Predictive Analytics: Revolution für die Liquiditätsprognose von kleinen Unternehmen

Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) ist es von entscheidender Bedeutung, immer die volle Kontrolle über ihre finanzielle Situation zu behalten. Bei größeren Unternehmen können finanzielle Engpässe leichter ausgeglichen werden, aber gerade bei kleinen Unternehmen  können sie oft weitreichende Folgen für das Unternehmen haben. 

Daher ist es gerade für sie wichtig, ihre finanzielle Situation möglichst effizient unter Kontrolle zu behalten und effektiv zu managen. 

Hier geht es vor allem um das Thema Liquidität und zwar nicht nur aktuelle Liquidität, sondern auch wie die Liquidität in der Zukunft aussehen wird.

Die Liquidität eines Unternehmens bezeichnet die Fähigkeit des Unternehmens, kurzfristige Verbindlichkeiten jederzeit zu begleichen, ohne in finanzielle Schwierigkeiten zu geraten. Eine sorgfältige Liquiditätsplanung trägt dazu bei, finanzielle Engpässe zu vermeiden und die Stabilität des Unternehmens zu gewährleisten. 

Während sich die Liquiditätsplanung vor allem auf die aktuelle finanzielle Situation konzentriert, geht die Liquiditätsprognose einen Schritt weiter: Sie ermöglicht eine vorausschauende Einschätzung der finanziellen Lage, um potenzielle Engpässe frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden. Allerdings ist dieser Prozess oft noch manuell und fehleranfällig, was dann entsprechende Überraschungen in Form von negativen Kontosalden nach sich ziehen kann.

In der Regel sind es eher größere Unternehmen, die sich mit Themen wie Liquiditätsprognosen beschäftigen, weil dort eben auch die notwendigen Ressourcen in Form von Abteilungen wie Treasury und Cash Management bestehen.

Daher wollen wir uns in diesem Beitrag mit dem Thema datenbasierte Zukunftsprognose (oder auch Prädiktive Analyse) genauer beschäftigen und uns anschauen, was dies für kleine Unternehmen in der Praxis bedeuten kann. 

Was ist die datenbasierte Zukunftsprognose

Laut der Harvard Business School beschreibt die prädiktive Analyse den Einsatz von Daten, um mit Hilfe historischer Informationen zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen. Mit anderen Worten bezieht sie sich auf die Nutzung von Daten, um mittels dieser zukünftige Trends und Ereignisse durch die Analyse historischer Informationen vorherzusagen. 

Auf die Liquiditätsprognose übertragen bedeutet dies, dass durch die Analyse historischer Cashflow-Daten zukünftige Szenarien entwickelt werden können, die Unternehmen dabei unterstützen, fundierte finanzielle Entscheidungen zu treffen. 

Analytische Prognosemodelle werden in unterschiedlichen Formen verwendet. Die Liquiditätsprognose ist ein Beispiel. Des Weiteren werden solche Prognosemodelle zum Beispiel auch in der Gastronomie, zur Personalplanung, im Marketing, zur Verhaltensanalyse oder im Gesundheitswesen zur Früherkennung von Risiken verwendet.

Dies bedeutet, dass kleine Unternehmen nicht nur ihre Liquidität effizient überwachen können, sondern auch, dass sie von automatisierten Finanzprozessen, die zuvor oft nur großen Unternehmen vorbehalten waren, profitieren können.  

Für KMUs liegt der Vorteil der verbesserten Entscheidungsgrundlage und der Automatisierung von Finanzprozessen. Mit anderen Worten werden Prozesse und Tools, die sonst nicht für kleine Unternehmen zugänglich waren, nun bereitgestellt.

Vorteile gegenüber manuellen Liquiditätsprognosen:

• Erhöhte Genauigkeit: Es können große Datenmengen analysiert und Muster erkannt werden, die für Menschen schwer zugänglich sind. Dadurch entstehen präzisere Vorhersagen.
• Schnellere Verarbeitung: Es können Daten effizient und zeitsparend verarbeitet werden.  
• Mehr Automatisierung: Das Risiko von Fehlern wird reduziert und vormals manuelle Prozesse können automatisiert werden. 

Diese Technologie kann auch in Kombination mit manuellen Prognosen verwendet werden. Die KI generiert erste Vorhersagen, die dann von den Finanzverantwortlichen überprüft und angepasst werden können.

