In heutigen Unternehmen ist das Treasury-Management eine zentrale Säule.
Seine Aufgabe ist es sicherzustellen, dass der tägliche Betrieb reibungslos verläuft und das Unternehmen seine finanziellen Verpflichtungen sowohl kurz- als auch langfristig erfüllen kann.
Traditionell basierten diese Aufgaben auf manuellen Methoden und der Analyse historischer Daten.
Dieser Ansatz ermöglichte zwar gewisse Prognosen, die zwar nützlich waren, jedoch häufig ungenau ausfielen.
Mit dem technologischen Fortschritt konnten viele dieser Prozesse effizienter gestaltet werden, wodurch Unternehmen ihre Abläufe optimieren und Kosten senken konnten.
Dennoch reichte dies nicht aus. Der steigende globale Wettbewerb und die wachsende Nachfrage nach personalisierten Produkten und Dienstleistungen zwangen Unternehmen, über die reine Effizienzsteigerung hinauszugehen.
Hier kommt die künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel und macht den entscheidenden Unterschied.
Dank ihr konnten zahlreiche zuvor manuelle Prozesse deutlich effizienter und automatisiert gestaltet werden.
KI ermöglicht nicht nur die Durchführung von Aufgaben mit bisher unerreichter Präzision und Geschwindigkeit, sondern bietet auch die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen, Trends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Die Künstliche Intelligenz (KI) verändert alle Bereiche unseres Alltags, und das Treasury-Management bildet dabei keine Ausnahme.
Tatsächlich ist dies einer der Bereiche, in dem der Einfluss von KI besonders deutlich sichtbar wird, vor allem bei der Cashflow-Prognose und der Vorhersage von Zahlungseingängen.
Mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, daraus zu lernen und sich an veränderte Bedingungen anzupassen, übertrifft die KI die traditionellen Methoden hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz erheblich.
Während früher die Cashflow-Prognose auf der manuellen Datensammlung und der Analyse historischer Muster basierte – ein langsamer und fehleranfälliger Prozess – automatisiert die KI mittlerweile diesen gesamten Ablauf.
Die Datenerfassung und -analyse erfolgen fortlaufend und in Echtzeit, was dem Treasury hochpräzise und sofortige Projektionen ermöglicht.
Dies reduziert das Risiko menschlicher Fehler und erlaubt es Unternehmen, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu Krisen werden.
Darüber hinaus kann die KI verborgene Muster und Trends aufdecken, etwa Veränderungen im Zahlungsverhalten von Kunden oder Schwankungen in externen Faktoren wie Zinssätzen und Wechselkursen.
Durch die frühzeitige Identifikation solcher Signale können Unternehmen präventiv Maßnahmen ergreifen.
Besonders bemerkenswert ist jedoch die Fähigkeit der KI, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern. Mit jeder neuen Datenverarbeitung werden die Vorhersagen präziser, was es Unternehmen ermöglicht, ihre Strategien agil und genau anzupassen.
Die Cashflow-Prognose ist die Schätzung der zukünftigen Zahlungsströme eines Unternehmens, also der erwarteten Ein- und Auszahlungen innerhalb eines festgelegten Zeitraums.
Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, vorausschauend zu planen und sicherzustellen, dass stets ausreichende Liquidität zur Verfügung steht, um finanzielle Verpflichtungen zu erfüllen, Wachstumschancen zu nutzen und finanzielle Risiken zu mindern.
Eine präzise Cashflow-Prognose ist unerlässlich, da Fehler in diesen Schätzungen zu Liquiditätsengpässen, Störungen in der Lieferkette oder gar zur Unfähigkeit führen können, Zahlungszusagen einzuhalten.
Traditionell wird die Cashflow-Prognose manuell durchgeführt. Dabei werden historische Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP-Systemen, Bankkonten und Verkaufsaufzeichnungen gesammelt.
Zwar ist dieser Prozess in stabilen Märkten wirksam, jedoch auch zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler, was zu ungenauen Prognosen führen kann.
