Das Liquiditätsmanagement nimmt eine zentrale Aufgabe jeder Treasury- und Finanzabteilung ein. Die finanzielle Stabilität eines Unternehmens lässt sich durch unterschiedliche Techniken und Methoden unterstützen, die primär die Prognose von zukünftig verfügbaren liquiden Mitteln zum Ziel haben – dem Liquiditätsforecast.
Mit dem Liquiditätsforecast als wichtigstes Instrument im Liquiditätsmanagement kann das Ziel erfüllt werden, frühzeitig etwaige Finanzierungsbedarfe zu identifizieren. Der Liquiditätsforecast wird unter Berücksichtigung aller zur Verfügung stehenden Informationen erstellt, also mit Daten zu laufenden und zukünftigen Geschäftsvorfällen, aber auch mithilfe von Mustern und Korrelationen, die eine qualitative Aussage über die Erreichbarkeit der in der Liquiditätsplanung definierten Ziele ermöglichen. Somit stellt der Liquiditätsforecast eine belastbare Grundlage für Investitionsentscheidungen dar, deren Präzision erhöht und deren Aufwand reduziert werden kann.
Ein Liquiditätsforecast sollte möglichst präzise und aktuell sein, gleichzeitig aber ohne großen Aufwand erstellt werden. Manuelle oder teilautomatisierte Forecasting-Ansätze nehmen schon deshalb sehr viel Zeit und Aufwand in Anspruch, weil die notwendigen Daten aus den verschiedensten Unternehmenseinheiten zusammengetragen werden müssen. Diese heterogene Masse muss anschließend noch in eine homogene Datenquelle konsolidiert werden.
Effizienter und zeitsparender sind dagegen Predictive Analytics-Ansätze, die aus der Vergangenheit lernen und auf Basis dieser Erkenntnisse Vorhersagen treffen können. Automatisiert erstellt, können für den Liquiditätsforecast auch große Datenmengen verarbeitet werden. Die sorgfältige Auswahl der Predictive Analytics-Modelle ebnet den Weg zu einer erfolgreichen Implementierung und kann so dem Treasury das notwendige Werkzeug für einen deutlich größeren Handlungsspielraum bieten.
Der Liquiditätsforecast ist für die finanzielle Stabilität Ihres Unternehmens von großer Bedeutung, bildet er doch die Grundlage für eine frühzeitige Identifikation etwaiger Finanzierungsbedarfe und -überschüsse, sowie für die Bestimmung erforderlicher Laufzeiten neuer Zinssicherungs-geschäfte. Traditionelle Methoden bringen hier einen hohen manuellen Aufwand mit sich und haben oftmals ungenaue Prognoseergebnisse zur Folge.
Predicitive Analytics-Ansätze hingegen ermöglichen zum einen die Verarbeitung großer Datenmengen, zum anderen eine Automatisierung der Forecast-Erstellung. Grundlage hierfür sind u.a. intensive explorative Datenanalysen, die z.B. auch Einmal-Effekte hervorbringen können. Die Analyse dieser "Ausreißer" oder Outlier liefert wichtige Erkenntnisse für eine kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität.
Die automatisierte Anbindung interner und externer Datenquellen dient als Grundlage für die Integration verschiedener Datenquellen in ein holistisches System. Diese reduziert nicht nur deutlich den Aufwand und die Fehleranfälligkeit, die durch die manuelle Zusammenführung aus verschiedenen Systemen entstehen, sondern ermöglicht die flexible Einbindung aller verfügbaren und korrigierten Daten. Mit dem Five1 Data Exchange Service (DES) gelingt die Integration dieser Daten in die AWS Cloud schnell und einfach.
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