Von der Einsatzanalyse bis zur Vollautomatisierung
Liquiditätsplanung mit KI in SAP
Eine gute Liquiditätsplanung maximiert Anlageerträge, minimiert Finanzierungskosten und reduziert Währungsrisiken signifikant. Vor dem operativem Einsatz von künstlicher Intelligenz steht jedoch die Validierung der Fundamente: Liefert die bestehende Datenarchitektur ein ausreichend starkes Signal für Machine-Learning-Modelle, und ist der Business Case für eine Vollautomatisierung der Liquiditätsplanung in SAP nachhaltig gegeben?
Phase 1: Die Einsatzanalyse als quantitative Entscheidungsvorlage
Unserer Implementierung geht eine systematische Einsatzanalyse voraus. Das Ziel ist die Erstellung einer fundierten Entscheidungsvorlage für das Management, die den ökonomischen und prozessualen Nutzen des KI-Einsatzes vorab exakt quantifiziert. Als SAP-Treasury-Experten kennen wir die zugrundeliegenden Datenstrukturen der SAP-Vormodule sowie die Anforderungen der Liquiditätsplanung in SAC aus zahlreichen Projekten praxisnah. Dieses tiefe Prozessverständnis ermöglicht es uns, die historische Datenqualität in kürzester Zeit präzise zu auditieren.
Strukturelles Daten-Audit: Auf Basis Ihrer bestehenden SAP-Zahlungsströme analysieren wir die historische Datenqualität. Grundlage dafür liefern die Ist-Rechnung sowie Liquiditätsvorschau im SAP Cash Management. Wir identifizieren präzise, für welche spezifischen Liquiditätsplanungskategorien, Währungen oder Konzernteile (Buchungskreise) ein ausreichend starkes Signal vorliegt, um treffsichere algorithmische Prognosen zu erlauben.
Optimierung des Cash Cycles: Wir definieren konkrete, messbare Zielgrößen für Ihr Liquiditätsmanagement. Durch die mathematisch validierte Erhöhung der Planungs-Genauigkeit lassen sich operative Sicherheitspuffer auf Bankkonten gezielt abbauen, wodurch gebundenes Kapital freigesetzt und für wertschöpfende Geldanlagen reaktiviert wird.
Business Case & ROI-Kalkulation: Wir stellen den Entwicklungs- und Implementierungsaufwand dem prognostizierten Ertrag gegenüber. Der Return on Investment (ROI) bemisst sich hierbei an der Reduktion manueller Planungsaufwände, der Maximierung von Zinserträgen, der Minimierung von Zinsaufwänden sowie der gezielten Reduktion von Währungskonvertierungen.
Phase 2: Der technologische Aufbau der Modell-Architektur
Fällt die Entscheidung für die Umsetzung positiv aus, wird die Datenpipeline auf Basis moderner SAP Cloud- und Data-Science-Technologien realisiert. Unsere dreischichtige Architektur garantiert Flexibilität, Revisionssicherheit und eine nahtlose SAP-Integration:
1. Quellenunabhängige Datenschicht: Die Bereitstellung der Zahlungsströme erfolgt nach Ihrer IT-Strategie: entweder vollautomatisch via SAP Datasphere live oder ressourcenschonend per File-Export von SAP Treasury- Daten in den Unity Catalog von SAP Databricks. Ab hier arbeitet die mathematische Pipeline quellenunabhängig, was eine fehlerfreie Versionierung sichert.
2. Algorithmen-Wettbewerb (ML-Schicht): Die Pipeline berechnet parallel 10+ verschiedene statistische und Machine-Learning-Verfahren (u. a. Gradient Boosting, Random Forest, OLS-Regression und die Theta-Methode). Ein automatisiertes Backtesting (Champion/Challenger-Prinzip) ermittelt je Zeithorizont und Planungsdimension (z. B. Buchungskreis, Währung oder Planungskategorie) das historisch beste Modell.
3. Qualitätsvalidierung via MASE: Als Gütekriterium nutzen wir die Kennzahl MASE. Schlägt kein ML-Verfahren die klassische saisonale Baseline (MASE ), greift das System automatisch auf das Basisprofil zurück. Ein MASE-Wert unter 1 garantiert eine mathematisch nachweisbare Verbesserung der SAP-Liquiditätsplanung.
4. Sichtbarkeit von Risiko (Unsicherheitskorridore): Da Cashflows volatilen Mustern unterliegen, weist die Prognose neben dem Erwartungswert einen dynamischen Best- und Worst-Case-Korridor aus (P05- bis P95-Perzentil). Das Treasury erhält so eine belastbare Bandbreite, wie tief die Liquidität mit 95-prozentiger statistischer Sicherheit höchstens fallen wird.
Phase 3: Integration und Vollautomatisierung im SAP-Ökosystem
Die mathematisch validierten Ergebnisse werden ohne Medienbrüche direkt in Ihre bestehende SAP-Systemlandschaft zurückgespielt. Für das operative Treasury und die strategische Führungsebene stehen zwei komplementäre Frontend-Optionen zur Verfügung, die parallel genutzt werden können:
Interaktives Arbeitswerkzeug (SAP BTP-App): Über eine moderne, auf der SAP Business Technology Platform (BTP) betriebene Oberfläche (CAP/UI5) steuert das Treasury die KI-Liquiditätsprognosen flexibel. Dimensionen, Währungen und Zeithorizonte lassen sich frei wählen. Eine integrierte Qualitätsübersicht inklusive Belastbarkeits-Ampel zeigt für jede Datenreihe sofort das historisch beste Verfahren und die aktuelle Prognosegüte.
- Hybride Liquiditätsplanung (SAP Analytics Cloud): Die Einbindung in die SAP Analytics Cloud (SAC) erfolgt live und ohne redundante Datenkopie über die SAP Datasphere – ist jedoch nicht verpflichtend. Dies ermöglicht eine flexible Integration der KI-generierten Werte in Ihre bestehende Systemumgebung: Die Liquiditätsplanung kann entweder vollständig automatisiert aus der KI-Prognose erstellt werden oder bestehende Planungskategorien gezielt und modular ersetzen.
Im Ergebnis bieten wir Ihnen eine native Gesamtlösung direkt in Ihrem SAP-Ökosystem. Als Treasury-Experten kombinieren wir tiefes Prozesswissen aus den Vormodulen und der SAC-Planung mit state-of-the-art KI. Durch einen automatisierten Modell-Wettbewerb erhalten Sie die im Backtest nachweislich beste Prognose. Die darauf aufbauende, (teil-)automatisierte Liquiditätsplanung entlastet Ihre Mitarbeiter messbar und verbessert Ihre Liquiditätsplanung signifikant.
Profitieren Sie, von folgenden Ergebnissen:
- Fundierte Management-Entscheidungsvorlage: Validierter Nachweis über den erwarteten ROI und die angestrebte Verbesserung des Cash Cycles auf Basis spezifischer Liquiditätsplanungskategorien und Konzernteile.
- Höhere Prognosegüte durch Modell-Wettbewerb: Automatische Auswahl des mathematisch besten Verfahrens (MASE $< 1$) aus 10 parallelen statistischen und ML-Modellen je Buchungskreis und Währung.
- Verlässliche Risikosteuerung via Bandbreiten: Steuerung auf Basis dynamischer Best- und Worst-Case-Korridore (P05/P95) statt fehleranfälliger Punktschätzungen.
- Prozessautomatisierung im SAP-Standard: Eliminierung manueller Excel-Aufwände durch eine nahtlose Integration in SAP BTP oder SAC – flexibel via Datei-Export oder Live-Anbindung.
