Eine Prognose erstellen, der das Treasury vertrauen kann

Die erste Frage, die Treasury-Teams stellen, dreht sich fast immer um Transparenz. Wo ist das Geld heute? Wie hoch sind die Salden? Was geht bis Ende der Woche ein? Das sind die richtigen Ausgangsfragen – und Kyriba ist darauf ausgelegt, sie präzise zu beantworten. Wir verarbeiten mehr als 3,5 Milliarden Transaktionen. Wir verfügen über Bank-Konnektivität zu Hunderten von Instituten. In die kurzfristige Liquiditätstransparenz haben wir tiefgreifend investiert – und das zeigt sich.

Was wir in den vergangenen Jahren parallel aufgebaut haben, ist die nächste Ebene: die indirekte Methode und die Modellierungslogik, die es braucht, um eine Prognose zu konstruieren – statt sie lediglich abzubilden. Finanzplanung und -analyse (FP&A) ist ein weites Feld, und ich werde nicht so tun, als gäbe es für das Treasury einen einfachen Königsweg dorthin. Aber wir sind klar auf diesem Kurs. Immer mehr Kunden fragen, wie sie von FP&A-Annahmen zur konkreten Cash-Auswirkung gelangen – und genau dort muss die Liquiditätsplanung stärker werden.

Doch nach sechs Jahren, in denen ich mich gezielt mit Liquidität befasse, habe ich Folgendes beobachtet: Teams mit den stärksten kurzfristigen Cash-Prozessen stoßen irgendwann alle an denselben Reibungspunkt. Das kann schon nach wenigen Wochen passieren. Spätestens beim 13-Wochen-Horizont wird es unübersehbar. Die Daten ändern sich. Die Quellen ändern sich. Der Grad der Gewissheit ändert sich. Und oft hat der Prozess, mit all dem umzugehen, nicht Schritt gehalten.

Warum sich die langfristige Liquiditätsprognose von der kurzfristigen Cash-Steuerung unterscheidet

Je weiter der Horizont, desto stärker verändert sich die Prognose. Man stützt sich nicht mehr allein auf Banksalden, Transaktionen und bestätigte Zahlungsströme. Man arbeitet mit ERP-Daten, offenen Rechnungen, Buchungseinträgen, offenen Bestellungen, FP&A-Budgets, Zahlungszielen, Planungsannahmen und Geschäftsregeln.

Dasselbe Unternehmen – eine völlig andere Prognose.

Deshalb beschreibe ich die langfristige Liquiditätsplanung als Konstruktionsaufgabe, nicht als Reporting-Aufgabe. Das Treasury aggregiert nicht einfach, was bereits vorhanden ist. Das Team baut ein Modell dessen, was voraussichtlich eintreten wird – auf Basis einer Logik, die konsistent über Tausende von Eingaben hinweg angewendet werden muss.

Funktion	Cash-Management	Advanced Liquidity Planning
Hauptfokus	Heutige Liquiditätsposition und kurzfristige Transparenz	Langfristige Liquiditätsprognose und -planung
Zeithorizont	Tage bis Wochen	Monate bis zu 24 Monaten
Hauptdatenquellen	Banksalden, Transaktionen, kurzfristige Cashflows	ERP-Daten, Rechnungen, offene Bestellungen, Budgets, Annahmen
Kernnutzen	Transparenz und Kontrolle	Prognoseaufbau, Szenarien, Versionierung, Entscheidungsunterstützung
KI-Bereitschaft	Schafft eine vernetzte Datenbasis	Strukturierte Logik und Planungsrahmen für KI-gestützte Prognosen

Warum Excel-basierte Liquiditätsprognosen in großem Maßstab an ihre Grenzen stoßen

Ich möchte das konkret machen, denn „Excel skaliert nicht" ist schnell gesagt – und für sich allein selten hilfreich.

Nehmen wir die direkte Prognosemethode. In Ihrem ERP befinden sich Rechnungen. Aus diesen Rechnungen lassen sich erwartete Zu- und Abflüsse ableiten. Das klingt handhabbar. Dann kommt die Steuer ins Spiel. In Europa bedeutet das Mehrwertsteuer (MwSt.): separat aus dem Rechnungsbetrag extrahiert, berechnet und zum richtigen Zeitpunkt positioniert. In den USA fällt Sales Tax an – mit eigener Timing-Logik. Der steuerliche Cashflow fällt nicht auf dasselbe Datum wie die Rechnung. Es ist ein anderer Betrag, positioniert zu einem anderen Zeitpunkt.

Dann kommt die Kreditorenseite (AP) hinzu. Man kennt vielleicht die Rechnungsfälligkeiten. Doch man steuert auch selbst, wann tatsächlich gezahlt wird. Wenn das Unternehmen Lieferantenzahlungsläufe am 15. eines jeden Monats durchführt, ist der tatsächliche Geldabfluss das Ergebnis der Aggregation aller in diesem Zeitfenster fälligen Rechnungen – verschoben auf das Datum des Zahlungslaufs. Das ist keine einfache Formel. Das ist eine sequenzielle Berechnung.

Mit genügend Tabellenblättern und ausreichend Expertise lässt sich das in Excel umgehen. Ich habe Treasury-Teams genau beschreiben hören, wie sie es tun – und ich glaube ihnen. Doch eine Treasury-Führungskraft brachte es auf den Punkt: „In den nächsten drei bis fünf Jahren haben wir eine enorme Arbeitslast vor uns, und das ist in Excel nicht nachhaltig." Selbst die versierteste Person kann das nicht konsistent modellieren – insbesondere bei hohem Volumen, insbesondere wenn das Modell nur in einem einzigen Kopf steckt.

