Effektives Management der Zahlungsfähigkeit

Liquiditätssteuerung

Umfassende Beratung für die Optimierung Ihrer Liquiditätsplanung, -steuerung und -überwachung zur Sicherstellung der finanziellen Stabilität Ihres Unternehmens.

  • Optimierte Kapitalkosten
  • Verbesserte Cashflow-Prognosen
  • Regulatorische Compliance

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Umfassende Liquiditätssteuerung

Expertentipp
Durch den Einsatz von Predictive Analytics und integrierten Treasury-Systemen können Unternehmen ihre Liquiditätskosten um durchschnittlich 19% senken und gleichzeitig ihre Prognosegenauigkeit signifikant verbessern.
Unsere Stärken
Umfassende Expertise in allen Bereichen des Treasury Managements
Erfahrung mit fortschrittlichen Prognose- und Simulationsmodellen
Praxiserprobte Implementierungsstrategien
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Unsere Beratungsleistungen im Bereich Liquiditätssteuerung umfassen die Entwicklung integrierter Steuerungskonzepte, die Optimierung von Treasury-Management-Prozessen und die Implementierung von KI-gestützten Prognosemodellen. Wir unterstützen Sie bei der Einrichtung effektiver Cash-Pooling-Strukturen, der Entwicklung von Contingency Funding Plans und der Implementierung regulatorischer Anforderungen wie LCR und NSFR.

Wir begleiten Sie mit einem strukturierten Ansatz bei der Entwicklung und Implementierung Ihrer Liquiditätssteuerung.

Unser Ansatz:

  • Analyse der bestehenden Liquiditätssituation und -prozesse
  • Entwicklung maßgeschneiderter Liquiditätssteuerungskonzepte
  • Implementierung, Schulung und kontinuierliche Verbesserung
"Eine effektive Liquiditätssteuerung ist der Schlüssel zur finanziellen Stabilität und Handlungsfähigkeit in einem zunehmend volatilen Marktumfeld."
Andreas Krekel
Andreas Krekel
Head of Risikomanagement, Regulatory Reporting

Unsere Dienstleistungen

Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte Lösungen für Ihre digitale Transformation

Liquiditätsplanung und -prognose

Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Cashflow-Prognosemodelle

  • KI-gestützte Prognosemodelle
  • Szenarioanalysen und Stresstests
  • Integration von Geschäfts- und Finanzplanung

Cash Management und Pooling

Optimierung der konzernweiten Liquiditätssteuerung

  • Cash Pooling-Strukturen
  • Bankbeziehungsmanagement
  • Treasury Management Systeme

Liquiditätsrisikosteuerung

Entwicklung und Implementierung von Frühwarnsystemen und Notfallplänen

  • Liquiditätskennzahlen und -limits
  • Contingency Funding Plans
  • Regulatorische Compliance (LCR, NSFR)

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Unsere Kompetenzbereiche in Risikomanagement

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Häufig gestellte Fragen zur Liquiditätssteuerung

Was sind die Kernkomponenten einer effektiven Liquiditätssteuerung?

Eine effektive Liquiditätssteuerung umfasst vier Kernkomponenten, die als integriertes System funktionieren:

🔍 Dispositive Liquiditätsplanung

Rollierende Cashflow-Prognosen (kurz-, mittel- und langfristig)
Szenarioanalysen und Sensitivitätsberechnungen
Integration von Geschäftsplanung und Liquiditätsplanung
Berücksichtigung saisonaler Effekte und Sondereinflüsse

💰 Operatives Cash Management

Tägliche Disposition und Saldensteuerung
Cash Pooling und Konzernfinanzierung
Anlage- und Finanzierungsmanagement
Zahlungsverkehrsoptimierung und Bankbeziehungsmanagement

⚠️ Liquiditätsrisikocontrolling

Definition und Überwachung von Liquiditätskennzahlen
Frühwarnsysteme und Trigger-Events
Stresstests und Szenarioanalysen
Contingency Funding Plan (Notfallplan)

📊 Reporting und Governance

Management-Reporting und Entscheidungsunterstützung
Regulatorisches Reporting (z.B. LCR, NSFR)
Limitüberwachung und Eskalationsprozesse
Treasury-Richtlinien und Governance-Strukturen

Welche Liquiditätskennzahlen sind besonders relevant?

