Warum Excel bei der Liquiditätsplanung versagt

Liquiditätsplanung ist eine grundlegende Funktion in der Finanzplanung eines jeden Unternehmens. Sie liefert Antworten auf Fragen wie: „Haben wir genug Cash, um unseren unmittelbaren und kurzfristigen Verbindlichkeiten nachzukommen?“ „Wie viel Cash müssen wir für anstehende Steuerzahlungen beiseitelegen?“ und „Wie hoch sind unsere prognostizierten Mittelzuflüsse und -abflüsse für die nächste Woche, den nächsten Monat oder das nächste Quartal?“

Die Frage ist, ob Excel in einem instabilen globalen Umfeld wie dem aktuellen noch ausreicht, um die komplexen Cashflows Ihres Unternehmens vorherzusagen. Excel ist zwar für viele nach wie vor ein bewährtes Tool, doch bei der Abwicklung komplexer Finanztransaktionen stößt es zunehmend an seine Grenzen. Insbesondere wenn Ihr Unternehmen wächst, international expandiert oder mehrere Tochtergesellschaften verwaltet, kann Excel Sie zurückhalten. Schauen wir uns an, warum der Umstieg auf eine Software für die Liquiditätsplanung mehr als nur ein Upgrade ist:

Unser Experte

Hubert Rappold ist Senior Treasury Expert bei Nomentia. Nach 10 Jahren als Partner bei Schwabe, Ley & Greiner gründete er TIPCO, wo er 10 Jahre Co-CEO war. Seit der Übernahme der TIPCO durch Nomentia in 2021 hat er in unterschiedlichen Rollen den Aufbau der Marke Nomentia im deutschsprachigen Raum begleitet.

Liquiditätsplanung in der Theorie

Die Erstellung einer Liquiditätsplanung ist einfach, zumindest auf dem Papier.

1. Planungszeitraum festlegen: Das Erstellen einer Liquiditätsprognose beginnt mit der Festlegung des Planungszeitraums. Kurzfristige Prognosen (täglich, wöchentlich oder in einigen Fällen innerhalb eines Tages) eignen sich ideal für die Verwaltung der täglichen Liquidität, während langfristige Prognosen (wöchentlich, vierteljährlich oder jährlich) die strategische Planung unterstützen. Die Häufigkeit der Prognosen hängt von der Größe, Komplexität und Cashflow-Volatilität Ihres Unternehmens ab.
2. Zahlungseingänge auflisten: Als Nächstes müssen alle erwarteten Zahlungseingänge aufgelistet werden. Dazu gehören Umsatzerlöse, Darlehenserlöse und andere Einnahmequellen wie Zinsen oder Verkäufe von Vermögenswerten.
3. Zahlungsausgänge auflisten: Anschließend müssen die Zahlungsausgänge aufgelistet werden – Betriebsausgaben, Gehaltsabrechnung, Miete, Nebenkosten, Steuern und Schuldentilgung. Um Überrraschungen zu vermeiden, lohnt es sich, hier gründlich zu sein.
4. Anfangs- und Endbestand definieren: Der Anfangsbestand dient als Grundlage für die Prognose. Der Netto-Cashflow wird durch Subtrahieren der Gesamtabflüsse von den Zuflüssen ermittelt. Der Endbestand einer Periode wird zum Anfangsbestand der nächsten Periode.
5. Datenquellen identifizieren und verknüpfen, um die Automatisierung und Wiederverwendung von Daten zu erhöhen: Dies kann die Verknüpfung von Buchhaltungssoftware, Bankdaten, CRM-Systemen und ERP-Plattformen umfassen. APIs und Integrationen ermöglichen, Cashflow-Daten in Echtzeit zu erfassen.
6. Darlehen hinzufügen: Ein weiterer Teil der Planung sind Darlehen, Kreditlinien, Überziehungskredite oder andere Finanzierungsvereinbarungen. Dabei müssen sowohl die Kreditlimits als auch die Rückzahlungsverpflichtungen, einschließlich Zinsen, berücksichtigt werden.
7. Überprüfen und anpassen: Schließlich sollte die Prognose regelmäßig überprüft und angepasst werden. Marktbedingungen, das Zahlungsverhalten der Kunden und unerwartete Ausgaben wirken sich auf den Cashflow aus. Durch häufige Aktualisierungen stellen Sie sicher, dass Ihre Prognose korrekt bleibt.

