Technologie ermöglicht bessere Wege zur Verwaltung von Bargeld, Risiken und digitalen Währungen
Das Treasury-Management spielt eine zentrale Rolle für die finanzielle Gesundheit von Unternehmen jeder Größe. Ein Unternehmen kann profitabel sein und über eine starke Vertriebspipeline verfügen, aber dennoch durch schlechtes Cash-Management, das zu nicht erfüllten Zahlungsverpflichtungen gegenüber Mitarbeitern und Lieferanten führt, in die Knie gezwungen werden. Finanzvorstände in Unternehmen managen das finanzielle Risiko, unterstützen die Finanzierung und tragen zur Erreichung der strategischen Ziele eines Unternehmens bei.
Ein fundiertes Verständnis der Liquiditätslage und -prognose eines Unternehmens sowie von Stresstests und Szenarioplanungen ist entscheidend für das Erreichen finanzieller Ziele, die Unterstützung effizienter Abläufe und die Wahrung des guten Rufs.
Das Cash-Management in Unternehmen ist oft ineffizient, da es auf isolierten Datensilos, manuellen Prozessen und der Verwendung mehrerer Datenquellen und Softwaretools beruht. Multinationale Unternehmen stehen vor zusätzlichen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Verteilung von Treasury-Teams über verschiedene Funktionen und Regionen hinweg.
Heute besteht jedoch ein erhebliches Potenzial für fortschrittliche Technologien – insbesondere in den Bereichen APIs, Datenmanagement, künstliche Intelligenz (KI) und Quantencomputing –, um diese Probleme anzugehen und wesentliche Treasury-Aktivitäten zum Besseren zu verändern.
Für ein effektives Cash-Management in Unternehmen müssen Treasury-Teams Daten aus verschiedenen Quellen abrufen und zusammenführen, darunter Banken, Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP) und diverse Zahlungsdienstleister von Drittanbietern.
Dies erfordert von den Finanzvorständen in Unternehmen die Anwendung von „Swivel Chair Analytics“ – also das Hin- und Herspringen zwischen verschiedenen Analysetools, um sich ein Bild ihrer Liquiditätslage zu machen. Die Informationen können bereits veraltet sein, bevor sie gemeldet werden.
Tabellenkalkulationen, die von Bankplattformen heruntergeladen und manuell aktualisiert werden.
Die Erstellung eines konsolidierten Bildes der Liquiditätslage eines Unternehmens ist ein manueller, zeitaufwändiger Prozess.
Die Datenaggregation erfolgt größtenteils in Tabellenkalkulationen, die ein manuelles Hochladen, Validieren und Berichten erfordern – wodurch die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler steigt.
Durch die Echtzeitvernetzung aller Konten verfügen Unternehmen über eine stets aktuelle, zentrale Datenquelle für alle geldbezogenen Daten.
Ein Dashboard kann mit der Datenaggregationsschicht verbunden werden, sodass Finanzvorstände ihre Daten in jedem gewünschten Format anzeigen können, ohne dass dafür manuell Tabellenkalkulationen benötigt werden.
Data Lakes und Data Meshes, die eine leistungsstarke Dateninfrastruktur für Unternehmen schaffen.
Der Aufwand ist minimal, da die Daten automatisch organisiert und zusammengetragen werden – und mithilfe von Analyse- und Visualisierungstools wertvolle Erkenntnisse liefern.
Die Daten werden automatisch über alle Konten hinweg erfasst und validiert – dadurch wird die Genauigkeit durch minimalen manuellen Eingriff verbessert.
Die meisten Unternehmen verwenden ineffiziente Techniken zur Erstellung von Prognosen. Die Modelle werden manuell erstellt und zeitlich festgelegt optimiert – monatlich, vierteljährlich oder sogar jährlich.
Tabellenkalkulationen werden verwendet, um Prognosemodelle manuell zu erstellen.
Ein erheblicher Zeitaufwand entsteht durch das manuelle Erstellen und Aktualisieren von Modellen.
Manuelle Prozesse und zeitlich begrenzte Aktualisierungen auf Basis historischer Trends führen zu ungenauen, veralteten Prognosen, die sich nicht gut zur Vorhersage einmaliger Ereignisse (wie z. B. COVID-19) eignen.
