Optimierung von Kostenanalyse, Budgetplanung und Liquiditätsmanagement mit Hilfe von KI

Die Aussage "Eine fundierte Kostenanalyse bildet das Rückgrat eines jeden erfolgreich geführten Unternehmens" wird dem US-amerikanischen Ökonomen Peter Drucker zugeschrieben. Eine solche Analyse kann mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) erheblich umfangreicher und präziser durchgeführt werden als mit herkömmlichen Methoden, etwa auf der Basis von Excel-Listen; davon profitieren auch die Budgetplanung und das Liquiditätsmanagement. Der folgende Artikel zeigt auf, wie KI-Tools schon heute bei einer Optimierung helfen können.

Weshalb sich Kostenanalysen, Budgetplanung und Liquiditätsmanagement für eine Unterstützung durch KI eignen

Grundsätzlich sind alle drei Verfahren datengetrieben, weshalb der Einsatz von KI-Tools sinnvoll und nützlich ist. Denn das Erkennen von Mustern und Anomalien in großen Datenmengen ist eine Kernkompetenz von KI. Dies geschieht üblicherweise schneller und genauer als durch Menschen, wodurch Fehler reduziert werden. Weil KI das Potenzial hat, die bisher verwendeten Methoden zu verbessern (siehe nächsten Abschnitt), sind Kostenanalysen, Budgetplanung und Liquiditätsmanagement geeignete Anwendungsfelder für KI-gestützte Software.


Eine wichtige Voraussetzung dafür, dass KI-Anwendungen einen Nutzen erbringen, ist die Korrektheit, Konsistenz und Zugänglichkeit von Daten im Unternehmen. Denn nur auf einer soliden Datenbasis kann die KI ihre effiziente Wirkung entfalten und präzise, faktenbegründete Entscheidungsgrundlagen liefern. Allerdings sind manche KI-Tools auch dafür geeignet, gerade aus unstrukturierten Daten Erkenntnisse zu ziehen. Möglich machen dies die großen Sprachmodelle („Large Language Models“, LLMs), mit denen natürliche Sprache prozessiert werden kann.

Nach einer Umfrage, die das IBM Institute for Business Value 2022 weltweit unter Vorstandsmitgliedern, darunter auch Finanzchefs, durchgeführt hat, konnten 50 % der Unternehmen, die KI bei Budgetplanung und Prognosen einsetzen, ihre Fehlerquote um mindestens 20 % senken. Insofern dürfte sich die Nutzung entsprechender KI-Software schnell amortisieren.

Über den niederschwelligen Einstieg in die KI-Nutzung mit Chatbots, wie ChatGPT, informiert dieser Artikel. Wie man KI-Systeme erfolgreich einführt und dabei die Belegschaft mitnimmt, beschreibt ein weiterer Beitrag.

Wie KI etablierte Methoden zur Kostenanalyse, zur Budgetplanung und zum Liquiditätsmanagement verbessert

Kostenanalysen werden schon lange mit statistischen Methoden durchgeführt, auf die aufgebaut werden kann. Durch die KI-Unterstützung kann die Datenbasis dafür jedoch stark vergrößert werden – z. B. dadurch, dass externe Daten, etwa aus veröffentlichten wirtschaftlichen Analysen oder Daten des Statistisches Bundesamtes, eingebunden werden. Denn die KI zeichnet sich unter anderem dadurch aus, dass sie extrem große Datenmengen verarbeiten kann. Lineare Entwicklungen können oft von erfahrenen Fachleuten für Unternehmensfinanzen mit herkömmlichen Methoden erkannt werden, KI-Tools entdecken auch nicht lineare Tendenzen.

Die Daten ermöglichen der KI nicht nur die Erkennung von Mustern, sondern auch das Lernen daraus. Wenn die KI die Kostenstruktur eines Unternehmens kennengelernt hat, kann sie Abweichungen davon erkennen und das in Echtzeit, wenn die Daten in Echtzeit generiert werden und zur Verfügung stehen. Diese Lernfähigkeit ermöglicht der KI, aus den Daten früherer Geschäftsvorfälle präzise Planungen für Budgets zu erstellen. Mit jedem Vergleich von Planungsdaten und tatsächlich erreichten Werten lernt die Anwendung mit einer steilen Lernkurve.

Für das Liquiditätsmanagement ist die Prognose der Kostenentwicklung auf der Basis der Kostenanalyse bedeutsam. Wenn es um zukünftige Entwicklungen geht, kann die KI Simulationen verschiedener Szenarien mit unterschiedlichen Bedingungen durchführen und diese interpretieren. Bei den richtigen Bedingungen und Vorgaben sind KI-Tools sogar in der Lage, eine Datenbereinigung durchzuführen und so die Qualität der Daten zu verbessern.