In der Realität ist die Liquiditätsplanung jedoch etwas komplizierter. Je nachdem, mit welchen Tools Sie Ihre Prognosen erstellen, verbringen Sie möglicherweise mehr Zeit mit der Erfassung Ihrer Liquiditätsdaten als mit der eigentlichen Analyse und Unterstützung Ihres Unternehmens. Hubert Rappold drückt es so aus: „Excel bietet zwar Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit für die Liquiditätsplanung in kleinem Umfang, wird aber mit zunehmender Datenmenge schnell unhandlich, was die Verarbeitung verlangsamt und zu Fehlern führt“.

Wie wirkt sich die Verwendung von Excel auf die Liquiditätsplanung aus?

„Die eigentliche Herausforderung bei der Verwendung von Excel für die Liquiditätsplanung entsteht, wenn Änderungen erforderlich sind: die Aktualisierung von Formeln, die Verteilung neuer Versionen und die Bewältigung von Schwierigkeiten bei der Konsolidierung können eine einfache Anpassung in einen logistischen Albtraum verwandeln.“ – Hubert Rappold, Senior Treasury Expert, Nomentia

• Genauigkeit der erwarteten Ein- und Auszahlungen: Es macht wenig Sinn, Prognosen nur um ihrer selbst willen zu erstellen. Daher ist die genaue Erfassung der erwarteten Ein- und Auszahlungen ein grundlegender Faktor im Cashflow-Management. Da Excel in hohem Maße auf manueller Dateneingabe basiert, ist das Risiko menschlicher Fehler in der Planung erheblich. Stellen Sie sich die Wahrscheinlichkeit vor, dass Transaktionen fehlen oder doppelt erfasst werden, und multiplizieren Sie diese Zahl dann mit der Anzahl der Personen, die an Ihren Prognosen arbeiten. Von der Fehlkategorisierung von Zuflüssen bis hin zur verzögerten Identifizierung von Zahlungsdiskrepanzen kann eine manuelle Überwachung sowohl Ihre Cash-Position als auch die Prognosen verzerren:

„Die mangelnde Automatisierung von Excel und die Schwierigkeiten bei der Handhabung integrierter Daten werden zu einem großen Engpass, wenn Unternehmen wachsen. Hier kann eine Software einen erheblichen Mehrwert in Bezug auf Genauigkeit und Zeitersparnis bieten.“, erklärt Hubert Rappold.

• Bestimmung von Cashflow-Schwankungen: Um Schwankungen durch beispielsweise Saisonalität genau zu bestimmen, sind komplexe Formeln erforderlich. Werden diese manuell über große Datenmengen hinweg angepasst, steigt die Wahrscheinlichkeit von Formelfehlern oder Fehlinterpretationen. In einem sich schnell verändernden Umfeld kann ein kleiner Fehler in den Liquiditätsprognosen für Spitzenzeiten zu verpassten Chancen oder Finanzierungslücken führen.

Rappold bringt es wie folgt auf den Punkt: „Wenn sich die Prognosezeiträume verlängern und die Datenkomplexität zunimmt, versagt Excel oft und verwandelt ein einst effizientes Tool in eine Quelle der Frustration und des Risikos.“