Zudem stoßen traditionelle Methoden oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, sich schnell an Marktveränderungen oder Veränderungen im Kundenverhalten anzupassen. Dies schränkt die Fähigkeit des Unternehmens ein, kritische Situationen rechtzeitig vorherzusehen. Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert diesen Prozess, indem sie nicht nur die Genauigkeit der Cashflow-Prognose erhöht, sondern auch eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen ermöglicht.
Hier spielt die Künstliche Intelligenz (KI) eine transformative Rolle.
KI ermöglicht die Automatisierung des Cashflow-Prognoseprozesses, indem sie kontinuierlich und in Echtzeit Daten aus mehreren Quellen sammelt und analysiert.
Diese Automatisierung spart nicht nur Zeit und reduziert das Risiko menschlicher Fehler, sondern verbessert auch die Genauigkeit der Prognosen erheblich.
Durch die Kombination historischer Daten mit aktuellen Informationen und externen Faktoren wie Zinssätzen, Marktschwankungen und wirtschaftlichen Trends kann die KI deutlich präzisere und detailliertere Projektionen erstellen.
Das ermöglicht es Unternehmen, ihre Liquiditätsbedarfe nicht nur mit höherer Genauigkeit vorherzusehen, sondern auch schneller auf unvorhergesehene Veränderungen im Finanzumfeld zu reagieren. Dies ist besonders wertvoll in volatilen Märkten, in denen unerwartete Liquiditätsengpässe gravierende Folgen haben könnten.
Die Vorhersage von Zahlungseingängen umfasst die Fähigkeit, den Zeitpunkt und die Höhe der Kundenzahlungen basierend auf offenen Rechnungen zu antizipieren.
Die Aufrechterhaltung eines stabilen Cashflows hängt maßgeblich von der Genauigkeit ab, mit der ein Unternehmen diese erwarteten Einnahmen prognostizieren kann.
Wenn ein Unternehmen nicht zuverlässig vorhersagen kann, wann seine Kunden zahlen werden, läuft es Gefahr, Liquiditätsprobleme zu erleben, die seine Fähigkeit beeinträchtigen könnten, eigene Verpflichtungen wie Lieferanten- oder Gehaltszahlungen sowie weitere betriebliche Ausgaben zu erfüllen. KI optimiert diese Vorhersage, indem sie Zahlungshistorien, das Zahlungsverhalten der Kunden und externe Marktfaktoren analysiert. So können Unternehmen realistischere und punktgenauere Einschätzungen treffen, was ihnen hilft, finanzielle Engpässe zu vermeiden und ihre Ressourcen effizienter zu steuern.
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat die Vorhersage von Zahlungseingängen revolutioniert, indem sie eine deutlich tiefere und detailliertere Analyse relevanter Daten ermöglicht.
KI-basierte Werkzeuge können große Mengen historischer Daten verarbeiten und diese mit Echtzeitinformationen sowie externen Faktoren wie Markt- oder Wirtschaftsveränderungen kombinieren, um wesentlich präzisere Prognosen zu erstellen.
Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen ist die KI in der Lage, Muster im Zahlungsverhalten der Kunden zu erkennen, die manuell nur schwer identifizierbar wären. Dazu gehört beispielsweise die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen in Abhängigkeit von bestimmten wirtschaftlichen Bedingungen oder die Tendenz eines Kunden, in bestimmten Zeiträumen schneller oder langsamer zu zahlen.
Es gibt verschiedene KI-basierte Werkzeuge und Techniken, die die Effizienz und Präzision des Treasury-Managements erheblich verbessern können. Diese ermöglichen eine optimierte Liquiditätsplanung, eine genauere Cashflow-Prognose sowie eine bessere Identifikation von Risiken und Chancen im Finanzbereich.
Machine-Learning-Modelle können historische Daten, saisonale Trends und andere externe Faktoren (wie Marktveränderungen oder wirtschaftliche Ereignisse) analysieren, um genauere Cashflow-Prognosen zu erstellen.
Diese Modelle lernen kontinuierlich dazu und passen sich an, wenn sie neue Daten erhalten, wodurch ihre Genauigkeit mit der Zeit verbessert wird.