Für ein umfassendes Liquiditätsmanagement sind verschiedene Kennzahlen relevant, die unterschiedliche Aspekte der Liquidität abbilden:

📊 Regulatorische Kennzahlen

Liquidity Coverage Ratio (LCR): Verhältnis hochliquider Aktiva zu Netto-Liquiditätsabflüssen in einem 30-Tage-Stressszenario (Mindestanforderung: ≥ 100%)
Net Stable Funding Ratio (NSFR): Verhältnis verfügbarer stabiler Refinanzierung zu erforderlicher stabiler Refinanzierung (Mindestanforderung: ≥ 100%)
Liquidity Monitoring Tools: Zusätzliche Metriken wie Konzentrationsrisiken, unbelastete Aktiva, etc.

💼 Betriebswirtschaftliche Kennzahlen

Cash Ratio: Verhältnis von Zahlungsmitteln zu kurzfristigen Verbindlichkeiten
Quick Ratio: Verhältnis von Zahlungsmitteln plus kurzfristigen Forderungen zu kurzfristigen Verbindlichkeiten
Current Ratio: Verhältnis von Umlaufvermögen zu kurzfristigen Verbindlichkeiten
Cash Conversion Cycle: Zeitraum zwischen Auszahlung für Vorleistungen und Einzahlung aus Kundenforderungen

⚙️ Operative Kennzahlen

Days Sales Outstanding (DSO): Durchschnittliche Forderungslaufzeit
Days Payable Outstanding (DPO): Durchschnittliche Verbindlichkeitenlaufzeit
Days Inventory Outstanding (DIO): Durchschnittliche Lagerhaltungsdauer
Free Cash Flow: Operativer Cashflow abzüglich Investitionen

🔄 Dynamische Kennzahlen

Forecast Accuracy: Abweichung zwischen prognostiziertem und tatsächlichem Cashflow
Liquidity Buffer Ratio: Verhältnis von Liquiditätspuffer zu potenziellen Stressabflüssen
Funding Concentration: Abhängigkeit von einzelnen Finanzierungsquellen
Intraday Liquidity Usage: Maximale Nutzung von Intraday-Liquidität

Wie funktioniert Cash Pooling und welche Vorteile bietet es?

Cash Pooling ist ein zentrales Instrument des konzernweiten Liquiditätsmanagements und funktioniert auf verschiedene Weise:

🔍 Grundprinzip und Arten

Physisches Cash Pooling (Zero Balancing): Täglicher physischer Transfer aller Salden auf ein Masterkonto
Notional Pooling: Virtuelle Zusammenfassung der Salden ohne physischen Transfer
Hybrid Pooling: Kombination aus physischem und notionalem Pooling
Multi-Currency Pooling: Zusammenfassung von Salden in verschiedenen Währungen

💰 Funktionsweise des physischen Cash Poolings

Automatische Überweisungen (Sweeps) von Tochterkonten zum Master-Konto
Zielkontostand (Target Balancing) oder vollständige Saldierung (Zero Balancing)
Interne Kontokorrentbeziehungen zwischen Master und Tochtergesellschaften
Automatisierte Zinsberechnung für konzerninterne Darlehen

📊 Vorteile des Cash Poolings

Reduzierung externer Finanzierungskosten durch Netting-Effekte
Optimierung der Zinsmargen durch Bündelung von Volumina
Verbesserung der Liquiditätstransparenz und -steuerung
Effizientere Nutzung konzerninterner Liquidität
Reduzierung von Bankgebühren und Transaktionskosten

⚠️ Rechtliche und steuerliche Aspekte

Verrechnungspreisdokumentation gemäß §

9

0 Abs.

3 AO

Fremdvergleichsgrundsatz bei Zinssätzen (Arm's Length Principle)
Gesellschaftsrechtliche Kapitalerhaltungsvorschriften (§§ 30,

3

1 GmbHG)

Compliance mit lokalen Devisenvorschriften bei grenzüberschreitendem Pooling
Vermeidung von Haftungsrisiken durch angemessene Vertragsgestaltung

Wie kann KI die Liquiditätsprognose verbessern?

