Das Liquiditätsmanagement zur Steuerung der Unternehmensliquidität. Entwicklungspotenzial durch die digitale Transformation

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1. Themeneinordnung und Problemdarstellung

1.2. Praxisrelevanz

1.3. Zielsetzung

1.4. Gang der Untersuchung

2. Holistische Darstellung des Treasury-Managements

2.1. Definition und Begriffsabgrenzung des Treasury-Managements

2.2. Entwicklungsgeschichte des Treasury-Managements

2.3. Aufgaben und Ziele des Treasury-Managements

2.4. Konzeptionelle Darstellung des Treasury-Managements

2.5. Corporate Governance innerhalb des Treasury-Managements

3. Konzeption und Klassifizierung des Liquiditätsmanagements

3.1. Begriffsabgrenzung zu interdisziplinären Themengebieten

3.1.1. Begriffsabgrenzung zum Cash Management

3.1.2. Begriffsabgrenzung zum Working Capital Management

3.2. Definition und Zielsetzungen

3.2.1. Definition des Liquiditätsmanagements

3.2.2. Zielsetzungen des Liquiditätsmanagements

3.3. Konzeption und Interpretation der Zahlungsfähigkeit des Unternehmens

3.3.1. Definition der Zahlungsfähigkeit

3.3.2. Nutzung der statischen Liquiditätsanalyse

3.3.3. Nutzung der dynamischen Liquiditätsanalyse

3.4. Grundlegende Bestandteile des Liquiditätsmanagements

3.4.1. Liquiditätsplanung

3.4.2. Liquiditätssteuerung

3.5. Einordnung des Liquiditätsrisikomanagements

3.5.1. Definition des Liquiditätsrisikos

3.5.2. Ableitung von Strategien zur Begegnung des Liquiditätsrisikos

3.6. Maßnahmen zur verbesserten Steuerung der Unternehmensliquidität

3.6.1. Implementierung der unternehmensinternen Verrechnung

3.6.2. Weiterentwicklung zu einer Inhouse Bank

3.6.3. Ausgestaltung und Nutzung einer Payment Factory

3.6.4. Kapitalfreisetzung durch optimiertes Working Capital Management

3.6.5. Liquiditätsallokation durch die Implementierung eines Cash Pools

4. Stand der bisherigen Forschung und empirischer Untersuchungsgegenstand

5. Wandlung des Liquiditätsmanagements durch die Digitalisierung

5.1. Themeneinordnung und Praxisrelevanz

5.2. Big Data Management

5.3. Big Data Analytics

5.3.1. Grundlagen / Begriffsdefinition

5.3.2. Data Mining

5.3.3. Predictive Analytics

5.4. RPA

5.5. Zusammenfassung

6. Conclusio und Ausblick

6.1. Erkenntnisse aus dieser Arbeit

6.2. Handlungsempfehlungen

6.3. Weiterführende Forschungsmöglichkeiten

6.3.1. Maschinelles Lernen

6.3.2. Neuronale Netze

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Master-Thesis untersucht die Bedeutung des Liquiditätsmanagements als zentralen Bestandteil der Unternehmenssteuerung. Dabei wird das Ziel verfolgt, die Notwendigkeit von Entwicklungstendenzen angesichts des stetigen Wandels theoretisch zu skizzieren und ein holistisches Verständnis für die effiziente Steuerung der Unternehmensliquidität sowie das Entwicklungspotenzial durch die digitale Transformation zu vermitteln.

• Treasury-Management und dessen strategische Relevanz
• Konzeption und Klassifizierung des Liquiditätsmanagements
• Optimierung der Liquiditätsallokation mittels Instrumenten wie Netting, Inhouse Banking und Cash Pooling
• Auswirkungen der digitalen Transformation und Big Data auf das Liquiditätsmanagement
• Automatisierung von Finanzprozessen durch den Einsatz von Robotic Process Automation (RPA)

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der internationalen Zahlungsströme und deren zunehmende Zentralisierung ein und begründet die Relevanz des Liquiditätsmanagements im heutigen Unternehmenskontext.

