Digitalisierung der Liquiditätsplanung in mittelständischen Unternehmen

Der Artikel basiert auf der Bachelorarbeit von Robin Hirschberg (2024), Fachhochschule Dortmund, unter Betreuung und Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Marco Boehle.

Eine der Hauptursachen für Unternehmensinsolvenzen lässt sich dabei auf ein Defizit an flüssigen Mitteln und Liquidität zurückführen. Dies zeigt auf, dass die Liquiditätsplanung eine wichtige Komponente dabei ist, um Unternehmensinsolvenzen zu verhindern. Um dieses Risiko zu minimieren, wird in der Controlling- oder Treasury-Abteilung eines Unternehmens eine Liquiditätsplanung erstellt.

Zu einer effektiven Liquiditätsplanung gehört es auch, den Megatrend der Digitalisierung zu berücksichtigen. Das Ignorieren digitaler Technologien könnte dazu führen, dass Unternehmen ihre Liquidität nicht präzise genug vorhersagen, was wiederum die Rentabilität der Unternehmen negativ beeinflusst. Dieses Problem spiegelt sich auch in einer Studie von der F. A. Z. BUSINESS MEDIA GmbH in Zusammenarbeit mit der HSBC wider. Dort wird aufgezeigt, dass 68 % der Treasury-Abteilungen nicht mit neuen Technologien arbeiten. Dies führt zu einem Problem, denn 75 % der 166 befragten Finanzexperten gaben an, dass die Digitalisierung den Finanzsektor und damit das Cash-Management durch KI, Robotik und Automatisierung stark verändern wird.

In der Praxis ist zu sehen, dass vor allem mittelständische Unternehmen ein Nachholbedarf haben, was das Management der liquiden Mittel betrifft. Im Jahr 2020 führte Innofact eine Studie durch, bei der 500 Finanzexperten von Unternehmen mit einer Mitarbeiterzahl von 5 bis 300 zu ihrer Finanzplanung befragt wurden. Dabei wurde aufgezeigt, dass 50 % der Unternehmen noch immer Excel-Tabellen nutzen und keine digitalen Tools.

Daraus ergibt sich die zentrale Forschungsfrage dieser Studie, wie spezifische digitale Lösungen, wie Software-Tools und KI-basierte Modelle insb. in mittelständischen Unternehmen dazu beitragen, die Genauigkeit und Effizienz der Liquiditätsplanung von Unternehmen zu verbessern.

Um das Ziel zu erreichen, werden ausgehend von einer Literaturanalyse, die nicht Bestandteil dieser Publikation ist, ein Marktüberblick verschiedenen digitalen Technologien zusammengestellt, die einschlägige Softwareanwendungen anbieten. Weiterhin werden Chancen und Herausforderungen aufgezeigt, die mit den digitalen Möglichkeiten einhergehen. Ein wichtiger Bestandteil der Studie ist die empirische Erhebung, um den Theorieteil mit dem Praxisteil gegenüberzustellen. Dort wird anhand eines Experteninterviews mit einem Softwareanbieter die Möglichkeiten und Grenzen digitaler Lösungen für Liquiditätsplanungen verstärkt.

Marktüberblick über digitale Lösungen für das Cash-Management und die Liquiditätsplanung

Es existiert eine Vielzahl von Anbietern, die digitale Technologien zur Verfügung stellen, deren Ziel es ist, die Liquiditätsplanung zu optimieren. Die Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz und Predictive Analytics, um die Liquiditätsplanung zu verbessern. Da die Technologie in ihrer Grundform stets gleich ist, unterscheiden sich die Unternehmen in diesem Bereich nur geringfügig voneinander. Nachstehend erfolgt eine Zusammenstellung ausgewählter Anbieter:

Die Lösung SAP S/4HANA Cloud für das Cash Management ist eine cloudbasierte Lösung, die die Entscheidungsfindung verbessert. Das globale Bankguthaben sowie Liquiditätsprognosen sind in Echtzeit verfügbar. Außerdem werden die Daten alle auf einer zentralen Plattform angezeigt. Das Unternehmen setzt KI ein, mit der es möglich ist, die Cashflows genauer und einfacher vorherzusagen.