Der Schlüssel zur vorausschauenden Analyse: Historische Daten

Um mit Predictive Analytics zu beginnen, müssen Unternehmen relevante Daten für ihre Liquiditätsprognosen identifizieren. Die Qualität der Daten ist dabei entscheidend. 

Aus dem privaten Bereich kennt man die prädiktive Analyse, wenn man Apps wie Finanzguru nutzt. Nachdem die Konten verbunden sind, sucht die KI nach Mustern, um vorauszusehen, welche Ausgaben und Zahlungsströme in der Zukunft entstehen können.

Im Unternehmensbereich gibt es Apps wie FinCheck. FinCheck nutzt vorausschauende Analysemodelle, um Liquidität, Einnahmen und Ausgaben vorherzusagen. Durch die Analyse von Kontodaten, Zahlungsströme und Finanzdokumente können Nutzer ihre aktuellen und zukünftigen finanziellen Bedürfnisse genau vorhersagen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Wenn es also um die Nutzung von Predictive Analytics geht, sind folgende Schritte wichtig:

• Alle verfügbaren Finanzdaten sammeln: Dazu gehören historische Cashflows sowie gesamtwirtschaftliche Prognosen.
• Daten bereinigen und vorbereiten: Entfernen fehlender oder inkonsistenter Daten, Normierung der Daten und Anpassung an maschinelle Lernalgorithmen.
• Daten in Trainings- und Test Sets aufteilen: So lässt sich die Genauigkeit der Modelle bewerten und optimieren.
• Erkannte Muster durch Interaktion mit dem Nutzer validieren: Dadurch ist sichergestellt, dass der Nutzer über die erkannten Muster informiert ist und mit der KI hinsichtlich potentieller Fehler oder nicht erkannter Muster interagiert (Feeback Loop)

Ein häufiger Fehler, der entstehen kann, ist es, die Daten nicht genug zu pflegen und aufzubereiten. Dieser Fokus auf Qualität ist essentiell und wird zwar zunächst etwas Zeit in Anspruch nehmen, wir aber langfristig mehr als diese Zeit wieder einsparen.

Wichtige Einflussfaktoren 

Die allgemeinen Einflussfaktoren auf die Liquiditätsentwicklung können je nach Unternehmen und Branche variieren. Zum Beispiel haben Feiertage oder saisonale Trends in verschiedenen Branchen mehr oder weniger starke Auswirkungen. 

Jede Firma verfügt über spezielle Einflussfaktoren, die in die Prognose integriert werden können, sofern historische Daten verfügbar sind.

Die erste Liquiditätsprognose 

Sobald das erste Modell für die Liquiditätsprognose erstellt wurde, kann es kontinuierlich verbessert werden. Je mehr historische Daten zur Verfügung stehen, desto genauer werden die Vorhersagen. Vor jeder neuen Prognose wird automatisch geprüft, ob das verwendete Modell noch das beste ist oder ob es auf Basis aktueller Daten angepasst werden muss. 

Jeder, der schon öfter Tools wie ChatGPT oder andere Large Language Models (LLMs) verwendet hat, hat sicher schonmal gesehen, dass manchmal zwei Antwortmöglichkeiten ausgegeben und nach der besseren Antwort gefragt wird. 

Dieses Konzept nennt sich ‘Human in the loop’. Der Hintergrund dazu ist, dass jede KI immer noch den Faktor Mensch benötigt, um zu lernen und kontinuierlich bessere Vorhersagen zu treffen.

Die FinCheck App ermöglicht es, das Modell jederzeit mit neuen Einflussfaktoren zu kalibrieren, um die Vorhersagen weiter zu optimieren.

Nicht so komplex wie es zunächst scheint

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die prädiktive Analyse zunächst komplex erscheinen kann, jedoch gerade kleinen Unternehmen enorme Vorteile bieten kann, wenn es um die Liquiditätsplanung geht. 

Mit der FinCheck-App von VR Smart Guide erhalten Unternehmen eine innovative Lösung, die genau diese Predictive Analytics nutzt, um präzisere Prognosen zu erstellen und die Finanzplanung effizienter zu gestalten. Die Kombination aus datengetriebenen Modellen und menschlicher Expertise führt zu besseren Entscheidungen und einem optimierten Finanzmanagement.

Mit der App FinCheck von VR Smart Guide können nun auch KMUs ihre Finanzsituation immer unter Kontrolle behalten und von der Automatisierung und Präzision profitieren, die KI-gestützte Analysen in die Liquiditätsprognose bringen.