Stellen Sie sich vor: Ein mittelständisches Unternehmen mit Hauptsitz in Europa kämpft damit, Cashflow-Forecasts über mehrere Märkte hinweg zu steuern. Mit Standorten in den USA, Asien und Afrika arbeitet jede Region mit eigenen Währungen, Zeitzonen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Das aktuelle Cashflow-Forecasting basiert darauf, Cashflow-Daten manuell aus isolierten Finanzsystemen und von Banken einzusammeln – und anschließend Forecasts in Excel-Sheets zu erstellen.
Das Finanzteam verbringt Stunden damit, Daten aus verschiedenen Tochtergesellschaften zusammenzutragen und einzugeben. Fehlende Transparenz über die globale Cash-Position führt immer wieder zu Cash-Engpässen. Die Abstimmung über Zeitzonen hinweg verzögert Entscheidungen, weil Regionen ihre Forecasts zu unterschiedlichen Zeiten melden – und es nahezu unmöglich macht, einen konsolidierten Blick auf die länderübergreifende finanzielle Lage des Unternehmens zu gewinnen.
So kann es nicht weitergehen.
Die Verschiebung bei Cashflow-Genauigkeit nach der Pandemie
Jüngste globale Entwicklungen – darunter die COVID-19-Pandemie, geopolitische Spannungen und Störungen in Lieferketten – haben Unternehmen weltweit stark beeinflusst. Viele Firmen sahen sich mit schwankender Nachfrage, Inflationsdruck und steigenden Kosten konfrontiert, was ihre finanzielle Stabilität belastet hat. In der Folge rücken Liquidität und die Genauigkeit von Cashflow-Forecasts stärker in den Fokus, um sich in einem volatilen Marktumfeld behaupten zu können.
Laut Umfragen* von Deloitte, PwC und der European Association of Corporate Treasurers (EACT) ist Liquiditätsmanagement für Finanzentscheider zur Top-Priorität geworden – verbunden mit einem klaren Trend hin zu mehr Transparenz und globaler Steuerung.
Zunehmend erkennen Unternehmen, dass veraltete oder ungenaue Cashflow-Forecasts sie verwundbar machen. In einem unsicheren globalen Umfeld erzwingen Risiken wie plötzliche Cash-Engpässe, steigende Finanzierungskosten oder verpasste Investitionschancen eine Reaktion.
Cash-Fragen, die mit Forecasting beantwortet werden
Mit zunehmender Volatilität im wirtschaftlichen Umfeld stellen Unternehmen immer kritischere Fragen zur Zuverlässigkeit ihrer Cashflow-Forecasts. Dabei rücken insbesondere Bedenken in den Vordergrund, wie genau sich Cashflows über Regionen mit unterschiedlichen Währungen und wirtschaftlichen Bedingungen forecasten lassen. Fragen wie „Wie wirken sich Währungsschwankungen auf unseren Cashflow aus?“ oder „Welche Tools helfen uns, die Transparenz über unsere globalen Aktivitäten zu verbessern?“ gewinnen an Dringlichkeit – vor allem für Unternehmen mit komplexen Finanzstrukturen.
Ohne verlässliche Cashflow-Forecasts riskieren Unternehmen Liquiditätskrisen, verpassen Investitionschancen oder sind auf plötzliche Marktveränderungen schlicht nicht vorbereitet.
Zentrale Begriffe erklärt
Cashflow-Forecasting:
Der Prozess, Zu- und Abflüsse von Zahlungsmitteln über einen bestimmten Zeitraum hinweg zu prognostizieren. Cashflow-Forecasting hilft Unternehmen, Cash-Überschüsse oder -Defizite zu antizipieren und sicherzustellen, dass ausreichend Liquidität vorhanden ist, um Ausgaben zu decken und Wachstumschancen zu finanzieren.
