Direkte Liquiditätsplanung im Krisenmodus

Algorithmen-basierte Prognose

Wir haben bereits ausführlich über integrierte Finanzmodelle berichtet, die dieser Tage intensiv zur Projektion der Kriseneffekte auf Cashflow und Finanzkennzahlen genutzt werden. Die persönlichen Gespräche und die hohe Nachfrage nach unserer Webinar-Reihe „Financial Modeling für Treasurer“ bestätigen uns darin, dass Sie dieses Thema sehr beschäftigt.

Darüber hinaus sehen wir in einer Krise aber immer wieder Bedarf an einer direkten Liquiditätsplanung, welche die unterjährige Entwicklung in Monats- und Wochenscheiben zeigt. Eine solche Planung muss einerseits nachvollziehbar oder plausibilisierbar sein, aber andererseits auch die Liquidität und den Kreditrahmenspielraum in diversen Szenarien zeigen. Das ist immer eine inhaltlich herausfordernde und meist zeitraubende Aufgabe.

Eine besonders „smarte“ Lösung, wie wir finden, haben wir gerade gemeinsam mit einem Maschinenbauunternehmen umgesetzt. Nach kurzer, intensiver Auseinandersetzung mit dem Geschäftsmodell und den zentralen Liquiditätstreibern haben wir gemeinsam ein Algorithmen-Set entwickelt, das die abhängigen Variablen (Zahlungsein- und -ausgänge) von den unabhängigen Variablen (v. a. Auftragseingänge und Abrechnungsmodus) ableitet und prognostiziert. Hilfreich dabei war eine lange und gut strukturierte Zeitreihe an Ist-Daten zu Zahlungsein- und -ausgängen. Diese erlaubte es, die Algorithmen zu optimieren und wird es erlauben, das Modell zukünftig nachzuschärfen. In anderen Worten: Eine intelligente und konsequente Kontoauszugsverarbeitung mit unerwartetem Spätnutzen!

Die Krise wird sich in Überraschungen hinsichtlich Auftragseingängen und „-ausbleiben“, hinsichtlich Umsatz-Mix sowie Abrechnungsmodellen und Zahlungsverhalten ausdrücken: Alles Parameter, deren Liquiditätsauswirkungen sich nun modellieren lassen. Nicht „artificial“, sondern „practical intelligence“.

Algorithmenbasierte Verarbeitung der Parameter liefert ein objektives Planungsergebnis



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