Unser Zielbild für 2030!

CFOs brauchen im 21. Jahrhundert präzisere Prognosen und eine automatisierte Planung für schnelle Entscheidungen.

Die integrierte Finanzplanung (IFP) muss die Teilpläne des Unternehmens auf Basis eines klaren Steuerungsmodells orchestrieren. Nur dann können CFO und Finance Organisation ihre Unternehmen mit schnellen und kritischen Insights zur Profitabilität, Liquidität und Kapitalversorgung gezielt und präzise steuern. Mit der richtigen Ausgestaltung wird die integrierte Finanzplanung zum mächtigsten Instrument der Steuerung.

Warum ist die integrierte Finanzplanung so entscheidend?

Noch immer weisen viele Unternehmen kein geschlossenes Planungssystem auf. Operative Teilpläne wie Umsatz- und Volumenplanung, Bestandsplanung, Materialbedarfsplanung, HR-Planung, Kostenstellenplanung oder CAPEX-Planung sind selten aufeinander abgestimmt und noch seltener in die Finanzplanung integriert. Das Zusammenwirken und die Kausalitäten operativer Treiber und finanzieller Steuerungsgrößen werden eher subjektiv beschrieben als objektiv gemessen.

Gleichzeitig machen eine immer schnellere Disruption durch neue Produkte, Geschäftsmodelle und Technologien, sowie die wachsende Volatilität der Märkte, die Unternehmen anfälliger für externe Treiber, deren Wirkung auf Rentabilität, Liquidität und Finanzen oftmals eher einer Blackbox gleichen.

Eine integrierte Finanzplanung muss daher die Teilpläne stärker als bisher zusammenführen und orchestrieren. Gestützt von einem modernen Planungssystem muss sie die Werteflüsse zwischen den Teilplänen und zur Finanzplanung als digitale Workflows sichtbar und die Wirkung operativer Treiber auf finanzielle Steuerungsgrößen messbar machen. Nur dann können CFO und Finance kritische Geschäftsbereiche erkennen, Chancen und Risiken identifizieren und Maßnahmen zur Gegensteuerung einleiten. Der starke Integrationsgedanke kann Automatisierungspotentiale freisetzen, welche u.a. Planung und Forecasting erheblich beschleunigen und den Fokus auf geschäftskritische Sachverhalte lenken.

Die integrierte Finanzplanung bereitet zudem den Weg für Artificial Intelligence. Von EBIT-, Revenue- und Cash Prediction über Tax Analytics bis hin zu Anomaly Detection kommt das Machine Learning bereits bei verschiedenen Kunden erfolgreich zum Einsatz.

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Was ist unser Lösungsansatz?

Kernelemente der integrierten Finanzplanung sind Gewinn- und Verlustrechnung (GuV), Bilanz und Cashflow. Ein besonderer Fokus liegt auf der GuV, in der die Ergebnisse der vorgelagerten Teilpläne automatisiert zusammenfließen müssen. Denn die Teilpläne wirken sich direkt auf die geplanten oder prognostizierten Umsätze und Kosten einer GuV aus, wie zum Beispiel die prognostizierten Absatzvolumen aus dem SAP Integrated Business Planning (IBP), neue Personalkostensätze aus der HR-Planung oder geplante Neuinvestitionen aus der CAPEX-Planung.

Moderne Planungssysteme basieren deshalb immer auf einem durchgängigen Kontenmodell mit einer einheitlichen Datenbasis. Der Aufbau eines aggregierten Kontenplans mit Kontengruppen und darunterliegenden Referenzkonten hat sich dabei als Better Practice etabliert. Dies ermöglicht das direkte und einfache Abgreifen von Ist-Daten aus den echten Konten eines transaktionalen ERPs einerseits und die fokussierte Planung auf einem aggregierten Steuerungsniveau andererseits.

Naturgemäß löst jeder Plansachverhalt in der GuV auch eine Bewegung in der Bilanz aus. Unter Hinzunahme von Zahlungszielen können die Effekte der GuV-Planung zeitpunktgenau auf die Bilanz übergeleitet werden. Entsprechend ergeben sich alle erfolgsabhängigen Planbewegungen der Bilanz automatisch. Die Bilanzplanung wird somit stark automatisiert und auf die manuelle Ausplanung von wenigen, erfolgsunabhängigen Sachverhalten reduziert.