KI-basierte Tools aktualisieren die Prognosen kontinuierlich und automatisch auf Basis der neuesten Daten und ermöglichen so Echtzeit-Einblicke in Vorhersagen über verschiedene Zeiträume und Szenarien hinweg.
Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um Echtzeit-Prognosemodelle und Szenariopläne zu erstellen.
Abgesehen von gelegentlichen kleineren Anpassungen der zugrunde liegenden Logik der KI ist nur minimaler Aufwand erforderlich, sodass sich die Finanzverantwortlichen auf strategische Entscheidungen anstatt auf manuelle Aufgaben konzentrieren können.
Die Prognosen werden automatisch aktualisiert, sodass sie jederzeit die genaueste Vorhersage liefern – wodurch Schatzmeister besser auf einmalige Ereignisse vorbereitet sind.
Währungsrisiko ist das Risiko, dem ein Unternehmen ausgesetzt ist, das in verschiedenen Ländern tätig ist, insbesondere unvorhersehbare Gewinne oder Verluste aufgrund von Wertänderungen einer Währung im Verhältnis zu einer anderen. Heute gibt es automatisierte Tools, die dabei helfen, Strategien rund um Wechselkurse, Zeit und die finanziellen Ziele eines Unternehmens zu steuern. Beschränkungen der Rechenleistung und die Berücksichtigung historischer Trends begrenzen Genauigkeit und Effizienz.
Regelbasierte klassische Datenverarbeitung schränkt die Effizienz von Devisenberechnungen ein.
Es kommt darauf an. Heutzutage reichen die Instrumente zur Unterstützung des Zusammenführens und Bündelns in Landeswährungen von manuellen Vorgängen über einfache regelbasierte Systeme bis hin zu KI-gestützten Tools, die Märkte in Echtzeit analysieren.
Nicht optimal, da die klassische Datenverarbeitung die Komplexität mehrerer Währungsumrechnungen über einen längeren Zeitraum nicht berechnen kann.
Technologische Fortschritte werden ein effizienteres Währungsrisikomanagement durch einen automatisierten Prozess ermöglichen, der Devisengebühren und -risiken minimiert. Dies geschieht durch die Stärkung der unternehmerischen Kontrolle über die Wechselkurse mithilfe verschiedener Technologien. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und gleichzeitig sichergestellt, dass die spezifischen Treasury-Ziele und -Richtlinien des Unternehmens erreicht werden.
Quantencomputing, das exponentiell leistungsfähigere FX-Berechnungen ermöglicht.
Es wird minimaler Aufwand erforderlich sein; die Kombination aus KI und Quantencomputing wird maximale Effizienz liefern.
Mehr Automatisierung und Quantentechnologie werden für höhere Genauigkeit sorgen.
Die Implementierung digitaler Assets beschränkt sich derzeit weitgehend auf Akzeptanz und Investitionen. Schätzungen zufolge investieren derzeit 52 % der Unternehmen in Asien, Europa und den USA in digitale Vermögenswerte in irgendeiner Form, wobei erwartet wird, dass 90 % innerhalb der nächsten 5 Jahre eine Allokation in digitale Vermögenswerte vornehmen werden.²
Digitale Geldbörsen, die zum Empfangen und Verwahren digitaler Vermögenswerte verwendet werden.
Da digitale Vermögenswerte auf offizieller Ebene immer mehr an Bedeutung gewinnen und mehr als 100 Regierungen digitale Zentralbankwährungen prüfen, werden bestehende Praktiken innerhalb einer Finanzabteilung, wie z. B. (Cash-Management, Cash-Prognose, Investitionen, Devisenrisiko und mehr), neu optimiert, um sicherzustellen, dass digitale Währungen nahtlos neben Bargeld und anderen traditionellen Vermögenswerten verwaltet werden.
KI, Quantencomputing, Blockchain, Datenvisualisierungstools und mehr zur Verwaltung von digitalem und Fiat-Geld.
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Um mehr über den Wandel der Wert- und Geldvorstellungen und deren Auswirkungen auf Unternehmen, Einzelpersonen und die Gesellschaft im Allgemeinen zu erfahren, halten Sie bitte Ausschau nach der Ausgabe Q3 2023 der Mastercard-Publikation Signals, die sich mit dem Thema des neu gedachten Geldes auseinandersetzt.