Große Hoffnung setzen Berater und Unternehmen beim Cash Forecast auf Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise Predictive-Analytics-Modelle. Dabei wird eine Maschine mit historischen Daten gefüttert und so trainiert, dass sie automatisch Planungsvorschläge erstellt. Voraussetzung dafür ist, dass das Unternehmen über ausreichend gute Daten aus der Vergangenheit verfügt.
Es braucht dafür nicht immer ausgefeilte Algorithmen: Bei regelmäßig wiederkehrenden Auszahlungen wie beispielsweise Löhnen und Gehältern reichen zum Teil auch einfache Zahlenreihenanalysen. Komplexer wird es, wenn etwa das Zahlungsverhalten von Kunden prognostiziert werden soll. Zu den Unternehmen, die solche Modelle bei der Liquiditätsplanung bereits im Einsatz haben, gehören etwa der Chemiekonzern BASF und der Energiekonzern E.on.
Perspektivisch werden Unternehmen bei der Liquiditätsplanung nicht nur interne, sondern auch externe Daten einbeziehen, glauben Berater. So könnten etwa der Konsumklimaindex, der Ölpreis oder andere branchenspezifische Indizes automatisiert eingebunden werden.