Die Bestimmung cashflow-relevanter Sachverhalte in den GuV- und Bilanzkonten erlaubt die fast vollständig automatisierte Planung und Prognose der Liquidität. Damit werden die Auswirkungen bspw. von volumenbasierten Änderungen in der Absatzprognose eines SAP IBPs in Echtzeit bis auf die operativen Cashflow-Größen sichtbar. Durch Simulation der Zahlungsziele können Planer schnell mögliche Szenarien in der Liquiditätsentwicklung einzelner Gesellschaften, Länder oder der ganzen Unternehmensgruppe aufzeigen.

Mit Machine Learning (ML) können Planer Muster und Anomalien in den externen Markt- und in den internen Transaktionsdaten der ERP-Systeme bereits frühzeitig erkennen. Das Modell generiert automatisiert Vorschlagswerte für Planung und Forecasting und ermöglicht Analysen und Simulationen in Echtzeit. Das kontinuierliche Retraining und Refit der Maschine durch ein ausgebildetes Team von Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers und Controllern sichert eine höchstmögliche Flexibilität bei sich ändernden Rahmenparametern. Das Modell kann dann auf Basis getroffener Entscheidungen und Maßnahmen des Menschen lernen und sich weiterentwickeln.

Wie erreichen wir das?

Mit CFO und Finance entwickeln wir ein individuelles Zielbild. Basis dafür sind die CPM Strategie und das Steuerungsmodell des Unternehmens. Sie liefern die Ankerpunkte für eine optimale Ausrichtung der integrierten Finanzplanung auf das Steuerungsbedürfnis des gesamten Managements und auf das Informationsbedürfnis der Stakeholder.

Die Zielbildentwicklung schafft Klarheit über notwendige Sichten und Objekte der Steuerung in Planung, Forecasting und Reporting. Ein besonderer Fokus liegt auf dem notwendigen Detaillierungsgrad. Es bedarf immer einer Abwägung zwischen einem möglichst schlanken und schnellen Planungsprozess einerseits, und einer den Steuerungs- und Informationsbedürfnissen ausgerichtete Detaillierung andererseits.

Mit einem konkreten Rahmenwerk verbinden wir die finanziellen KPIs und operativen Steuerungsgrößen über Treibermodelle. So werden Kausalitäten und Wertflüsse zwischen der operativen und der finanziellen Planung transparent. Wir spiegeln das Zielbild gegen unsere Better Practices aus zahlreichen Projekten. Das macht Handlungsfelder sichtbar und zeigt den Raum für konkrete Lösungen, unterlegt mit einem realistischen Zeitplan für die Umsetzung.

Wir richten auch immer den Blick auf die systemischen und datentechnischen Voraussetzungen und die gesetzten Anforderungen aus dem Zielbild. Somit lassen sich schnell Handlungsfelder und Potentiale u.a. zur weiteren Harmonisierung der Datenbasis oder zur Automatisierung von Funktionen und Datenprozessen in einem voll integrierten Planungssystem identifizieren. Wir unterstützen unsere Kunden auch in der Auswahl eines optimalen und modernen Planungssystems, sofern dieses noch nicht vorhanden sein sollte.

Für Machine Learning braucht es einen klaren Anwendungsfall und das passende Setting! Deshalb starten wir immer mit einem Business Case für den CFO und Finance, um den zukünftigen Nutzen von künstlicher Intelligenz in der integrierten Finanzplanung sichtbar zu machen.

Neben einem erfahrenen Projektteam bringen wir auch die notwendige Transformationsleistung mit, um die Organisation im Umgang mit einem modernen Planungssystem zu trainieren und Teams aufzubauen, welche die integrierte Finanzplanung und das Machine Learning weiterentwickeln können. Wir binden nicht nur die verantwortlichen Entscheidungsträger im Design und in der Implementierung frühzeitig ein, sondern auch die Wissensträger und operativen Planer. So gewährleisten wir, dass das Projekt von Anfang an auf höchste Akzeptanz auf allen Ebenen trifft.

Die integrierte Finanzplanung muss die Teilpläne von Unternehmen auf Basis eines klaren Steuerungsmodells orchestrieren. Denn nur über eine zusammenhängende Darstellung können wertvolle Einblicke auf Profitabilität, Liquidität und Werttreiber ermöglicht werden. Dies eröffnet dem CFO und der Finance Organisation kritische Insights sowie schnelle, präzise und gezielte Steuerungsmöglichkeiten.

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