Künstliche Intelligenz transformiert die Liquiditätsprognose durch mehrere innovative Ansätze:

🤖 KI-Technologien für Cashflow-Prognosen

Machine Learning Algorithmen: Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines
Neuronale Netze: LSTM (Long Short-Term Memory) für Zeitreihenanalysen
Natural Language Processing: Analyse von Vertragsklauseln und Zahlungsbedingungen
Computer Vision: Automatische Extraktion von Zahlungsinformationen aus Rechnungen
Ensemble-Methoden: Kombination verschiedener Prognosemodelle für höhere Genauigkeit

📊 Datenintegration und -analyse

Multi-Source-Datenintegration: ERP, CRM, Bankdaten, Marktdaten
Automatische Anomalieerkennung in historischen Cashflows
Identifikation versteckter Muster und Korrelationen
Echtzeit-Verarbeitung von Transaktionsdaten
Berücksichtigung externer Faktoren (Konjunkturindikatoren, Saisonalität)

🎯 Konkrete Verbesserungen

Erhöhung der Prognosegenauigkeit von 78% auf 92% für 90-Tage-Prognosen
Reduzierung des Mean Absolute Percentage Error (MAPE) um 40-60%
Automatische Anpassung an veränderte Geschäftsbedingungen
Frühzeitige Erkennung von Liquiditätsengpässen
Granulare Prognosen auf Kunden- und Transaktionsebene

⚙️ Implementierungsansätze

Cloud-basierte Lösungen mit API-Integration zu Finanzsystemen
Hybride Modelle mit menschlicher Expertise und KI-Unterstützung
Kontinuierliches Lernen durch Feedback-Schleifen
Explainable AI für Nachvollziehbarkeit der Prognosen
Skalierbare Architekturen für wachsende Datenmengen

Was ist ein Contingency Funding Plan und wie entwickelt man ihn?

Ein Contingency Funding Plan (CFP) ist ein essentieller Bestandteil des Liquiditätsrisikomanagements:

🔍 Definition und Zweck

Notfallplan zur Sicherstellung der Zahlungsfähigkeit in Stresssituationen
Vorausschauende Identifikation von Handlungsoptionen bei Liquiditätsengpässen
Klare Governance-Strukturen und Entscheidungsprozesse in Krisensituationen
Erfüllung regulatorischer Anforderungen (z.B. MaRisk AT 7.2)
Minimierung von Reputationsrisiken durch proaktives Krisenmanagement

⚠️ Schlüsselkomponenten eines CFP

Frühwarnindikatoren: Quantitative und qualitative Trigger-Events
Eskalationsstufen: Abgestufte Maßnahmen je nach Schweregrad der Krise
Handlungsoptionen: Konkrete Maßnahmen zur Liquiditätsbeschaffung
Kommunikationsplan: Interne und externe Kommunikationsstrategie
Verantwortlichkeiten: Klare Zuordnung von Rollen und Befugnissen

📋 Entwicklungsprozess

Risikoanalyse: Identifikation potenzieller Liquiditätsrisiken und Stressszenarien
Szenarioentwicklung: Definition von idiosynkratischen und marktweiten Stressszenarien
Maßnahmenplanung: Entwicklung von Gegenmaßnahmen für jedes Szenario
Governance-Design: Festlegung von Entscheidungsprozessen und Verantwortlichkeiten
Implementierung und Training: Schulung der beteiligten Mitarbeiter
Regelmäßige Tests: Durchführung von Simulationen und Planspielen

🛠️ Best Practices

Diversifikation der Liquiditätsquellen: Vermeidung von Abhängigkeiten
Vordefinierte Kreditlinien: Committed Facilities mit klaren Ziehungsbedingungen
Liquiditätsreserven: Hochliquide Aktiva als Puffer (min. 5% der Bilanzsumme)
Regelmäßige Überprüfung: Mindestens jährliche Aktualisierung des CFP
Integration in das Gesamtrisikomanagement: Abstimmung mit anderen Risikobereichen

Wie integriert man Treasury Management Systeme in die bestehende IT-Landschaft?

Die Integration von Treasury Management Systemen (TMS) in die bestehende IT-Landschaft erfordert einen strukturierten Ansatz:

🔄 Integrationsarchitektur

API-basierte Integration: REST/SOAP-Schnittstellen zu ERP, Buchhaltung, CRM
Echtzeit-Datenfluss: Event-driven Architecture für zeitnahe Aktualisierungen
Middleware-Lösungen: Enterprise Service Bus für komplexe Systemlandschaften
Cloud-Konnektoren: Sichere Verbindungen zwischen On-Premise und Cloud-Systemen
Microservices: Modulare Integration einzelner Treasury-Funktionen

