Täglich aktuelle Prognosen mit Business Intelligence – en gros und en detail

Prognosen auf das Jahresergebnis und auch auf die kurzfristige Liquidität sind in der aktuellen Situation knapperer Finanzmittel gefragter denn je. Bei meinen aktuellen Kundenterminen zu Business Intelligence habe ich immer häufiger mit dieser Fragestellung zu tun, wo es in der Vergangenheit oft noch hieß „ah, das passt schon“.

In der gemeinsamen Arbeit mit den Kunden haben sich zwei wesentliche Ansatzpunkte ergeben. Sie lassen den oftmals notwendigen Blick in die berühmte Glaskugel klarer werden:

Voraussagen auf die liquiden Mittel und das Jahresergebnis werden heute oft noch per Excel und mit vielen Überlegungen und mühsamer Recherche erledigt. Hier unterstützen die maschinellen Prognosen des Business Intelligence Systems den Anwender hervorragend. Denn das System ermittelt laufend auf Basis von Vergangenheitswerten in Kombination mit den bisherigen Bewegungen auf den Sachkonten / Kostenstellen / Kostenträgern einen Prognosewert bis zum Jahresende. In mehreren Kundenprojekten wurden schon im Sommer zum Beispiel Werte für Gewerbesteuer- oder Vergnügungssteuereinzahlungen errechnet, die damals weit pessimistischer waren als die eigenen, von Hand ermittelten Schätzungen. Jetzt, im Dezember, zeigt sich, dass die systemseitigen Prognosen leider doch näher am tatsächlichen Ergebnis liegen.

Nun sind aber die Prognosen nicht nur die Schwarzseher der Finanzrechnung – sie sorgen auch für Lichtblicke auf der Ertragsseite. So wurde bei einem Kundentermin im Juli bereits eine wesentliche Übererfüllung der geplanten Erträge für die Vermietung von Stellplätzen des Campingplatzes prognostiziert. Ein Ergebnis, bei dem man heute sagen kann „Klar, die Leute sollten ja auch wegen der Pandemie Ihren Urlaub in Deutschland verbringen und nicht ins Ausland verreisen“. Im Juli war der Ertrag in dieser Höhe so aber noch nicht zu erwarten.

Praxisbeispiel eines Kunden mit Prognosen zu Gewerbesteuereinzahlungen aus Mitte April 2020

Der zweite Themenbereich, der immer öfter nachgefragt wird und an Bedeutung gewinnt, ist die kurzfristige, detaillierte Liquiditätsprognose. Hier schaut das Business Intelligence System direkt alle einzelnen Forderungen und Verbindlichkeiten an, berücksichtigt Rechnungen, die sich noch im Rechnungsworkflow befinden. Auch eigene Werte (z. B. für größere Abschlagszahlungen aus Baumaßnahmen) können zugesteuert werden. Eine Besonderheit ist hier das sogenannte „prognostizierte Zahldatum“. Dort werden pro Debitor in Kombination mit der Abgabeart die durchschnittlichen Zahldauern aus der Vergangenheit gewichtet, ermittelt und auf das Fälligkeitsdatum addiert. Ein klassisches Beispiel bei den Kunden sind unter anderem die Entgelte für die Mittagsbetreuung in KiTas. Bei denen bezieht das System automatisch „taktische Überlegungen“ der Bürger ein – nämlich erst vier Wochen später und daher nach der ersten Mahnung zu bezahlen. Das wird in der kurzfristigen Liquiditätsvorschau entsprechend berücksichtigt. Doch auch hier werden nicht nur die negativen Einflüsse deutlich gemacht. So sehe ich bei einigen Landkreis-Kunden, dass der ein oder andere Stadtkämmerer die Kreisumlage doch oftmals früher als fällig überweist – vermutlich, um den Negativzinsen zu entkommen. Das wirkt sich jedoch auch auf die kurzfristige Liquidität deutlich aus. Apropos Stichwort Negativzinsen: Auch hier nutzen wir bei manchen Kunden die kurzfristige Liquiditätsvorschau, um automatisiert Warnmeldungen zu versenden, wenn der Kontostand in einigen Tagen den Grenzwert der „Strafzinsen“ überschreiten wird.

Beide Prognosearten lernen also aus der Vergangenheit, berücksichtigen die gegenwärtige Situation und sorgen so mit fundierten Zahlen aus der gesamten Finanzbuchhaltung für klarere Aussichten.

Sehen Sie sich hierzu auch unseren WebCast zum Thema „Auswertungen im BI Best Practices – Beispiele aus Kunden Projekte“ an. Weitere Informationen und Einwahldaten erhalten Sie hier.