Der Liquiditätsforecast ist für die finanzielle Stabilität eines Unternehmens von erheblicher Relevanz. Er bildet die Grundlage für die frühzeitige Identifikation etwaiger Finanzierungsbedarfe und -überschüsse. Die Erstellung eines solchen Forecasts erfolgt meist mithilfe traditioneller Methoden und geht mit einem hohen manuellen Aufwand einher. Trotz des hohen Aufwands sind in der Praxis häufig ungenaue Prognoseergebnisse zu beobachten.
Aufgrund ihres fortgeschrittenen Reifegrades stellen Predictive-Analytics-Ansätze eine attraktive Alternative für den Liquiditätsforecast dar. Moderne Technologien ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen sowie die teilweise oder vollständige Automatisierung bei der Erstellung. Darüber hinaus haben diese Methoden den Vorteil einer Objektivierung des Forecasting-Ergebnisses.
Die Konzeption und Implementierung von Predictive-Analytics-Modellen ist zunächst mit Aufwand verbunden, führt aber mittel- bis langfristig zu einer dauerhaften Reduzierung des Ressourcenbedarfs. Bei der Projektvorbereitung ist darauf zu achten, ausreichend Zeit für Analysen einzuplanen und kritische Erfolgsfaktoren zu beachten. In Vorbereitung der Produktivsetzung ist ein Betriebsmodell im Unternehmen zu etablieren, das Rollen und Strukturen für die Betreuung der Modelle schafft.
Gelingt die Implementierung und die Etablierung eines Betriebsmodells im Unternehmen, gewinnt die Finanzabteilung durch Predictive Analytics ein innovatives Instrument, welches Informationslücken schließt und Handlungsspielräume erweitert.
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