Bei der Skepsis gegenüber KI-Anwendungen schwingt oft mit, dass KI eine Art „Black Box“ sei, deren Entscheidungen die Anwender nicht nachvollziehen können. Das ist in der Tat möglich, aber es muss nicht sein, denn es gibt auch die erklärbare KI (explainable AI, XAI), die die Hintergründe, z. B. die Treiber einer Entwicklung, deutlich kommuniziert. Auf diese Methoden kann zurückgreifen, wer transparente Prozesse bevorzugt. Moderne KI-Tools geben oft auch die Wahrscheinlichkeit einer möglichen Entwicklung an und können die errechneten Zahlenwerte selbst validieren.

Häufig werden komplexe Modelle verwendet, die an historischen Daten trainiert werden und die das Gelernte dann auf aktuelle Daten anwenden und in die Zukunft fortschreiben. Solche Modelle liegen auch den modernen Wettervorhersagen zugrunde, die in den vergangenen Jahren immer genauer geworden sind. Derartige technologischen Fortschritte können sich auch Unternehmen zunutze machen.

KI-Einsatz bei konkreten Aufgaben

Wenn die entsprechenden Daten in Echtzeit vorliegen, können KI-gestützte Tools auch eine Kostenarten- und Kostenstellenanalyse in Echtzeit durchführen. Unter Einbeziehung großer Sprachmodelle (LLMs) können dazu auch Informationen aus Freitextfeldern, etwa bei Buchungen, verwendet werden. LLMs ermöglichen außerdem die Erstellung automatischer Reports.

Bei der Analyse geht es vor allem um die Erkennung von Kostenmustern, um daraus Einsparpotenziale abzuleiten. Wenn die Kostenstrukturen sehr komplex sind, kann auch KI-Software eingesetzt werden, die verschiedene Szenarien von Kosteneinsparungen simuliert und damit deren Auswirkungen verdeutlicht. Die Analyse liefert auch genügend Daten, die Zuweisung von Gemeinkosten zu bestimmten Kostenarten oder -stellen sinnvoll zu gestalten und transparent zu machen.

Aus der Analyse kann anschließend die KI-gestützte Kostenoptimierung abgeleitet werden, z. B. in drei Phasen:

• In der 1. Phase werden die Kostenstruktur und die Prozesse in einem Unternehmen analysiert.
• Die 2. Phase besteht in der Identifikation von Einsparpotenzialen und möglichen Synergien.
• In der 3. Phase werden die passenden KI-Tools ausgewählt und die Kostenoptimierung umgesetzt.

Auf der Basis der Kostenanalyse können die Budgets für einzelne Unternehmensbereiche mit Hilfe von KI-Software fundiert und detaillierter als zuvor geplant werden. Maschinelles Lernen ermöglicht die Berücksichtigung von Daten aus zahlreichen Jahren und aktueller gesamtwirtschaftlicher Entwicklungen. Dadurch können Ressourcen zielgenauer zugewiesen werden.

Außerdem macht KI eine dynamische Budgetierung möglich. Denn häufig sind Budgetierungen schon nach kurzer Zeit obsolet, weil sich die Kundenstruktur geändert hat oder sich die Gesamtwirtschaft anders entwickelt als vorausgesagt. Mit Daten zu allen Finanztransaktionen, die in Echtzeit vorliegen und durch KI analysiert werden können, kann die Budgetplanung und Budgetierung rasch an veränderte Rahmenbedingungen angepasst werden. Die Anomalieerkennung von KI-Tools macht Budgetabweichungen sehr frühzeitig deutlich.


KI-Software kann in größerem Umfang als bisher möglich historische Transaktionsdaten, saisonbedingte Abweichungen und externe Faktoren bei Finanzströmen in Unternehmen analysieren. Aus den Transaktionsdaten kann das Zahlungsverhalten bestimmter Kunden oder Kundengruppen abgeleitet werden, um es bei der Liquiditätsplanung zu berücksichtigen.

Ein wichtiger Aspekt ist zudem die Simulation verschiedener Szenarien nach dem Motto: „Was wäre, wenn …?“ Hier können Best-Case- und Worst-Case-Szenarien und alles dazwischen in KI-Modellen durchgespielt werden, z. B. plötzliche Lieferengpässe oder der Ausfall eines Großauftrags. Die Szenarien helfen, sich auf das Eintreten solcher Fälle vorzubereiten oder Maßnahmen zu ergreifen, die das Eintreten möglichst verhindern.