Liquidität:
Die Verfügbarkeit liquider Mittel (Bargeld oder schnell liquidierbare Vermögenswerte) im Unternehmen. Liquidität stellt sicher, dass ein Unternehmen kurzfristige Verpflichtungen wie Lieferantenrechnungen oder laufende Betriebskosten fristgerecht bedienen kann.
Szenario-Modellierung (Scenario Modeling):
Der Prozess, unterschiedliche potenzielle Entwicklungen auf Basis variierender Annahmen (z. B. Veränderungen bei Umsatz, Marktbedingungen oder Wechselkursen) zu simulieren. So können Unternehmen verstehen, wie verschiedene Faktoren den Cashflow beeinflussen, und sich auf unterschiedliche Szenarien vorbereiten.
Varianz-Analyse (Variance Analysis):
Der Vergleich tatsächlicher Cashflow-Zahlen mit den geplanten Forecast-Werten, um Abweichungen zu identifizieren und deren Ursachen zu verstehen. Varianzanalysen helfen dabei, künftige Forecasts zu verfeinern und zu verbessern.
Predictive Analytics:
Fortgeschrittene Cashflow-Forecasting-Technologie, die historische Daten, Trends und statistische Modelle nutzt, um künftige finanzielle Entwicklungen vorherzusagen. Sie unterstützt Unternehmen dabei, genauere Forecasts zu erstellen, indem vergangene Entwicklungen analysiert und zukünftige Muster abgeleitet werden.
Globale Cashflow-Transparenz (Global Cash Flow Visibility):
Die Fähigkeit eines Unternehmens, Cashflows über alle globalen Aktivitäten hinweg – inklusive verschiedener Regionen, Währungen und Bankkonten – zu sehen und nachzuverfolgen. Sie ermöglicht einen konsolidierten Blick auf die gesamte Cash-Position und damit fundiertere Entscheidungen sowie bessere Kontrolle.
Cash-Engpass (Cash Shortfall):
Eine Situation, in der ein Unternehmen nicht genügend liquide Mittel hat, um seine kurzfristigen finanziellen Verpflichtungen zu erfüllen.
Cash-Positionssimulationen (Cash Position Simulations):
Simulationen, die künftige Cash-Bestände auf Basis historischer Daten, geplanten Transaktionen und externer Variablen (z. B. Marktbedingungen) abbilden.
Cashflow-Forecasting: Der Prozess
Der Cashflow-Forecasting-Prozess umfasst mehrere wesentliche Schritte, um sicherzustellen, dass Forecasts präzise und relevant sind.
Zunächst ist die Datenerfassung entscheidend. Unternehmen müssen historische Cashflow-Daten – einschließlich Zahlungen, Forderungen und Bankbestände – aus verschiedenen Regionen und Systemen zusammenführen.
Anschließend hilft die Analyse historischer Trends dabei, Muster in Zu- und Abflüssen zu identifizieren, die zur Schätzung zukünftiger Bewegungen genutzt werden. Dazu gehören etwa saisonale Schwankungen, wiederkehrende Zahlungen oder typische Zahlungsgewohnheiten von Kunden.
Danach werden Szenario-Modelle erstellt, um unterschiedliche Ergebnisse auf Basis von Variablen wie Umsatzentwicklung, Wechselkursveränderungen oder veränderten Marktbedingungen zu simulieren. Diese Szenarien helfen Unternehmen, sich sowohl auf Risiken als auch auf Chancen vorzubereiten.
Die Varianzanalyse ist ein weiterer wichtiger Schritt: Hier werden tatsächliche Cashflows mit Forecast-Daten verglichen, Abweichungen identifiziert und die Forecasts entsprechend angepasst. Dieser Prozess sollte iterativ erfolgen, mit regelmäßigen Aktualisierungen, um aktuelle Finanzdaten und Marktentwicklungen zu berücksichtigen.
Schließlich sorgen Reporting und Kommunikation dafür, dass Forecasts an zentrale Stakeholder im Unternehmen verteilt werden, sodass diese auf Basis der aktuellsten und genauesten Informationen fundierte Entscheidungen treffen können.
