lösungen auszuwählen, die nicht nur ein akutes Problem lösen, sondern auch langfristig in die Systemlandschaft und die Wachstumsstrategie passen.

Fazit: Bessere Abstimmung durch Automatisierung

Der Schluss des Artikels bringt es auf eine klare Formel:
Automatisierte Bankabstimmung macht Prozesse schneller, genauer und skalierbarer.

Routineaufgaben wie das Matching von Transaktionen oder die Bearbeitung standardisierter Ausnahmen werden von der Software übernommen. Finance-Teams gewinnen Zeit für Analysen, Steuerung und Zusammenarbeit mit dem Business. Gleichzeitig sorgt die Integration mit ERP-, Bank- und Treasury-Systemen für durchgängige, konsistente Datenbasis in Echtzeit.

Damit wird aus einer traditionell reaktiven Pflichtaufgabe ein aktiver Steuerungshebel für Cash, Risiko und Governance – und ein wichtiger Baustein moderner Finance- und Treasury-Organisationen.