Planung ist „die gedankliche Vorwegnahme zukünftigen Handelns durch Abwägen verschiedener Handlungsalternativen und Entscheidungen für den günstigsten Weg“ schrieb einst Günter Wöhe in seinem Standardwerk „Einführung in die allgemeine Betriebswirtschaftslehre“ und formulierte damit eine hervorragende Definition, die lässt sich ohne weiteres auf den Finanzbereich und die Planung der Liquidität übertragen lässt.
Als Handlungs-Maximen für den „günstigsten Weg“ können neben dem obersten Ziel der Liquiditätssicherung des Unternehmens zins-, kosten- und risikominimierende Vorgaben einbezogen werden, wie z.B. die Vermeidung von Negativzinsen und Verwahrentgelten oder die Eindämmung der Zins- und Wechselkursänderungsrisiken auf ein vertretbares Maß. Voraussetzung für optimale Entscheidungen sind vollständige und richtige Ausgangsdaten. Schon deren Zusammenstellung bereitet vielen Cash Manager*innen oft Kopfzerbrechen. Während regelmäßige Ausgaben wie Löhne und Gehälter, Versicherungsbeiträge, Steuerzahlungen, Material- und Energiekosten meist gut prognostizierbar sind, lassen sich erwartete Geldeingänge, aber auch bestimmte Ausgaben nur wenig präzise einplanen.
Natürlich hängen Qualität und der mögliche Zeithorizont einer Planung stark von der Branche des jeweiligen Unternehmens ab. Energieversorger oder Städte und Kommunen können ihre Einnahmen und Ausgaben (in normalen Zeiten) meist recht gut planen. Überraschende Ereignisse, bedingt z.B. durch Naturkatastrophen, Rohstoffknappheiten oder die gegenwärtige Pandemie, ändern die Situation aber oft so eklatant, dass eine starre Planung auch hier falsche Entscheidungen hervorbringen würde.
Aus diesem Grund ist es wichtig, stets möglichst aktuelle Daten einzubeziehen und die Finanzplanung flexibel zu halten. Wann immer möglich, sollte bei der Vervollständigung auf einen automatisierten Datenimport zurückgegriffen werden. Sind Cashflows generell gut prognostizierbar, kann eine rollierende Planung unter Einbezug vorangegangener und als richtig eingestufter Werte („IST-Daten“) top-down leicht in die Zukunft projiziert werden. Manuell zu ergänzen wären dann nur noch wenige Einzel-Cashflows.
Der Rückgriff auf eine ausreichende Historie qualitativ hochwertiger Daten kann in weiterer Folge als Basis für ausgeklügelte Algorithmen oder den Einsatz selbstlernender neuronaler Netze zur optimierten Vorhersage im Rahmen der „Predictive Analytics“ eingesetzt werden. Auch lassen sich auf einer solchen Grundlage Kennzahlen zur Sicherheit der künftigen Zahlungseingänge, wie z.B. der „Cash Flow at Risk“, errechnen und als Steuerungsinstrument verwenden. Derartige Evaluierungen erfordern neben hoher Rechnerleistung und genügend Speicherplatz jedoch sehr solide Datenreihen, die in dem meisten Unternehmen nicht über einen ausreichenden Zeitraum vorliegen oder durch Covid-19-Auswirkungen nicht mehr als Prognosebasis zu gebrauchen sind.
Viel wichtiger sind daher bei einer systemgestützten Liquiditätsplanung die Möglichkeiten, die Einflüsse unterschiedlicher Faktoren wie z.B. Umsatzzahlen, Zinsänderungen, Devisenkurs- und Rohstoffpreisschwankungen auf die bisher erstellten Planungen anzuwenden und verschiedene Verläufe simulieren zu können. So lassen sich die Extreme unter besonders schlechten und besonders guten Einflüssen als „worst/best case scenario“ erstellen und dann sukzessive in Richtung des wahrscheinlichsten Verlaufs („most likely“) eingrenzen. Zur kontinuierlichen Verbesserung der Planungsqualität werden PLAN-/IST Abweichungsanalysen gefahren, die Ursachen für Abweichungen ausgemacht und geeignete Optimierungsmaßnahmen für künftige Planungen durchgeführt. Zum Befüllen der Pläne mit IST-Daten eignen sich z.B. Daten aus elektronischen Bankkontoauszügen, die automatisch übernommen, abgeglichen und den Plankategorien zugeordnet werden. Durch den Einbezug der nachweislich geflossenen Umsätze entsteht für den Cash Manager eine effektive Kontrollmöglichkeit ohne nennenswerten Zusatzaufwand.