Herausforderungen bei der Verbesserung der Cashflow-Forecast-Genauigkeit
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Fragmentierte Cashflow-Daten: Globale Aktivitäten stützen sich oft auf mehrere Finanzsysteme in verschiedenen Regionen – was zu zersplitterten Daten führt.
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Integration neuer Finanzsysteme: Mit neuen Tools und sich wandelnden Finanzarchitekturen wird die Integration von Daten aus unterschiedlichen Systemen immer komplexer.
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Manuelle Prozesse: Das manuelle Sammeln, Importieren und Austauschen von Daten ist zeitaufwendig, ressourcenintensiv und erhöht das Risiko menschlicher Fehler im Cashflow-Forecasting.
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Währungsschwankungen und uneinheitliches Reporting: Wechselkursvolatilität und uneinheitliche Finanzberichte können Forecasts verzerren und unzuverlässig machen.
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Fehlende Transparenz: Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, einen konsolidierten Blick auf die globale Liquidität zu gewinnen, was fundierte Entscheidungen erschwert.
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Verzögertes Reporting und Datenabweichungen: Der Vergleich zwischen Forecast und tatsächlichem Cashflow wird durch verspätete Berichte oder inkonsistente Daten erschwert.
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Schwieriges Liquiditätsmanagement: Zusammengenommen erschweren diese Herausforderungen die Steuerung der Liquidität und die zuverlässige Untermauerung von Wachstumsplänen.
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Datensilos in Abteilungen: Bereiche wie Vertrieb, Einkauf und Treasury pflegen oft eigene Datentöpfe.
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Komplexe Cashflow-Muster: Unternehmen mit komplexen Zahlungsbedingungen – etwa langen Verkaufszyklen oder stark verzögerten Forderungseingängen – haben zusätzliche Forecasting-Hürden.
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Begrenzte Nutzung von Advanced Analytics: Viele Unternehmen verlassen sich noch auf einfache Methoden, statt Tools wie Predictive Analytics oder Machine Learning einzusetzen.
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Volatile Marktbedingungen: Plötzliche Nachfrageschwankungen, Lieferkettenstörungen oder wirtschaftliche Abschwünge können deutliche Abweichungen vom geplanten Cashflow hervorrufen.
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Unzureichende Zusammenarbeit: Schwache Abstimmung zwischen Finance-Teams und anderen Bereichen (z. B. Operations oder Vertrieb) führt zu nicht abgestimmten Annahmen.
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Übermäßige Abhängigkeit von historischen Daten: Unternehmen stützen sich oft zu stark auf Vergangenheitswerte und berücksichtigen Veränderungen im Marktumfeld, im Kundenverhalten oder in operativen Anforderungen nicht ausreichend.
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Zeitverzug bei Finanzdaten: Verzögerungen beim Eintreffen aktualisierter Finanzdaten aus Regionen oder Geschäftseinheiten verhindern rechtzeitige und präzise Forecasts.
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Unterschätzung externer Risiken: Externe Faktoren wie geopolitische Risiken, Zinsänderungen oder regulatorische Veränderungen werden häufig unterschätzt.
Folgen, wenn die Forecast-Genauigkeit ignoriert wird
Wer die Genauigkeit von Cashflow-Forecasts vernachlässigt, riskiert spürbare finanzielle Konsequenzen – von Cash-Engpässen bis hin zu verpassten Investitionschancen. Im schlimmsten Fall können ungenaue Forecasts ein Unternehmen in eine Liquiditätskrise führen.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen forecastet ausreichende Cash-Reserven für eine größere Expansion, stellt jedoch zu spät fest, dass die Liquidität nicht ausreicht, um die Investition umzusetzen. Operativ können ungenaue Forecasts Lieferketten stören, wenn Lieferanten nicht rechtzeitig bezahlt werden – was Produktion ins Stocken bringt oder Auslieferungen verzögert.
