Der Aufbau eines Self-driving Treasury

In Großunternehmen kann selbst ein Prognosefehler von nur 1 Prozent zu einer Bindung von 3 Millionen US-Dollar oder mehr an ungenutzter Liquidität führen. Das sind versteckte Kosten, die die Effizienz des Betriebskapitals verringern und die Genauigkeit der Entscheidungsfindung beeinträchtigen. Dennoch verlassen sich viele Treasury-Teams nach wie vor auf Tabellenkalkulationen, isolierte Systeme und manuelle Prozesse.

Für Prognosen müssen oft Daten aus ERP-Systemen, Bankportalen und Tabellenkalkulationen zusammengetragen werden – eine Aufgabe, die Tage in Anspruch nimmt und dennoch Ungenauigkeiten mit sich bringt. Auch Zahlungsgenehmigungen durchlaufen oft mehrstufige E-Mail-Ketten, was selbst bei risikoarmen Transaktionen für Verzögerungen bei der Ausführung sorgt.

Diese und viele weitere Ineffizienzen führen zu kostspieligen blinden Flecken: Liquiditätsüberschüsse oder -defizite bleiben unerkannt, Betrugsrisiken werden übersehen und Wechselkursrisiken bleiben unkontrolliert. Während Kapitalmärkte in Sekundenschnelle reagieren, arbeiten viele Finanzabteilungen weiterhin im Rhythmus langsamer Tabellenkalkulationen.

KI-Agenten als Gamechanger

Abhilfe können KI-Agenten schaffen. Dies sind intelligente Softwareprogramme, die bestimmte Aufgaben übernehmen. Wenn KI-Agenten über Agentic AI zusammenarbeiten, können sie denken, handeln und kooperieren, um Finanzabteilungen dabei zu helfen, ihre Ziele automatisch zu erreichen. KI-Agenten stärken das Finanzwesen, indem sie drei Kernbereiche verbinden: Prognosen, Cash Management und Zahlungen. Die Prognosen werden verbessert, da die Agenten ERP-, Bank- und Marktdaten in Echtzeit verarbeiten und statische in rollierende Prognosen umwandeln, die kontinuierlich aktualisiert werden.

Diese Erkenntnisse fließen in das Cash Management ein, wo die Agenten Salden verfolgen und Überschüsse oder Defizite frühzeitig erkennen. Mit dieser Transparenz wird die Zahlungsabwicklung strategischer: Agenten können Zeitpunkte priorisieren, Finanzierungsquellen optimieren und Genehmigungen rationalisieren.

Durch die Abstimmung genauer Prognosen mit täglichen Liquiditätsentscheidungen und Zahlungen schaffen KI-Agenten einen Kreislauf, in dem jeder Schritt den nächsten vorantreibt, wodurch Risiken reduziert werden und Fachleute sich auf Erkenntnisse und Strategien konzentrieren können.

Von reaktiv zu autonom

Ein solch selbststeuerndes Treasury gleicht dem autonomen Fahren. Echtzeitdaten zu Salden, Zahlungen und Risiken werden in die KI eingespeist, die die Liquidität neu zuweist, Prognosen verfeinert und Zahlungen automatisch auslöst. Fachleute greifen nur bei Ausnahmen oder strategischen Entscheidungen ein, nicht bei der routinemäßigen Ausführung. Das Ergebnis: schnellere Reaktionen, weniger Fehler und eine stärkere Konzentration auf die Planung.

Die Entwicklung des Treasury ist in vollem Gange: von reaktiv über proaktiv hin zu autonom. KI-Agenten ermöglichen Prozesse, die automatisch ablaufen, sich an die Volatilität anpassen und die Compliance sicherstellen. Unternehmen, die frühzeitig auf ein selbststeuerndes Treasury setzen, profitieren von schnelleren Entscheidungen, höherer Widerstandsfähigkeit und einem entscheidenden Vorteil bei der Gestaltung ihrer Finanzstrategie.