Genau hier braucht man eine Berechnungsmaschine – kein Tabellenkalkulationsprogramm.

Was Advanced Liquidity Planning leistet

Als wir Advanced Liquidity Planning konzipierten, war das Ziel nicht, eine bessere Reporting-Ansicht zu entwickeln. Das Treasury hat bereits genug Orte, an denen es Zahlen betrachten kann.

Das Wort, das ich intern verwende, ist „Workspace". Ein Workspace ist ein Ort, an dem man Dinge gestaltet. Advanced Liquidity Planning wird zu einem Workspace, in dem das Treasury über eine wachsende Palette an Möglichkeiten verfügt, Prognosen zu konstruieren: Regeln definieren, Geschäftslogik anwenden, Rechnungen, offene Bestellungen, Budgets und Geschäftskalender einbeziehen. Diesen konstruierten Plan dann zurück in die Cash-Management-Ansicht überführen, der Teams bereits vertrauen und die sie täglich nutzen.

Diese Perspektive ist entscheidend, weil sie verändert, wofür das Tool gedacht ist. Es geht nicht darum, mehr Daten zu sehen. Es geht darum, aus den bereits vorhandenen Daten etwas Nützliches zu bauen.

Wie das Unified Worksheet kurzfristiges Cash-Management und langfristige Liquiditätsplanung verbindet

Die Übergabe zwischen dem Echtzeit-Cash-Management und dem konstruierten Langfristplan kam in Kundengesprächen – insbesondere während Implementierungen – immer wieder zur Sprache. Teams fragten: Wie gestalte ich den Übergang? Wie verbinde ich, was ich im Cash-Management tue, mit dem, was ich in der Liquiditätsplanung aufbaue?

Das Unified Worksheet beantwortet genau das. Wir ziehen eine Linie. Auf der einen Seite liegt die Rolling-Forecast-Welt: aktualisierte Salden, bestätigte Transaktionen und kurzfristige Cashflows. Auf der anderen Seite liegt die versionsbasierte Planungswelt: der aus Budgets, Annahmen, Regeln und Modellen konstruierte Liquiditätsplan.

Das Unified Worksheet bringt beides an einem Stichtag zusammen und schafft eine einheitliche Sicht von heute bis zu den nächsten 12 Monaten oder darüber hinaus. Ein Workspace, eine schlüssige Darstellung, die man dem CFO präsentieren kann – statt einen täglichen Positionierungsbericht, eine separate Prognosedatei und einen Budgetextrakt zusammenzustückeln und das Ergebnis als Liquiditätsübersicht zu bezeichnen.

Wie Modellierung die langfristige Liquiditätsprognose speist

Sobald das Unified Worksheet das kurzfristige Cash-Management mit der langfristigen Liquiditätsplanung verbindet, ist es die Modellierung, die die längerfristige Sicht mit Leben füllt. Für eine 13-Wochen-Prognose kann das bedeuten, AP- und Rechnungsdaten in erwartete Cashflows umzuwandeln und dabei Zahlungsziele, steuerliches Timing, Zahlungsläufe und Geschäftstagregeln anzuwenden.

Für eine 12-Monats-Prognose kann es bedeuten, ein GuV-Budget (P&L) durch Anwendung von Timing-Annahmen, Saisonalität und Geschäftslogik in Liquiditätsströme zu übersetzen. Und wenn die Planung in einer dedizierten FP&A-Plattform beginnt, kann Kyriba diesen Plan mit der Liquiditätsplanung verbinden – statt das Treasury zu bitten, ihn anderswo neu aufzubauen. In jedem Fall ist das Ziel dasselbe: Geschäftsdaten und Annahmen in eine Prognose umwandeln, die das Treasury steuern, erklären und der es vertrauen kann.

Warum KI-gestützte Prognosen zunächst eine solide Datenbasis benötigen

Wir haben unsere Agentic-AI-Lösung bei KyribaLive vorgestellt, und ich bin wirklich gespannt, wohin die Reise führt. Im Bereich der Liquiditätsplanung deutet KI bereits auf eine praktische Weiterentwicklung hin: historische Cashflow- und Liquiditätsdaten zu nutzen, um prognostizierte Zahlungsströme zu generieren – während die Prognose in konfigurierten Datenquellen und einer strukturierten Planungslogik verankert bleibt.

Doch ich sage es offen: KI wird keinen schlecht strukturierten Prognoseprozess retten. Wenn Annahmen unklar sind, wenn die Regeln in Tabellenkalkulationen vergraben liegen, wenn es keine Versionshistorie und keine Governance gibt, wird KI die Verwirrung beschleunigen – und nicht beheben.

Eine Treasury-Führungskraft formulierte die Zielvision treffend: „Was ich mir wünsche: dass die Person, die die Prognose erstellt, zum Reviewer wird – und KI der Motor ist, der die Prognose eigentlich erstellt." Das ist die Richtung, in die es geht. Aber dafür muss das Fundament zuerst solide sein. Advanced Liquidity Planning schafft dieses Fundament. KI-gestützte Prognosen bauen darauf auf. Das ist die richtige Reihenfolge.

Ein solides Fundament für bessere Liquiditätsentscheidungen

Für mich führt Advanced Liquidity Planning alles auf einen einfachen Gedanken zurück: Das Treasury sollte weniger Zeit damit verbringen, die Prognose zusammenzustellen – und mehr Zeit damit, sie zu nutzen. Wenn Daten, Regeln, Annahmen und Versionen miteinander verknüpft sind, wird die Prognose einfacher zu erklären und einfacher zu vertrauen. Genau das gibt dem Treasury mehr Sicherheit, wenn das Unternehmen die nächste Frage stellt.

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