Das Schoen-Verhandlungsinstitut bietet KI-gestützte Analysen an, die bei Preisverhandlungen hilfreich sein können. In einem dargestellten Beispiel verlangte der Hersteller einer Sondermaschine 480.000 Euro für sein Produkt. In einem Modell auf Basis von Materialklassen, Fertigungsstunden, Maschinenraten, Werks-Overhead und Marktannahmen ermittelte das Institut Kosten von 340.000 Euro für die Maschine. Daraufhin konnte der Erwerber der Sondermaschine den Preis auf 425.000 Euro herunterhandeln und dadurch 55.000 Euro sparen.

Anbieter von KI-Tools und -Modulen für die Unterstützung von Kostenanalysen, Budgetplanungen und Liquiditätsmanagement

Das Angebot KI-gestützter Software ist derzeit noch sehr heterogen. Deshalb lohnt sich ein Blick auf die Funktionen, die eine Software anbietet. Teilweise kommen die KI-Funktionen auch frei Haus, etwa als neue Features in der bewährten ERP-Software. Die folgende Liste, die mithilfe des KI-Modus der Google-Suche erstellt wurde, zählt einige Anbieter von KI-Software und deren Funktionen im Hinblick auf Kostenanalysen, Budgetplanungen und Liquiditätsmanagement auf. Weder bei den Anbietern noch bei den Features besteht ein Anspruch auf Vollständigkeit.

• AWS Cost Anomaly Detection & Cost Explorer: automatisierte Anomalieerkennung; granulare Ursachenanalyse; vorausschauendes Forecasting; kontextbezogene Filter (Gruppierung von Kosten)
• Kubecost: Echtzeit-Kostenzuordnung; KI-gestützte Skalierungsempfehlungen; prädiktive Budget-Warnungen; integrierte Multi-Cloud-Analyse
• Microsoft Power BI (mit Copilot & AI Visuals): Analyse der wichtigsten Einflussfaktoren (Key Influencers); Anomalieerkennung in Zeitreihen; Natural Language Query (Q&A); automatische Clusterbildung
• Prophix (mit AI Insights): prädiktive Kostenprognosen; Abweichungsanalyse in Echtzeit; automatisierte Berichte und Erklärungen für Kostentreiber (Executive Summaries); Szenario-Simulationen
• SAP Concur & SAP Joule: Kategorisierung mittels Natural Language Processing; intelligente Betrugserkennung; Ausgaben-Trends (Spend Analytics); Lieferanten-Benchmark

• Copilot Money: lernende Kategorisierungs-Engine; prädiktives Budget-Monitoring; automatisierter Rollover; Cashflow-Visualisierung
• Cube: Smart Forecasting (KI-Vorschlagswerte); proaktive Abweichungsanalyse (Variance Analysis); automatisierte Validierung; KI-Analyst für Ad-hoc-Abfragen komplexer Finanzdaten
• Datarails: automatisierte Datenaggregation; KI-Szenarioplanung; Generative Narrative Storyboards; Echtzeit-Liquiditätsprognose
• Workday Adaptive Planning: maschinengestützter Forecasting-Engine; Anomalie- und Risikoerkennung; treiberbasierte Modellierung; Conversational Planning Assistant

• Agicap: KI-Assistent (Generative AI); intelligente Transaktionskategorisierung; dynamisches Forderungsmanagement
• Financial Navigator: zentralisierte Datenkonsolidierung (Single Source of Truth); präzise KI-gestützte Forecasts; umfassende Governance & Audit-Sicherheit
• Finway: KI-Dokumentenextraktion auf Positionsebene; automatisierter Rechnungsabgleich; Echtzeit-Budget-Forecasting
• HighRadius: autonomes Cash Forecasting; KI-basiertes Kreditrisiko-Management; automatisierte Bargeldallokation
• Kyriba: intelligente Betrugserkennung (Fraud Detection); automatisches FX-Risikomanagement; Predictive Analytics für Cashflows

letzte Änderung S.P. am 09.07.2026 Autor:  Stefan Parsch Bild:  Bildagentur PantherMedia / Elnur

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	Herr Stefan Parsch Stefan Parsch ist freier Journalist und Lektor. Er schreibt Fachartikel für die Portale von reimus.NET und Artikel über wissenschaftliche Themen für die Deutsche Presse-Agentur (dpa). Für den Verein Deutscher Ingenieure lektoriert er technische Richtlinien. Mehr als zwölf Jahre lang war er Pressesprecher der Technischen Hochschule Brandenburg.
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