Schwächen klassischer Forecasting-Methoden
So verbreitet sie sind: Excel-basierte Cashflow-Forecasting-Templates und -Modelle reichen für die Komplexität globaler Cashflows nicht aus.
Zum einen fehlt Excel die Echtzeit-Datenintegration. Finanzdaten aus mehreren Bankkonten, Regionen und Gesellschaften müssen manuell eingesammelt werden. Diese Templates stoßen außerdem an Grenzen, wenn es um die schiere Menge an Transaktionen und Konten in globalen Strukturen geht – insbesondere, wenn Banken in unterschiedlichen Ländern mit verschiedenen Reporting-Standards im Spiel sind. Excel kann Daten aus diversen Systemen nicht effizient verarbeiten und integrieren.
Szenario-Modellierung – ein weiterer kritischer Bestandteil des Forecastings – ist in Excel stark limitiert: Mehrere Projektionen zu fahren und Ergebnisse zu vergleichen, ist umständlich und zeitintensiv.
Vergleich: Excel vs. Cashflow-Forecasting-Software
| Aspekt | Excel-Template für Cashflow-Forecasting | Cashflow-Forecasting-Software |
|---|---|---|
| Kurzfristiges Forecasting | – Geeignet für einfache, kurzfristige Forecasts. – Manuelle Eingaben, anfällig für Fehler. – Kaum Echtzeit-Updates. |
– Hohe Genauigkeit mit Echtzeit-Daten. – Automatische Updates mit dynamischem Cashflow-Tracking. – Einfache Varianz-Checks. |
| Langfristiges Forecasting | – Wird schnell komplex und schwer handhabbar. – Keine Automatisierung für Szenario-Planung. – Stark durch Formeln begrenzt. |
– Skalierbar für globale Operationen. – Erweiterte Tools für langfristige Projektionen und Planung. – Anpassbar an Bedürfnisse. |
| Datensammlung & Integration | – Manuelle Dateneingabe oder Importe aus anderen Systemen. – Zeitaufwendig bei Konsolidierung. – Hohes Fehlerrisiko. |
– Nahtlose Integration mit ERPs, CRMs und Buchhaltungssystemen. – Automatisches Datensyncing globaler Quellen. – Geringeres Fehlerrisiko. |
| Bankanbindung | – Keine direkte Bankanbindung; manuelle Abstimmung von Transaktionen. – Zeitaufwendige Aktualisierung von Kontoständen. |
– Direkte, nahezu Echtzeit-Anbindung an mehrere globale Banken. – Automatisierte Updates der Cash-Position und Abstimmung. |
| Qualität der eingegebenen Daten | – Qualität hängt von der Sorgfalt der Nutzer ab. – Höheres Risiko für Eingabefehler und Fehlberechnungen. – Keine Echtzeit-Fehlererkennung. |
– Höhere Datenqualität durch Automatisierung und Echtzeitvalidierung. – Alerts bei Auffälligkeiten oder fehlenden Informationen. – KI-gestützte Datenqualitätskontrolle. |
| Szenario-Modellierung | – Mehrere Szenarien nur manuell und umständlich modellierbar. – Begrenzte „What-if“-Analysen. – Erstellung alternativer Modelle ist zeitintensiv. |
– Integrierte Scenario-Modeling-Tools. – Schnelle Modellierung mehrerer Szenarien (Best-, Worst-, Base-Case). – KI-gestützte Insights zu globalen Marktschwankungen. |
| Varianzanalyse | – Manuelle Erstellung von Varianz-Reports ist zeitaufwendig. – Fehleranfällig bei der Identifikation von Abweichungen. – Begrenzte Visualisierung. |
– Automatisierte Varianz-Analyse. – Echtzeit-Erkennung von Abweichungen zwischen Ist- und Forecast-Cashflows. – Dashboards für schnelle Einblicke. |
| Multinationaler Betrieb | – Eingeschränkte Möglichkeiten für Multi-Currency-Management. – Manuelle Umrechnung und Konsolidierung globaler Daten. – Kein Support für unterschiedliche Rechtsräume und Sprachen. |
– Unterstützt Multi-Currency-Forecasting und automatische Währungsumrechnung. – Anpassbar an lokale Steuer- und Regulierungsvorgaben. – Benutzerfreundlich für globale Teams. |
Warum Nomentia Cashflow-Forecasting den Unterschied macht
Nomentia hilft Unternehmen, Cashflow-Transparenz und Datensammlung zu verschlanken und damit Cashflow-Forecasts deutlich zu verbessern. Durch die Integration mit Finanzsystemen, Banken und ERPs automatisiert Nomentia die Datensammlung in nahezu Echtzeit, reduziert manuelle Eingaben und minimiert Fehler. So können Unternehmen ihre länderübergreifende Cash-Position konsolidieren und einen klaren Überblick über alle Konten und Regionen an einem Ort erhalten.