• Risiken und Unsicherheiten: Da Excel in der Regel nicht so ausgereift ist wie spezialisierte und speziell entwickelte Prognosewerkzeuge, kann die Risikomodellierung in Excel arbeitsintensiv sein. Unternehmen, die beispielsweise Prognosen auf Grundlage volatiler Rohstoffpreise oder unsicherer Kundenzahlungen erstellen, sollten sich auf Schwierigkeiten einstellen, diese Variablen effektiv zu berücksichtigen. Wenn man aufgrund unzureichender Funktionen gezwungen ist, Prognosen zu vereinfachen, kann dies oft zu ungenauen Risikobewertungen führen und Unternehmen Liquiditätsengpässen aussetzen.
• Trends und Muster erkennen: Seien wir ehrlich: Die Fähigkeit von Excel, Trends in großen Datensätzen zu analysieren, ist begrenzt. Einzelhandelsunternehmen, die beispielsweise mehrjährige saisonale Verkaufsmuster analysieren, übersehen wahrscheinlich subtile Veränderungen im Kundenverhalten aufgrund langsamer Verarbeitung oder falsch konfigurierter Pivot-Tabellen. Eine solche Fehlausrichtung der Prognosen ist verheerend.
• Währungsmanagement und Wechselkursschwankungen: Sie kennen das: Die Verwaltung mehrerer Währungen in Excel ist umständlich. Die manuelle Aktualisierung von Wechselkursen in Echtzeit führt zu Inkonsistenzen in Ihren Plandaten und zu ungenauen Prognosen, insbesondere bei global agierenden Unternehmen. Stellen Sie sich zum Beispiel ein Unternehmen vor, das sich auf Excel verlässt, um internationale Lieferantenzahlungen zu verwalten. Wie wahrscheinlich ist es, dass dieses Unternehmen ohne integrierte Echtzeitdaten das Wechselkursrisiko unterschätzt und dadurch seine Gewinnmargen beeinträchtigt?
• Regionale Marktbedingungen: Da Excel Schwierigkeiten hat, unterschiedliche Wirtschaftsdaten wie regionale Inflationsraten oder branchenspezifische Konjunkturabschwünge in verschiedenen Märkten zu integrieren, werden länderspezifische Wirtschaftstrends bei der Planung leicht übersehen. Dies führt zu ungenauen globalen Cashflow-Prognosen und möglicherweise zu einer Fehlallokation von Ressourcen.
• Änderungen der Geschäftstätigkeit oder der Marktbedingungen: Szenarioanalysen sind ein wichtiger Bestandteil der Finanzplanung. Die Szenarioanalyse mit Excel beinhaltet komplexe Formeln, die unhandlich werden, wenn mehrere Variablen, wie etwa eine plötzliche Unterbrechung der Lieferkette oder eine Verschiebung der Marktnachfrage, berücksichtigt werden müssen.
• Finanzierungsbedarf und Finanzierungsquellen: Die Verwaltung verschiedener Finanzierungsszenarien in Excel kann zu komplizierten Tabellenkalkulationen führen, die schwer zu überprüfen sind. Beispielsweise kann die Kombination von Fremdkapital, Eigenkapital und internen Liquiditätsreserven über mehrere Prognosen hinweg die Gesamtfinanzierungsposition verschleiern und schnell zu ungenauen Schlussfolgerungen über den Liquiditätsbedarf führen.
• Finanzplanung und Strategie: Die Abstimmung von Liquiditätsprognosen mit langfristigen strategischen Zielen, wie zum Beispiel Expansionsplänen oder Akquisitionen, ist allein mit der Unterstützung von Excel eine Herausforderung. Die Integration verschiedener Datenquellen, wie zum Beispiel Marktprognosen oder Wettbewerbsanalysen, erfordert manuelle Eingaben, was bekanntermaßen das Risiko von Inkonsistenzen erhöht. 
• Budgetierung: Die Sicherstellung der Genauigkeit über mehrere verknüpfte Spreadsheets hinweg ist komplex. Die Unterbrechung eines Zellbezugs kann sich auf Budgets auswirken und zu falschen Prognosen führen. Beispielsweise kann schon ein kleiner Formelfehler in einer Kostenstelle die Gesamtkostenprognose in die Höhe treiben und den Finanzplan des Unternehmens verzerren. 
• Investitionsportfolio: Excel hat Schwierigkeiten, Investitionsausgaben über verschiedene Cashflow-Komponenten hinweg zu synchronisieren. Beispielsweise kann es für ein Unternehmen, das in eine neue Anlage investieren möchte, schwierig sein, die Auswirkungen auf den Cashflow in den verschiedenen Phasen genau darzustellen, insbesondere wenn die Finanzierung aus mehreren Quellen stammt.
• Kreditauflagen und Finanzierungsvereinbarungen: Die Verfolgung komplexer Kreditauflagen und Finanzierungsbedingungen in Excel kann zu Fehlern führen. Für ein Unternehmen, das mehrere Finanzierungsvereinbarungen mit unterschiedlichen Zinssätzen und Rückzahlungsbedingungen verwaltet, kann die Nichteinhaltung von Kreditauflagen aufgrund übersehener vertraglicher Details schwerwiegende Folgen haben, da sie Strafen auslösen kann.