📊 Datensynchronisation

Master Data Management: Zentrale Verwaltung von Stammdaten
Bidirektionaler Datenaustausch: Synchronisation in beide Richtungen
Datenvalidierung: Automatische Prüfung auf Konsistenz und Vollständigkeit
Historisierung: Versionierung von Datenänderungen
Konfliktmanagement: Regelbasierte Auflösung von Dateninkonsistenzen

🔐 Sicherheitsaspekte

Identity and Access Management: Rollenbasierte Zugriffsrechte
Verschlüsselung: End-to-End-Verschlüsselung sensibler Finanzdaten
Audit Trail: Lückenlose Dokumentation aller Transaktionen
Compliance-Monitoring: Automatische Prüfung auf Regelverstöße
Penetrationstests: Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen

⚙️ Implementierungsansatz

Phasenweise Migration: Schrittweise Integration einzelner Module
Parallelbetrieb: Temporäre Doppelführung kritischer Prozesse
Agile Methodik: Iterative Entwicklung und kontinuierliches Feedback
DevOps-Prinzipien: Automatisierte Tests und Deployments
Change Management: Umfassende Schulung und Begleitung der Anwender

🛠️ Technologische Trends

Open Banking APIs: Standardisierte Bankschnittstellen (PSD2)
Blockchain: Distributed Ledger für Transaktionssicherheit
AI/ML: Intelligente Datenanalyse und Prozessautomatisierung
RPA: Robotergestützte Prozessautomatisierung für manuelle Tätigkeiten
Low-Code-Plattformen: Schnelle Anpassung und Erweiterung

Wie führt man effektive Liquiditätsstresstests durch?

Effektive Liquiditätsstresstests sind ein zentrales Element des Liquiditätsrisikomanagements:

🎯 Grundprinzipien und Methodik

Proportionalitätsprinzip: Angemessenheit der Tests zur Unternehmensgröße und -komplexität
Reverse Stresstests: Identifikation von Szenarien, die zur Insolvenz führen würden
Kombinierte Szenarien: Berücksichtigung multipler, korrelierter Risikofaktoren
Dynamische Simulation: Mehrperiodige Betrachtung mit Feedback-Effekten
Sensitivitätsanalysen: Variation einzelner Parameter zur Identifikation kritischer Faktoren

📊 Szenarioentwicklung

Idiosynkratische Szenarien: Unternehmensspezifische Stressereignisse - Ratingherabstufung um 2-

3 Stufen - Ausfall eines Großkunden (>10% des Umsatzes) - Produktrückruf oder Reputationsschaden

Marktweite Szenarien: Systemische Stressereignisse - Schwere Rezession (BIP-Rückgang >3%) - Liquiditätskrise im Bankensektor - Extreme Marktvolatilität (VIX >40)
Kombinierte Szenarien: Gleichzeitiges Auftreten mehrerer Stressfaktoren

⚙️ Durchführungsschritte

Definition der Stressszenarien und Parameter
Modellierung der Cashflow-Auswirkungen
Berechnung der Liquiditätskennzahlen unter Stress
Analyse der Ergebnisse und Identifikation von Schwachstellen
Ableitung von Handlungsempfehlungen und Maßnahmen
Dokumentation und Reporting an Management und Aufsichtsgremien

📈 Fortgeschrittene Techniken

Monte-Carlo-Simulation: Stochastische Modellierung mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Machine Learning: Identifikation komplexer Risikozusammenhänge
Bayesianische Netze: Modellierung von Abhängigkeiten zwischen Risikofaktoren
Copula-Modelle: Abbildung nicht-linearer Korrelationen
Agent-Based Modeling: Simulation von Marktdynamiken und Ansteckungseffekten

Welche regulatorischen Anforderungen gibt es an die Liquiditätssteuerung?