2. Holistische Darstellung des Treasury-Managements: Es erfolgt eine Definition des Treasury-Managements als Teil der finanziellen Unternehmensführung inklusive einer historischen Einordnung und der konzeptionellen Darstellung seiner Funktionsbereiche.

3. Konzeption und Klassifizierung des Liquiditätsmanagements: Dieser Abschnitt erläutert die Strukturen des Liquiditätsmanagements, die Messung der Zahlungsfähigkeit sowie konkrete Instrumente wie Netting, Inhouse Banking und Cash Pooling.

4. Stand der bisherigen Forschung und empirischer Untersuchungsgegenstand: Eine Einordnung bisheriger Forschungsansätze sowie die Resümierung der Ergebnisse der empirischen Studie von Nicolas Edling aus dem Jahr 2015.

5. Wandlung des Liquiditätsmanagements durch die Digitalisierung: Untersuchung des Einflusses von Big Data, Predictive Analytics und RPA auf die Gestaltung und Automatisierung von Finanzprozessen.

6. Conclusio und Ausblick: Die Arbeit fasst die Erkenntnisse zusammen, gibt Handlungsempfehlungen für das Treasury-Management und identifiziert weiterführende Forschungsfelder wie maschinelles Lernen und neuronale Netze.

Schlüsselwörter

Liquiditätsmanagement, Treasury-Management, Cash Management, Working Capital Management, Cash Pooling, Inhouse Banking, Netting, Payment Factory, Digitalisierung, Big Data, Predictive Analytics, Robotic Process Automation, Finanzsteuerung, Unternehmensliquidität, Zahlungsfähigkeit.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit der zentralen Rolle des Liquiditätsmanagements für die Unternehmensführung und wie dieses angesichts digitaler Transformationsprozesse effizienter gesteuert werden kann.

Was sind die zentralen Themenfelder der Thesis?

Die Schwerpunkte liegen auf dem Treasury-Management, der Optimierung von Zahlungsströmen durch Instrumente wie Cash Pooling und der Digitalisierung von Prozessen mittels Datenanalyse und RPA.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das Ziel besteht darin, die theoretischen Grundlagen des Liquiditätsmanagements in den Kontext der zunehmenden Zentralisierung und Digitalisierung zu setzen und Möglichkeiten aufzuzeigen, wie Unternehmen liquide Mittel besser allokieren können.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit verfolgt einen deskriptiven und konzeptionellen Management-Ansatz, der durch die Zusammenführung bestehender Literatur und die Einordnung empirischer Erkenntnisse aus dem Jahr 2015 eine Leitlinie zur Optimierung von Finanzprozessen bietet.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in eine holistische Treasury-Betrachtung, eine Detailanalyse und Klassifizierung von Liquiditätsinstrumenten (Netting, Inhouse Bank etc.) und eine Untersuchung digitaler Werkzeuge wie Big Data und künstliche Intelligenz.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit wird unter anderem durch Begriffe wie Liquiditätssteuerung, Cash Pooling, Working Capital Management, digitale Transformation und Treasury-Management definiert.

Wie unterscheidet sich "Effektives" von "Fiktivem" Cash Pooling?

Beim effektiven Cash Pooling findet ein tatsächlicher valutarischer Übertrag der Salden auf ein Masterkonto statt, während beim fiktiven Pooling lediglich eine rechnerische, virtuelle Zusammenführung auf internen Verrechnungskonten erfolgt.

Welchen Beitrag leistet Big Data zur Liquiditätssteuerung?

Big Data ermöglicht die Identifikation von Mustern in Massendaten, wodurch die Genauigkeit von Umsatzprognosen verbessert und somit die Planung der Liquiditätsreserve präzisiert werden kann.

Warum ist eine strikte Funktionstrennung (Front, Back, Middle Office) wichtig?

Die funktionale Trennung ist ein Kernelement der Corporate Governance im Treasury, um Interessenkonflikte zu vermeiden, das Vier-Augen-Prinzip sicherzustellen und operationelle Risiken zu minimieren.

Welches Potenzial bietet RPA für die Finanzbuchhaltung?

RPA ermöglicht die Automatisierung repetitiver manueller Aufgaben, wie die Rechnungserfassung oder -freigabe, wodurch Kapazitäten freigesetzt werden und die Fehlerquote gesenkt wird.