Woran scheitert Excel bei der Liquiditätsplanung?

"Wenn Unternehmen über einige wenige Einheiten hinauswachsen, werden die Ineffizienzen von Excel deutlich - insbesondere bei der Integration von Daten aus verschiedenen Systemen wie ERP, Banken und Controlling." - Hubert Rappold, Senior Treasury Experte, Nomentia 

Wie wichtig eine genaue Liquiditätsplanung ist, zeigt sich, wenn Unternehmen in finanzielle Schwierigkeiten geraten oder sogar restrukturiert werden müssen. Sich auf Excel ohne Automatisierung und Integration zu verlassen, kann zu gefährlichen Fehlkalkulationen führen. - Hubert Rappold, Senior Treasury Experte, Nomentia 

Die Vorteile einer Liquiditätsplanungssoftware

Im Vergleich zur Excel-basierten Planung bietet eine Software für die Liquiditätsplanung eine höhere Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit. Sie ist daher eine klare Wahl für Unternehmen, die komplexe Finanztransaktionen verwalten.

• Automatische Plausibilitätsprüfungen: Liquiditätsplanungssysteme weisen automatisch auf Ausreißer und Unstimmigkeiten hin. Im Gegensatz zu manuellen Excel-Prozessen schaffen diese Tools Transparenz über ungewöhnliche Zu- oder Abflüsse wie unerwartete Ausgabensteigerungen oder fehlende Einnahmen, sodass Unternehmen Ungenauigkeiten schnell untersuchen und korrigieren können.
• Cashflow-Mapping: Moderne Liquiditätsplanungssoftware erhöht die Prognosegenauigkeit, indem sie Zahlungsgewohnheiten und Häufigkeitsregeln auf Liquiditätsprognosen anwendet. Zum Beispiel kann die Software Schwankungen berücksichtigen, wie Kunden, die nach unterschiedlichen Zeitplänen zahlen, oder Lieferanten, die Skonti für frühzeitige Zahlungen anbieten. Diese differenzierte Abbildung spiegelt reale Zahlungsmuster wider.
• Historische Datenanalyse: Spezielle Prognosewerkzeuge nutzen historische Cashflow-Daten, um Muster und Trends zu erkennen, die nicht immer offensichtlich sind. So werden beispielsweise saisonale Schwankungen, wiederkehrende Ausgaben und das Zahlungsverhalten von Kunden automatisch berücksichtigt, was präzisere Prognosen für die Zukunft ermöglicht. Dies hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage langfristiger Cashflow-Trends zu treffen.
• Predictive Analytics: Fortgeschrittene Prognosewerkzeuge nutzen künstliche Intelligenz, um die Genauigkeit von Prognosen zu verbessern. Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren große Datenmengen und prognostizieren künftige Cash-Positionen mit höherer Genauigkeit, indem sie Variablen wie Markttrends, Kundenverhalten und wirtschaftliche Bedingungen einbeziehen. Dieser proaktive Planungsansatz ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Cashflow-Herausforderungen und -Chancen zu antizipieren.

Erstellung eines Business Cases für Liquiditätsplanungssoftware 

Die Investition in eine Software zur Liquiditätsplanung kann das Cash Management Ihres Unternehmens erheblich verbessern, indem Effizienz, Genauigkeit und Entscheidungsfähigkeit erhöht werden.

Dabei sollten Sie sich fragen:

• Wie viel Zeit und Ressourcen wenden Sie derzeit für manuelle Prognosen auf?
• Ist Ihr aktuelles Cash Management-System für zukünftiges Wachstum oder organisatorische Komplexität ausgelegt?
• Welche Kosten entstehen durch Entscheidungen, die auf ungenauen Prognosen basieren?
• Wie würden automatisierte Echtzeit-Prognosen unsere Finanzstrategie verbessern?