Die regulatorischen Anforderungen an die Liquiditätssteuerung sind umfangreich und variieren je nach Branche:

🏦 Banken und Finanzinstitute

Basel III/IV: Internationale Standards für Liquiditätsrisikomanagement - LCR (Liquidity Coverage Ratio): Kurzfristige Liquiditätsresistenz (

3

0 Tage) - NSFR (Net Stable Funding Ratio): Strukturelle Liquidität (

1 Jahr) - ILAAP (Internal Liquidity Adequacy Assessment Process): Interner Beurteilungsprozess

MaRisk: Mindestanforderungen an das Risikomanagement in Deutschland - BTR 3: Spezifische Anforderungen an das Liquiditätsrisikomanagement - AT 7.2: Anforderungen an Notfallpläne (Contingency Funding Plan)
EBA-Leitlinien: Europäische Vorgaben zum Liquiditätsrisikomanagement - Stresstests, Frühwarnindikatoren, Intraday Liquidity Management

📈 Investmentfonds

KAGB (Kapitalanlagegesetzbuch): Regulierung von Investmentfonds in Deutschland - § 30: Liquiditätsmanagement für offene Investmentvermögen - § 216: Rücknahmeaussetzung und Swing Pricing
AIFMD/OGAW-Richtlinie: Europäische Regulierung für Investmentfonds - Liquiditätsstresstests und Reporting - Liquidity Management Tools (LMTs)
BaFin-Rundschreiben: Spezifische Anforderungen an das Liquiditätsmanagement

🏭 Nicht-Finanzunternehmen

IDW PS 340: Prüfungsstandard zum Risikofrüherkennungssystem - Identifikation bestandsgefährdender Risiken, inkl. Liquiditätsrisiken
KonTraG: Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich - Verpflichtung zur Einrichtung eines Risikofrüherkennungssystems
IFRS 7: Internationale Rechnungslegungsstandards - Offenlegungspflichten zu Liquiditätsrisiken - Fälligkeitsanalyse finanzieller Verbindlichkeiten

📋 Branchenübergreifende Anforderungen

Corporate Governance Kodex: Empfehlungen zur Unternehmensführung - Verantwortung des Vorstands für angemessenes Risikomanagement
ESG-Regulierung: Zunehmende Anforderungen an Nachhaltigkeitsrisiken - EU-Taxonomie und Offenlegungsverordnung
Wirtschaftsprüfungsstandards: Prüfung der Fortführungsfähigkeit - Going Concern-Prämisse und Liquiditätsplanung

Welche Trends prägen die Zukunft der Liquiditätssteuerung?

Die Zukunft der Liquiditätssteuerung wird von mehreren innovativen Trends geprägt:

🤖 Technologische Innovation

Predictive Analytics: KI-gestützte Prognosemodelle mit 90%+ Genauigkeit
Blockchain und DLT: Dezentrale Zahlungssysteme und Smart Contracts
APIs und Open Banking: Echtzeit-Datenaustausch mit Banken und Finanzpartnern
Robotic Process Automation: Automatisierung repetitiver Treasury-Prozesse
Cloud-basierte Treasury-Plattformen: Skalierbare und flexible Lösungen

💰 Neue Finanzinstrumente und -strukturen

Virtual Accounts: Vereinfachung des Cash Poolings und Zahlungsverkehrs
Dynamic Discounting: Flexible Zahlungsbedingungen für Lieferanten
Supply Chain Finance: Integration von Lieferanten in die Liquiditätsplanung
Digitale Währungen: CBDCs (Central Bank Digital Currencies) und Stablecoins
Programmierbares Geld: Automatisierte Zahlungsströme durch Smart Contracts

🌱 ESG-Integration

Green Treasury: Nachhaltige Anlage von Liquiditätsreserven
ESG-Risikobewertung: Integration von Nachhaltigkeitsrisiken in Liquiditätsmodelle
Sustainable Supply Chain Finance: Förderung nachhaltiger Lieferketten
Impact Investing: Liquiditätsanlage mit positiver sozialer und ökologischer Wirkung
Transparenz und Reporting: Erweiterte Offenlegung zu ESG-Aspekten

🔄 Organisatorische Transformation

Treasury as a Service: Outsourcing von Treasury-Funktionen
Agile Treasury: Flexible und anpassungsfähige Organisationsstrukturen
Shared Service Centers: Zentralisierung von Treasury-Aktivitäten
Business Partnering: Strategische Rolle des Treasury im Unternehmen
Skill-Transformation: Neue Kompetenzanforderungen (Data Science, Digitalisierung)

🌐 Globalisierung und Geopolitik

Fragmentierung globaler Märkte: Regionale Treasury-Strukturen
Sanktionsrisiken: Komplexere Compliance-Anforderungen
Währungsvolatilität: Zunehmende Absicherungsnotwendigkeit
Cyber-Risiken: Erhöhte Anforderungen an die Sicherheit
Regulatorische Divergenz: Unterschiedliche Standards in verschiedenen Regionen

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