AI & BI Use-Case · Business Intelligence

Cashflow-Forecasting

Liquidität präzise prognostizieren und steuern.

Worum es geht

Cashflow-Forecasting verknüpft Aufträge, Rechnungen, Zahlungsziele und Saisonalitäten zu einer belastbaren Liquiditätsprognose. Engpässe und Überschüsse werden früh sichtbar.

  • Bessere Planung
  • Geringeres Risiko
  • Mehr Transparenz
Business Case & ROI
−30 %

Forecast-Abweichung

−20 %

Liquiditätsengpässe

4–6 Mon.

Amortisation

+15 %

Planungssicherheit

Berechnet aus reduzierten Überziehungszinsen, besserer Investitionsplanung und geringerem Liquiditätsrisiko.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Cashflow-Forecasting zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Cashflow-Forecasting-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Cashflow-Forecasting in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Finanzdaten

Kostenstellen, Budgets, Cashflows und Rechnungen.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Auftragsdaten

Kundenaufträge, Positionen und Termine.

Verkaufsdaten

Aufträge, Umsatz, Kanäle und Kundenfeedback.

Lieferantendaten

Lieferzeiten, Zertifikate, Preise und Bewertungen.

Kundendaten

Verträge, Vorgänge und Kommunikation.

Stakeholder
  • CFO

    Erhält verlässliche Finanz- und Risikokennzahlen.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • Geschäftsführung

    Erhält belastbare Kennzahlen für strategische Entscheidungen.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

Typische Mehrwerte
01

Bessere Planung

02

Geringeres Risiko

03

Mehr Transparenz

04

Bessere Entscheidungen

05

Kostensenkung

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen
Synergien & positive Nebeneffekte

Bedarfsprognose

Datenfluss ermöglicht präzisere Prognosen.

Automatisierte Berichte

Kennzahlen werden ohne manuellen Aufwand bereitgestellt.

BI-Reporting

Kennzahlen werden in Dashboards bereitgestellt.