Einführung einer Liquiditätsplanungssoftware? Beachten Sie Folgendes: 

• Steigerung von Effizienz und Genauigkeit: Manuelle Prognoseprozesse sind fehleranfällig und die zeitaufwändige Dateneingabe kann zu Ungenauigkeiten führen, die die Liquiditätsprognose verzerren können. Automatisierung reduziert menschliche Fehler, beschleunigt den Prozess und schafft wertvolle Zeit für strategische Analysen.
• Bessere Entscheidungsfindung: Genaue und zuverlässige Prognosen bieten einen klareren Einblick in die zukünftige Liquiditätssituation und ermöglichen es Führungskräften, fundierte Entscheidungen über Investitionen, Expansion und Risikomanagement zu treffen. Die Echtzeit-Datenintegration ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Marktveränderungen und vermeidet kostspielige finanzielle Fehlentscheidungen.
• Skalierbarkeit und Flexibilität: Wenn Unternehmen durch Fusionen, Übernahmen oder Marktexpansionen wachsen, wird die Aufrechterhaltung einer zentralisierten Liquiditätskontrolle zu einer Herausforderung. Eine Prognosesoftware kann schnell an die neuen Geschäftsanforderungen angepasst werden. Sie bietet die Flexibilität, verschiedene Systeme zu integrieren und eine konsolidierte Sicht des Cashflows über alle Einheiten hinweg zu erstellen.
• Kosten-Nutzen-Analyse: Auch wenn die Anfangsinvestition hoch erscheinen mag, überwiegen die langfristigen Einsparungen durch weniger Fehler, optimierte Prozesse und bessere Entscheidungsfindung bei weitem die Kosten. Fehlerhafte Prognosen können zu finanziellen Fehlentscheidungen, verpassten Gelegenheiten oder Liquiditätskrisen führen, was die Notwendigkeit solider Prognosewerkzeuge unterstreicht.

Die Kosten für eine Liquiditätsplanungssoftware sind minimal im Vergleich zu den potenziellen finanziellen Verlusten, die durch Fehler in Excel entstehen können." – Hubert Rappold, Senior Treasury Expert, Nomentia

Fazit: Warum Excel für die Liquiditätsplanung einfach nicht ausreicht

Sich bei der Liquiditätsplanung auf Excel zu verlassen, mag bequem erscheinen, ist aber ein Risiko, das sich Ihr Unternehmen nicht leisten kann. Von ungenauen Prognosen aufgrund manueller Fehler bis hin zur Schwierigkeit, globale Daten aus mehreren Unternehmenseinheiten zu konsolidieren - die Grenzen sind offensichtlich. Excel fehlt es an Automatisierung, Skalierbarkeit und Genauigkeit, die für die Verwaltung der komplexen Finanzumgebungen von heute erforderlich sind.

„Der Schlüssel zu einem erfolgreichen Wechsel von Excel zu einer Prognosesoftware liegt darin, die vorhandenen Daten nahtlos zu integrieren, die Benutzerfreundlichkeit des Systems an die Erwartungen der Benutzer anzupassen und sicherzustellen, dass das Tool die individuellen Prognoseanforderungen jeder Abteilung unterstützt“. - Hubert Rappold, Senior Treasury Experte, Nomentia

Durch das Festhalten an veralteten Methoden setzen sich Unternehmen Liquiditätsrisiken, verpassten Gelegenheiten und Fehlentscheidungen aus. Der Wechsel zu einer spezialisierten Prognosesoftware ist nicht nur eine Frage der Effizienz, sondern auch der Sicherung der finanziellen Zukunft Ihres Unternehmens. Die richtigen Tools sorgen für Genauigkeit, verbessern die Transparenz und schaffen das Vertrauen, das Sie benötigen, um auf allen Ebenen Ihres Unternehmens fundierte strategische Entscheidungen zu treffen. Ist es nicht an der Zeit, die Tabellenkalkulation hinter sich zu lassen?