Embat, eine Plattform für das Corporate Treasury-Management, die KI integriert, automatisiert wesentliche Prozesse wie die Bankabstimmung, das Liquiditätsmanagement und die Cashflow-Prognose, wodurch menschliche Fehler reduziert und Zeit gespart wird. Darüber hinaus bietet sie Echtzeitanalysen und Empfehlungen auf Basis historischer Daten, die es Unternehmen ermöglichen, fundiertere Finanzentscheidungen zu treffen.
Mit unserer Plattform haben wir spezifische Lösungen entwickelt, die KI integrieren und so die Genauigkeit der Cashflow-Prognosen verbessert, das Working Capital optimiert und Schlüsselprozesse automatisiert haben. Eine der innovativsten Funktionen ist die KI-gestützte Vorhersage von Zahlungsfälligkeiten, die auf historischen Verhaltensmustern basiert und so eine verbesserte Cashflow-Verwaltung ermöglicht.
Durch den Einsatz von generativer KI von Google Cloud haben wir zudem mehr als 90 % der Buchungssätze automatisiert, was es den Finanzteams ermöglicht, bis zu 10 Stunden pro Woche bei operativen Aufgaben wie der Abstimmung und der Bankbuchhaltung zu sparen. Diese Automatisierung reduziert die manuelle Arbeitslast erheblich und gibt den Finanzteams die Freiheit, sich auf strategische Aktivitäten zu konzentrieren, die echten Mehrwert schaffen.
KI-gestützte Chatbots können mit den Finanzteams interagieren, um schnelle und präzise Informationen über den Status des Treasury-Managements bereitzustellen, Fragen zu Transaktionen zu beantworten und basierend auf Datenanalysen Handlungsempfehlungen zu geben.
Werkzeuge, die KI nutzen, um Zahlungsverhaltensmuster von Kunden zu analysieren, ermöglichen es, Verhaltensweisen zu identifizieren, die auf Zahlungsausfälle oder Verzögerungen hinweisen könnten. Dies erlaubt es Unternehmen, proaktiv zu handeln, sei es durch automatische Erinnerungen, Neuverhandlungen von Zahlungsbedingungen oder Anpassungen in der Inkassostrategie.
HighRadius bietet beispielsweise Lösungen zur Vorhersage von Zahlungseingängen, die KI nutzen, um zu prognostizieren, welche Rechnungen das Risiko eines Zahlungsausfalls aufweisen, und zur Optimierung der Inkassoprozesse.
Einige KI-gestützte Systeme können Finanztransaktionen in Echtzeit analysieren, um verdächtige oder ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf einen Betrug hindeuten könnten.
Diese Systeme lernen kontinuierlich aus jeder Transaktion und verbessern mit der Zeit ihre Fähigkeit, Betrug zu erkennen.
KI-basierte Werkzeuge bieten Echtzeit-Empfehlungen für finanzielle Entscheidungen.
Diese Werkzeuge können verschiedene Cashflow-Szenarien analysieren und optimale Maßnahmen vorschlagen, wie etwa den besten Zeitpunkt für Investitionen oder die Strukturierung von Finanzierungen.
Ein Beispiel für ein solches Tool ist SigFig, das KI nutzt, um personalisierte Finanzberatung zu bieten, indem es die finanzielle Situation eines Unternehmens analysiert und Investitionen oder Sparstrategien empfiehlt.
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich des Treasury-Managements hat sich als bedeutender Fortschritt im Finanzmanagement erwiesen, insbesondere im Hinblick auf die Cashflow-Prognose und die Vorhersage von Zahlungseingängen.
Dank der fortschrittlichen Analysefähigkeiten und der prädiktiven Modellierung ermöglicht KI Unternehmen, ihre Liquiditätsbedürfnisse mit größerer Präzision vorherzusagen und so die Finanzplanung zu optimieren.
Diese Technologie verringert den Fehlerbereich in den Prognosen, verbessert die strategische Entscheidungsfindung und ermöglicht eine effizientere Verwaltung der finanziellen Ressourcen, was zu einer höheren Unternehmensstabilität und -solvenz führt.