Mit Predictive Analytics verbessert Nomentia die Forecasting-Qualität, indem historische Daten und Markttrends analysiert werden, sodass zukünftige Cashflows verlässlicher vorhergesagt werden können. Die Szenario-Modellierung ermöglicht es Unternehmen, unterschiedliche finanzielle Entwicklungen zu simulieren und entsprechende Maßnahmen zu planen.
Besseres, genaueres Cashflow-Forecasting
Eine verbesserte Genauigkeit im Cashflow-Forecasting unterstützt bessere Finanzplanung und Risikosteuerung, da Unternehmen verlässliche Einblicke in künftige Cash-Positionen erhalten. Präzise Forecasts helfen, Cash-Überschüsse oder -Engpässe frühzeitig zu erkennen, Ressourcen gezielter zu allokieren und Liquiditätskrisen zu vermeiden.
Indem die Unsicherheit reduziert wird, können Unternehmen Investitionen besser planen, das Working Capital steuern und operative Ausgaben optimieren. Genauere Forecasts stärken außerdem das Risikomanagement, weil potenzielle Cashflow-Lücken frühzeitig sichtbar werden und Risiken aus Marktvolatilität, Währungsschwankungen oder wirtschaftlichen Abschwüngen gezielt adressiert werden können. Das führt zu fundierteren Entscheidungen und zu einer insgesamt robusteren finanziellen Gesundheit des Unternehmens.
Genauigkeit ist eine Fähigkeit – kein Excel-Sheet
Die Verbesserung der Cashflow-Forecast-Genauigkeit bedeutet nicht, ein noch komplexeres Excel-Modell zu bauen – es geht darum, die zugrundeliegenden Cash-Daten über Banken, Gesellschaften und Währungen hinweg vollständig, konsistent und zeitnah verfügbar zu machen.
Stehen diese Grundlagen, wird Forecasting zu einem wiederholbaren Prozess: Daten schneller sammeln und konsolidieren, Szenarien mit Vertrauen durchspielen, aus Varianz-Analysen lernen und Forecasts bereitstellen, mit denen Stakeholder tatsächlich arbeiten können.
Wenn Forecasts noch von manuellen Eingaben und verspäteten Meldungen abhängen, sollte der erste Schritt darin bestehen, Transparenz zu verbessern und Prozesse zu standardisieren. Mit der richtigen Cashflow-Forecasting-Software lässt sich der Sprung von „Best-Guess“-Forecasting hin zu einer lebendigen, entscheidungsreifen Sicht auf Liquidität schaffen – sodass das Unternehmen früher handeln, vermeidbare Risiken reduzieren und Wachstum mit weniger Überraschungen planen kann.
*Quellen: Deloitte Global Corporate Treasury Survey 2024 | PwC Global Treasury Survey 2025 | EACT Treasury Survey 2025
