Treasury Trends 2026: Ein Ausblick

Treasury-Teams gehen mit einem altbekannten Problem in das Jahr 2026 – mehr Volatilität, mehr Stakeholder und mehr Erwartungen. Der Druck ist alles andere als abstrakt. Das Management erwartet weiterhin schnelle, verlässliche Antworten zu Liquidität, Risiko und Finanzierungsentscheidungen – auch dann, wenn die Realität im Hintergrund fragmentiert ist: Mehrere Systeme, uneinheitliche Bankanbindungen und Daten, die zu spät oder in unterschiedlichen Formaten eintreffen. In einem solchen Umfeld ist „ausreichende“ Transparenz nicht mehr ausreichend – denn Entscheidungen auf Basis unvollständiger oder veralteter Informationen erzeugen vermeidbare Kosten, Risiken und interne Reibung.

Deshalb drehen sich die wichtigsten Treasury Trends 2026 darum, ein vernetztes, entscheidungsreifes Operating Model aufzubauen: Daten zu integrieren, die Ergebnisse tatsächlich beeinflussen (von Cash bis Working Capital und darüber hinaus), von Excel-getriebenem Reporting zu dynamischer Modellierung und Szenarioanalysen überzugehen und Automatisierung so einzusetzen, dass hochvolumige Routinetätigkeiten wegfallen und Teams sich stärker auf Steuerung und Urteilsfähigkeit konzentrieren können. Gleichzeitig entwickeln sich Kontrollen und Betrugsprävention zu durchgängigen Disziplinen – denn schnellere Prozesse und mehr Konnektivität erhöhen auch die Risiken, wenn Governance und Kontrollen nicht Schritt halten.

In diesem Artikel beleuchten wir die praktischen Trends, die das Treasury 2026 prägen – und was sie für Treasury-Teams bedeuten, wie sie ihre Arbeit organisieren, Konnektivität modernisieren und Kontrollen stärken.

KI wird zum eingebetteten Spektrum – nicht nur zu einem Feature

Ein prägender Trend für 2026 ist, wie Treasury-Teams über KI sprechen: nicht als ein einzelnes Tool, sondern als Zusammenspiel verschiedener Intelligenzformen – prädiktive Ansätze für Forecasting, kausale Ansätze für das Verständnis von Treibern, Automatisierung repetitiver Aufgaben, konversationelle Oberflächen, um Reports gezielt zu hinterfragen, sowie generative Unterstützung beim Erstellen von Vorschlägen (etwa im FX-Bereich) innerhalb klar definierter Richtlinien. Die Implikation ist klar: „KI im Treasury“ wird kein einzelnes Modul sein, sondern sich quer durch die täglichen Workflows ziehen.

Gleichzeitig bleiben die Erwartungen für 2026 realistisch: Die Einführung wird oft als iterativ beschrieben, mit Experimenten und „kleinen Schritten“, die im Zeitverlauf an Momentum gewinnen. Treasury-Teams werden vermehrt Use Cases testen, Ergebnisse mit der Realität vergleichen und das skalieren, was sich als verlässlich erweist.

Integration reicht über klassische Treasury-Grenzen hinaus

Ein weiterer Trend: Treasury-Ergebnisse hängen zunehmend nicht mehr nur von reinen Treasury-Daten ab. Der Fokus verschiebt sich von der Anbindung „typischer Treasury-Bereiche“ (Cash Management und Forecasting) hin zur Integration vorgelagerter operativer Inputs – Working Capital, Supply Chain und Procurement – und zwar nicht nur über kurze Horizonte, sondern auch über mittel- und langfristige Horizonte. Das unterstreicht einen wiederkehrenden Punkt: Datenqualität ist der entscheidende Engpass für den Nutzen jeder weitergehenden Analyse – ob mit oder ohne KI-Unterstützung.

Je schlanker die Systemlandschaft, desto schneller der Mehrwert

Eine konsistente Perspektive ist, dass die Geschwindigkeit der Fortschritte bis 2026 stark davon abhängen wird, welche Grundlagen bereits gelegt sind – insbesondere, wie „schlank“ und standardisiert Systemlandschaften und Bank-Setups sind. Beispiele sind der Betrieb mit einem einzigen ERP statt einer fragmentierten Landschaft oder eine klare Kernbankenstrategie (ein kleiner, globaler Bankenkreis statt vieler lokaler Partner), um Komplexität zu reduzieren und konsistentere Automatisierung und Analysen zu ermöglichen. Kurz gesagt: Der Vorteil 2026 besteht weniger darin, dem neuesten Konzept hinterherzulaufen, sondern vielmehr darin, die Datenumgebung überhaupt arbeitsfähig zu machen.

Von Tabellenkalkulationen zu dynamischen Szenarioanalysen

Für 2026 werden „dynamische Modelle“ und bessere Trenderkennung als praktische Antwort auf Volatilität gesehen – insbesondere dort, wo Spreadsheets nicht mehr mithalten. Szenarioanalysen werden nicht nur für Cash, sondern auch explizit für Risiken hervorgehoben. Das signalisiert eine Veränderung in den Routinen des Treasury: weg von statischen Reportingzyklen hin zu adaptiven, entscheidungsunterstützenden Ansätzen.

