Cash-Forecasting-Agent
Cashflow prognostizieren - von historischen Daten über Szenarien bis zur Handlungsempfehlung.
Aggregiert historische Cashflow-Daten, erkennt Saisonalitätsmuster, berechnet Zahlungsverzugs-Wahrscheinlichkeiten und modelliert Best/Base/Worst-Case-Szenarien. Strategische Bewertung und Handlungsempfehlungen bleiben beim Menschen.
Prozess analysieren lassen
Bewertung
Was dieser Agent tut
Cash Forecasting beantwortet die strategischste Frage im Treasury: Haben wir in 30, 60, 90 Tagen genug Liquidität? Die Antwort bestimmt, ob eine Kreditlinie gezogen, eine Anlage aufgelöst oder ein Investitionsprojekt verschoben werden muss.
Der Decision Layer zerlegt das Forecasting in acht Entscheidungsschritte. Historische Daten und Fälligkeitsstruktur sind datenbasiert. Saisonalitätsmuster und Zahlungsverzugs-Wahrscheinlichkeiten nutzen ML-Modelle. Szenarien definieren, Liquiditätsreserve bewerten und Kreditlinie/Anlage empfehlen erfordern menschliches Ermessen - das sind strategische Entscheidungen. Der Report kombiniert Daten mit narrativer Aufbereitung.
Das Ergebnis: Der CFO sieht drei Szenarien mit quantifizierten Wahrscheinlichkeiten. Die Sensitivitätsanalyse zeigt, welche Variable den größten Einfluss hat. Und die Entscheidung - Kreditlinie ja/nein, Anlage ja/nein - ist datenbasiert statt bauchgefühlbasiert.
Micro-Decision-Tabelle
Historische Cashflow-Daten aggregieren Was sind die historischen Zu- und Abflüsse? Regelwerk
Datenbankabfrage über definierte Zeiträume
Entscheidungsakte
Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.
Offene Forderungen/Verbindlichkeiten als Basis Welche erwarteten Zahlungsein- und -ausgänge stehen an? Regelwerk
Fälligkeitsstruktur aus Debitoren und Kreditoren
Entscheidungsakte
Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.
Saisonalitätsmuster erkennen Gibt es wiederkehrende Muster im Cashflow? KI-Agent
ML-basierte Mustererkennung in historischen Daten
Entscheidungsakte
Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.
Zahlungsverzugs-Wahrscheinlichkeiten berechnen Wie wahrscheinlich zahlen Debitoren pünktlich? KI-Agent
ML-basierte Vorhersage aus Zahlungsverhalten
Entscheidungsakte
Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.
Szenarien modellieren Was passiert im Best, Base und Worst Case? Mensch
Annahmen setzen ist eine strategische Entscheidung
Entscheidungsakte
Anfechtbar: Ja - über Vorgesetzten, Betriebsrat oder formalen Einspruch.
Liquiditätsreserve-Bedarf bewerten Wie viel Liquiditätsreserve ist nötig? Mensch
Strategische Bewertung basierend auf Risikotoleranz
Entscheidungsakte
Anfechtbar: Ja - über Vorgesetzten, Betriebsrat oder formalen Einspruch.
Empfehlung für Kreditlinie/Anlage Soll eine Kreditlinie gezogen oder eine Anlage getätigt werden? Mensch
Strategische Entscheidung mit finanziellen Konsequenzen
Entscheidungsakte
Anfechtbar: Ja - über Vorgesetzten, Betriebsrat oder formalen Einspruch.
Report erstellen Wie wird der Forecast präsentiert? Regelwerk
Daten regelbasiert, Narrativ KI-unterstützt
Entscheidungsakte
Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.
Entscheidungsakte und Anfechtbarkeit
Jede Entscheidung, die dieser Agent trifft oder vorbereitet, wird in einer vollständigen Entscheidungsakte dokumentiert. Betroffene (Mitarbeiter, Lieferanten, Prüfer) können jede einzelne Entscheidung einsehen, nachvollziehen und anfechten.
Voraussetzungen
- Historische Cashflow-Daten (mind. 24 Monate)
- ERP-System mit Debitoren- und Kreditorenbuchhaltung
- Aktuelle Bankkonten-Salden
- Investitionsplan und Finanzierungsübersicht
Governance-Hinweise
Nicht GoBD-relevant - reine Prognose ohne steuerrelevante Daten. Aber strategisch relevant: Die Liquiditätsplanung ist eine Governance-Anforderung für den Vorstand. §91 Abs. 2 AktG (Risikofrüherkennungssystem) erfordert die frühzeitige Erkennung bestandsgefährdender Entwicklungen. Der Decision Layer dokumentiert die Annahmen hinter jedem Szenario - nachvollziehbar, warum welche Entscheidung getroffen wurde.
§203 StGB-relevante Daten werden Ende-zu-Ende verschlüsselt und nie im Klartext an KI-Modelle übergeben.
