Geht es an die praktische Umsetzung, klingt die zentrale Aufgabe „Ein- und Auszahlungen planen“ zunächst nicht sonderlich schwierig. In der Praxis gibt es jedoch mehr zu beachten, als man denkt. Das gilt insbesondere für die dazugehörigen offenen Posten, die mittels vertraglicher oder historisch ermittelter Zahlungsziele in die Planung mit einbezogen werden müssen.
Bei den bereits fälligen offenen Posten kommen noch Altersstruktur und Ausfallrisiko hinzu. Hier ist auch das Mahnwesen gefragt: Was mache ich mit diesen Posten? Wie bewerte ich die Ausfallwahrscheinlichkeit? Lassen sich die Beträge auf Basis des bisherigen Zahlungsverhaltens mathematisch vorhersehen und verteilen? Machine Learning auf Basis entsprechender Kundencluster hilft in diesem Kontext bei der Automatisierung der Prozesse. Aufschluss über das Potenzial zur Optimierung der Zahlungsprozesse ermöglicht das Process Mining.
Weitere häufig unterschätzte Punkte sind der Auftragsbestand und der Planumsatz. Die Einbindung der Sales- und Operationsplanung gibt wichtige Einblicke in die aktuelle Auftragslage und ermöglicht es, zu erwartende Zahlungseingänge zu ermitteln.
Es braucht daher auch hier entsprechende Überleitungsbrücken, um wertvolle Informationen aus den Vorsystemen und Teilplanungen nutzen zu können.
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