Automatisierung fokussiert Hochvolumenarbeit

Eine zentrale Produktivitätsrichtung 2026 ist, hochvolumige, wenig wertstiftende Tätigkeiten zu automatisieren, um Kapazität für geringvolumige, aber hochrelevante Arbeiten freizusetzen. Das ist zugleich eine Frage der Geschwindigkeit: Time-to-Market sinkt, wenn schriftlich formulierte Anforderungen schneller in Prototypen und Lösungen übersetzt werden können – und so die geschäftlichen Verzögerungen langer Lieferzyklen reduziert werden. In Summe zeigt sich ein Trend: Automatisierung steht nicht nur für „Effizienz“, sondern wird zum Hebel für Wettbewerbs- und Überlebensfähigkeit, weil sie knappe menschliche Zeit auf die Aufgaben verlagert, die Resilienz und Ergebnisse tatsächlich beeinflussen.

Treasury-Betrugsabwehr wird kontinuierlich und organisationsweit

Bis 2026 werden Betrug und Kontrollen häufig als Themen beschrieben, die üblicherweise erst dann volle Aufmerksamkeit bekommen, wenn etwas schiefgeht – obwohl Treasury operativ oft am Ende eines größeren Prozesses steht, der mehrere Abteilungen umfasst. Fachmeinungen betonen, dass wirksame Kontrollrahmen ein klares Mandat von oben, definierte Workflows, bereichsübergreifende Sensibilisierung und regelmäßige interne Tests der organisatorischen Reaktion auf Bedrohungen erfordern. Kontrollen werden als kontinuierliche Aufgabe verstanden, nicht als einmaliges Projekt.

Ebenso zeichnet sich ein klares Bild, wie sich Treasury unter Druck verhalten sollte: Ungewöhnliche Zahlungsanweisungen müssen hinterfragt und über direkte Rückbestätigung geprüft werden. Und je weiter sich Betrugstaktiken entwickeln, desto stärker werden Organisationen auch KI nutzen, um Betrug in Echtzeit zu erkennen – also KI-gestützte Angreifer mit KI-gestützter Verteidigung zu kontern.

APIs, Modellzugriff auf strukturierte Daten und Reporting-Layer

Auch wenn „APIs“ gelegentlich wie ein alter Hut wirken, bleiben sie relevant – insbesondere dort, wo Teams noch auf Monatsendkonsolidierungen und manuelle Datenerfassung angewiesen sind. Über APIs hinaus wird ein neuerer Aspekt betont: Modelle erhalten Zugriff auf strukturierte Daten, um diese direkt zu erfassen, zu analysieren und Output zu erzeugen – als zusätzliche Schicht, die über das reine Verschieben von Daten von A nach B hinausgeht. Reporting-Ebenen (etwa BI-ähnliche Interpretationen strukturierter Kontexte) werden als Teil jenes Stacks gesehen, der „Connected Treasury“ in der Praxis überhaupt erst ermöglicht.

Die menschliche Seite von 2026: Fähigkeiten, Mut und Rückendeckung

Ein zentrales Motiv 2026: Menschen, Prozesse und Systeme entwickeln sich nur gemeinsam – oder scheitern gemeinsam. Digitalisierte Prozesse erfordern Re-Engineering und digitale Kompetenzen im Team; es geht eher um eine Neuzusammenstellung von Ressourcen als um eine reine Reduzierung von FTEs. Ebenso klar ist, dass interne Unterstützung für die digitale Transformation entscheidend ist – ebenso wie der Wille des Treasury, sich einen strategischen Platz am Entscheidungstisch zu sichern.

Parallel dazu kehrt die „Agenda 2026“-Diskussion immer wieder zu praktischen Blockern zurück: Budget, notwendige Top-Down-Unterstützung und die Herausforderung, mit schlank besetzten Treasury-Organisationen mehr leisten zu müssen. Die Richtung ist eindeutig: Wer zum strategischen Partner für das Management werden will, braucht dafür Mandat, Ressourcen und Technologieeinführung – und diese werden „nicht mehr optional“, sondern zur Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit.

Was 2026 priorisiert werden sollte

Treasury-Teams werden für 2026 voraussichtlich insbesondere folgende Schwerpunkte setzen:

• Datenvernetzung: Cash, Forecasting und die operativen Treiber der Treasury-Ergebnisse (Working Capital, Supply Chain, Procurement) zusammenführen – mit explizitem Fokus auf Datenqualität.

• Komplexität reduzieren: Wo möglich, Systemlandschaft und Bank-Setup verschlanken, denn Komplexität bremst den Nutzen von Automatisierung und KI unmittelbar aus.

• Weg von statischen Excel-Zyklen: Hin zu dynamischen Modellen und Szenarioanalysen – für Cash und Risiko.

• Hochvolumenarbeit automatisieren: Operative Routineaufgaben automatisieren, um Zeit für strategische, unternehmensweite Beiträge freizusetzen – und durch kontrolliertes Experimentieren das zu skalieren, was in der Praxis funktioniert.

• Kontrollen & Fraud-Prävention als Daueraufgabe: Kontrollen und Betrugsabwehr als kontinuierliche, organisationsweite Disziplin verstehen, die Mandat, Workflows, Awareness und regelmäßige Tests erfordert – nicht als reines „Treasury-Projekt“.

Abschließender Gedanke

Das Bild für 2026 lautet nicht „KI ersetzt Treasury“. Vielmehr geht es um Treasury-Teams, die ein vernetztes Ökosystem nutzen – unterstützt durch neu gestaltete Prozesse, bessere Datenfundamente und gestufte Automatisierung –, um aus permanentem, operativem „Feuerlöschen“ auszubrechen und direkter zu Resilienz, Risikomanagement und Entscheidungsfindung im Management beizutragen. Der Unterschied liegt nicht im Hype, sondern in der Umsetzungsbereitschaft: in den Grundlagen, im Mandat und in den Fähigkeiten, Technologie in verlässliche Ergebnisse zu übersetzen.