Beitrag zur Verfahrensdokumentation
Infrastruktur-Beitrag
Der Cash-Forecasting-Agent ist ein Q3-Q4-Agent, der die Infrastruktur des gesamten Katalogs konsumiert: Bankdaten (Bankabstimmungs-Agent), Forderungsdaten (Forderungsmanagement-Agent), Verbindlichkeitsdaten (Zahlungslauf-Agent). Die ML-basierte Saisonalitätserkennung kann vom Budget-Varianzanalyse-Agent und Management-Reporting-Agent wiederverwendet werden.
Passt dieser Agent zu Ihrem Prozess?
Wir analysieren Ihren konkreten Finance-Prozess und zeigen, wie dieser Agent in Ihre Systemlandschaft passt. 30 Minuten, keine Vorbereitung nötig.
Prozess analysieren lassenWas diese Erstbewertung enthält: 9 Slides für Ihr Führungsteam
Personalisiert mit Ihren Zahlen. Generiert in 2 Minuten direkt im Browser. Kein Upload, kein Login.
- 1
Titelfolie - Prozessname, Entscheidungspunkte, Automatisierungspotenzial
- 2
Executive Summary - FTE-Freisetzung, Kosten pro Vorgang vorher/nachher, Break-Even-Datum, Kosten des Wartens
- 3
Ausgangslage - Transaktionsvolumen, Fehlerkosten, Wachstumsszenario mit FTE-Vergleich
- 4
Lösungsarchitektur - Mensch - Regelwerk - KI-Agent mit konkreten Entscheidungspunkten
- 5
Governance - EU AI Act, GoBD/HGB, Audit Trail - mit Ampelstatus
- 6
Risikoanalyse - 5 Risiken mit Eintrittswahrscheinlichkeit, Auswirkung und Gegenmaßnahme
- 7
Roadmap - 3-Phasen-Plan mit konkreten Kalenderdaten und Go/No-Go
- 8
Business Case - 3-Szenarien-Vergleich (Nichtstun/Neueinstellung/Automatisierung) plus 3×3-Sensitivitätsmatrix
- 9
Diskussionsvorschlag - Konkrete nächste Schritte mit Zeitplan und Verantwortlichkeiten
Enthält: 3-Szenarien-Vergleich
Nichtstun vs. Neueinstellung vs. Automatisierung - mit Ihrem Gehaltsniveau, Ihrer Fehlerquote und Ihrem Wachstumsplan. Die eine Slide, die Ihr CFO als erstes sehen will.
Berechnungsmethodik anzeigen
Stundensatz: Jahresgehalt (Ihre Eingabe) × 1,3 AG-Anteil ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden
Einsparung: Vorgänge × 12 × Automatisierungsrate × Minuten/Vorgang × Stundensatz × Economic Factor
Qualitäts-ROI: Fehlerreduktion × Vorgänge × 12 × EUR 260/Fehler (APQC Open Standards Benchmarking)
FTE: Eingesparte Stunden ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden
Break-Even: Benchmark-Investition ÷ monatliche Gesamteinsparung (Effizienz + Qualität)
Neueinstellung: Jahresgehalt × 1,3 + EUR 12.000 Recruiting pro FTE
Alle Daten bleiben in Ihrem Browser. Nichts wird an Server übertragen.
Cash-Forecasting-Agent
Erstbewertung für Ihr Führungsteam
In 2 Minuten eine fundierte Erstbewertung - mit Ihren Zahlen, Ihrem Risikoprofil und Branchenbenchmarks. Kein Anbieter-Logo, kein Vendor-Pitch.
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Kontoauszüge automatisch abgleichen und nicht zuordenbare Positionen klären.
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Ausgehende Zahlungen formatkonform erstellen, an die Bank übermitteln und Rückmeldungen verarbeiten.
Häufige Fragen
Wie genau sind die Forecasts?
Die Genauigkeit hängt von der Datenqualität und dem Prognosezeitraum ab. Kurzfristig (30 Tage) erreicht der Agent typischerweise 85-90% Genauigkeit. Langfristig (90+ Tage) sinkt die Genauigkeit - deshalb die Szenarien mit Bandbreiten.
Werden Fremdwährungs-Cashflows berücksichtigt?
Ja. Der Agent berechnet FX-Exposure basierend auf offenen Fremdwährungs-Forderungen und -Verbindlichkeiten. Kursrisiken fließen in die Szenarien ein.
Wie werden einmalige Großzahlungen behandelt?
Einmalige Großzahlungen (Investitionen, Dividenden, Steuernachzahlungen) werden als manuell parametrisierte Ereignisse in den Forecast eingesteuert. Sie fließen nicht in die ML-basierte Prognose ein, sondern werden als deterministische Cashflows behandelt.
Was passiert als Nächstes?
30 Minuten
Erstgespräch
Wir analysieren Ihren Prozess und identifizieren den optimalen Startpunkt.
1 Woche
Discover
Mapping Ihrer Entscheidungslogik. Regelwerke dokumentiert, Decision Layer designt.
3-4 Wochen
Build
Produktiver Agent in Ihrer Infrastruktur. Governance, Audit Trail, prüfungsfähig ab Tag 1.
12-18 Monate
Eigenständig
Voller Zugang zu Quellcode, Prompts und Regelversionen. Kein Vendor Lock-in.
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