Erste Gehversuche mit Big Data im Treasury

Big Data und Predictive Analytics gehören zu den prominentesten Schlagworten im Finanzbereich. Der Hype hat vor allem das Controlling erfasst: Großkonzerne wie Merck, Lanxess oder Otto wollen mit Hilfe der Analyse großer Datenmengen die Genauigkeit von Umsatz- und Ergebnisprognosen verbessern. Denn je früher Controller wichtige Trends erkennen, umso schneller können sie gegensteuern.

Auch im Treasury drängen sich einige Bereiche auf, in denen Big-Data-Analysen einen Mehrwert stiften könnten. Dazu zählen beispielsweise die Erstellung von Cashflow-Prognosen, die Liquiditätsplanung oder die Messung von Währungsrisiken. In all diesen Gebieten sind Treasurer auf eine Vielzahl von Informationen angewiesen. Diverse interne und externe Faktoren haben einen Einfluss darauf, wie sich etwa das Fremdwährungs-Exposure verändert und welche Sicherungsstrategie in der Folge die beste Wahl wäre.

Treasury muss Voraussetzungen für Big Data schaffen

Trotzdem ist Big Data für viele Treasurer derzeit kaum mehr als ein Buzzword: Konkrete Projekte gibt es selten. Nur wenige Treasury-Leiter setzen sich aktiv mit den neuen technologischen Möglichkeiten auseinander, beobachtet etwa Carsten Jäkel, Partner bei der Unternehmensberatung KPMG: „Das liegt vor allem daran, dass eine Reihe von Aufgaben im Treasury immer noch manuell, ohne umfassende Systemunterstützung und dezentral erledigt werden.“ Bevor sich Finanzabteilungen mit Big-Data-Analysen befassen könnten, müssten zunächst Prozessketten automatisiert und Datenquellen zusammengeführt werden, sagt der Berater.

Der Softwareriesen SAP ist da naturgemäß schon weiter. Wie die Treasury-Abteilung der Walldorfer Big-Data-Analysen einsetzen könnte und welche ersten Anwendungen es bei den Banken bereits gibt, das erfahren Sie im Aufmacher des aktuellen E-Magazins.

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