Kyriba ist ein führender Anbieter von Cloud-Treasury- und Finanzlösungen für über 3.000 Kunden. Die Plattform umfasst eine Vielzahl an Funktionen für das Cash- und Liquiditätsmanagement, darunter präzise Prognosen, Risikoanalysen und Zahlungsautomatisierungen, die nahtlos mit ERP-Systemen verbunden sind. Zu den Nachteilen zählt, dass das Treasury-System in erster Linie für Großunternehmen geeignet ist.

Agicap ist eine Softwarelösung für das Echtzeit-Cashflow-Management und die Liquiditätsplanung. Sie führt die Prognosen auf verschiedene Ebenen durch, das heißt auf Konzern-, Tochter- oder Filialebene. Des Weiteren ist es möglich, verschiedene Szenarien zu planen, so wie Plan-Ist-Analysen automatisch durchzuführen.

Die von GTreasury bereitgestellte Plattform ermöglicht die Integration der Funktionen des Cash- und Liquiditätsmanagements, des Risikomanagements sowie der Compliance. Die Anwendung bietet zudem die Möglichkeit einer Echtzeit-Überwachung von Finanzströmen und einer Prognose. Des Weiteren ist die Integration mit Banken und ERP-Systemen gewährleistet. Zudem werden Sicherheitsfunktionen wie Multi-Faktor- Authentifizierung und IP-Whitelisting angeboten.

Serrala präsentiert ebenfalls eine umfangreiche Lösung mit Tools zur Automatisierung der Kreditoren und Debitorenbuchhaltung, außerdem Kredit- und Risikomanagement oder Cash Management und Forecasting. Im Gegensatz zu den meisten anderen Systemen wird Serrala zu 100 % in SAP implementiert und extrahiert nicht nur die Daten aus dem ERP-System.

Nomentia ist ein modernes Treasury-Management-System. Es bietet Tools für das Inhouse-Banking, Risikomanagement, Cashflow-Prognose oder zum Garantiemanagement. Hinzu kommt, dass das System eine Verbindung zu über 10.000 Banken weltweit herstellt, sowie eine Dateiformatkonvertierung zwischen Banken, ERP- und Finanzsystemen ermöglicht.

Cobase ist eine Treasury Management Plattform und zeichnet sich im Kern durch einen zentralen Payment-Hub, mit der eine Bankkonnektivität für reibungslose Transaktionen ermöglicht wird. Es verbindet sich mit allen ERP-Systemen, sowie Banken und stellt Tools wie Bargeld und Liquiditätsprognose, Devisenhandel und Absicherung, Inhouse- Banking und Cash-Pooling zur Verfügung.

TIS ist eine cloudbasierte Software und ein Service-Dienstleister, der Unternehmen bei der Optimierung von globalen Transaktionen, Inlandszahlungen, Bankkonnektivität, Liquiditätsprognosen und Betrugsprävention unterstützt. TIS betreut Unternehmen jeder Größe und Branche. Ihre Plattform besteht dabei aus drei Bereichen CashOptix, PayOptix und RiskOptix. CahOptix beinhaltet Forecast-Möglichkeiten, Working Capital Einsichten und Bankkontoverwaltung. PayOptix befasst sich mit der Bankkonnektivität und RiskOptix umfasst Compliance- und Sicherheitsfunktionen.

Omikron gehört zu den führenden Anbietern für E-Banking-Lösungen. Zu ihren Kunden gehören Banken, die ihr elektronisches Banksystem MultiCash verwenden, sowie Unternehmen, die das Tool MultiCash-Transfer nutzen. Diese Software ist eine modulare bankneutrale Plattform, mit der Prozesse und Workflows beim Zahlungsverkehr oder Cash Management verbessert werden, besonders zur Verknüpfung der Banken mit dem In-House-System der Unternehmen.

Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten digitaler Lösungen in der Liquiditätsplanung

Softwareaufbau für die Liquiditätsplanung

Die Software für das Liquiditätsmanagement integriert sich automatisch in die Konten aller europäischen Banken. Damit ist eine genaue sowie aktuelle Erfassung der Zahlungsvorgänge sichergestellt. Unternehmen ist es somit möglich, ihre geplanten Budgets für verschiedene Kategorien eingehender und ausgehender Zahlungen einzusehen.

Das hat zur Folge, dass eine Überwachung und ein Vergleich zwischen den Soll- und Ist-Zahlen in Echtzeit ermöglicht wird und somit den Prozess der Anpassungen von Prognosen vereinfacht. Durch so eine Software wird dir die Zuordnung von Cashflows zu Projekten, Tochtergesellschaften oder Abteilungen vereinfacht und bietet des Weiteren eine nahtlose Integration mit Abrechnungstools.

Die Lösung verbessert Prozesse, indem manuelle Excel-Eingaben überflüssig werden. Hinzu kommt, dass ein sofortiger Überblick über den Cashflows in Echtzeit möglich ist. Für eine bessere Transparenz bietet das Dashboard eine übersichtliche Darstellung des aktuellen Cashflows, sodass es Unternehmen möglich ist, einzelne Berichte oder Projekte separat zu analysieren. Außerdem unterstützt die Software bei der Erstellung verschiedener Liquiditätsprognosen und Liquiditätsszenarien.

Die Simulation kann beispielsweise Szenarien von Versorgungsengpässen analysieren und wie sich diese auf die Liquidität auswirken. Dadurch können die Verantwortlichen frühzeitig die finanzielle Lage erkennen, um anschließend flexibel und schnell auf Liquiditätsengpässe oder Liquiditätsüberschüsse reagieren zu können. Über eine API-Schnittstelle können Buchhaltungs-, ERP- und Rechnungsmanagement-Tools automatisch in die Software integriert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Fälligkeitstermine der Rechnungen automatisch bei der Liquiditätsplanung berücksichtigt werden.

Effizienzsteigerung durch Automatisierung und Prozessoptimierung als Vorteile

Die Einführung von Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens hat zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz geführt. Digitale Lösungen, insbesondere KI-basierte Prognosen, weisen das Potenzial auf, die Genauigkeit von Finanzvorhersagen zu erhöhen.

Technologien wie RPA verbessern interne Prozesse und reduzieren die Zeit der administrativen Aufgaben. Sie helfen den Nutzern dabei, Schlüsselaufgaben besser durchzuführen. Das können beispielsweise sein: Optimierungsmöglichkeiten von Liquidität oder KPI-Kennzahlen, Finanzrisikobewertungen, Währungsrisiken in Echtzeit zu verwalten oder die Genauigkeit von Prognosen zu verbessern. Durch den Einsatz der KI bei Prognosen und Fremdwährungen wird eine höhere Genauigkeit, eine geringere Arbeitsbelastung, sowie eine schnellere Verfügbarkeit erreicht.

Am Beispiel der Firm Nomentia werden nachstehend verschiedenen Möglichkeiten der Effizienzsteigerung je Nutzungskategorie dargestellt:

• Bank Account Manager: Durch den Bank Account Manager können Cashflows, Kontoauszüge und Zahlungen zentral gespeichert und abgerufen werden. Durch die Zentralisierung aller Geschäftskonten erhöht sich die Transparenz sowie Kontrolle. Des Weiteren werden durch die Automatisierung von Prozessen wie Datentransfer, Schnittstellen und Buchungen der manuelle Aufwand sowie Fehler minimiert.
• Cash Visablity: Mit der zentralen Cash Visibility-Lösung wird ein vollständiger Überblick über die Cash-Positionen und die Liquidität in Echtzeit ermöglicht. Daten werden automatisiert aus allen internen und externen Systemen extrahiert. Außerdem werden sämtliche Cashflow-Daten auf allen Konzernebenen angezeigt. Die Plattform bietet zudem umfangreiche Analyse- und Reporting-Funktionen, mit denen sich Finanzdaten auf allen Ebenen detailliert untersuchen lassen.
• Risk Management: Die Plattform bietet eine Möglichkeit zur Verwaltung und Minderung von potenziellen Risiken. Mithilfe von Echtzeitüberwachungen, Szenarioanalysen und maßgeschneiderten Berichten können Unternehmen Risiken frühzeitig erkennen und entsprechend reagieren. Hinzu kommt, dass die Analyse des Risikos auf Unternehmensebene, Abteilungsebene oder auf Konzernebene erfolgen kann.
• Guarantee Management: Das Angebot stellt eine zentrale Plattform zur Verwaltung und Optimierung der Handelsfinanzierungen dar. Durch die Automatisierung und Digitalisierung wird ein sofortiger Überblick über Avale ermöglicht. Durch die Verknüpfung mit Finanzsystemen und Banken bietet die Lösung einen transparenten Überblick über alle Handelsfinanzierungsprozesse, zudem wird durch eine Multi-Faktor-Authentifizierung die Sicherheit erhöht.
• Cashflow Forecast: Dieses Tool ermöglicht die effiziente Verwaltung aller globalen Cashflow-Prognosen. Die Cashflow-Daten aller Unternehmenseinheiten, Banken und ERP-Systeme werden automatisiert erfasst. Anschließend werden die Prognosen automatisch auf Basis historischer Daten erstellt. Hinzu kommt, dass die Vorhersagen auf jeder Ebene und für jeden Zeitraum geplant werden können. Zudem wird auch die zukünftige Liquiditätslage mithilfe von Predictive Analytics automatisch simuliert. Die eingesetzte Technik ermöglicht die Planung für unterschiedlichste Szenarien und für jeden beliebigen Zeithorizont.

Weiterhin bestehende Herausforderungen

Allerdings sind mit der Nutzung digitaler Lösungen auch Herausforderungen verbunden. In diesem Kontext ist zunächst die Qualität der Daten zu nennen, vor allem in Bezug auf Predictive Analytics. Der Kern von Predictive Analytics basiert auf der Erfassung von Beziehungen zwischen den verfügbaren Informationen und den prognostizierbaren Ereignissen. Dabei ist jedoch zu beachten, dass die Genauigkeit sowie die Nutzbarkeit der Ergebnisse enorm von der Qualität der Daten abhängen.

Ein weiteres Implementierungsproblem für KI-Vorhersagen ist der menschliche Faktor. Denn für die Nutzung von KI ist die Akzeptanz der zuständigen Mitarbeiter zu berücksichtigen. Dabei hängt die Akzeptanz der Mitarbeiter zur Nutzung vor allem von der klaren Rollenverteilung sowie dem Vertrauen in KI-Systeme ab. Fehlende Akzeptanz führt zwangsläufig zu nicht optimalen Ergebnissen.

Darüber hinaus ist für die erfolgreiche Implementierung von KI-basierten Vorhersagemodellen die Bereitstellung spezifischer Informationen zur Wartung dieser Modelle erforderlich. Es muss evaluiert werden, nach welchem Zeitraum die Vorhersagemodelle neu trainiert werden müssen. Dies könnte ein Grund dafür sein, weswegen die Prognosen oft noch Pilotprojekte sind und noch nicht direkt implementiert werden.

Die Implementierung und Wartung dieser Lösung sind jedoch mit Kosten verbunden. Eine Studie belegt, dass 59 % der mittelständischen Unternehmen den Mangel an Budget als großes Hemmnis für den Einsatz von KI ansehen. Auch die IT-Sicherheit ist ein weiteres Hindernis in Bezug auf KI.

Empirische Untersuchung

Um einen praktischen Einblick zu erlangen, wurde die Methodik des Experteninterviews gewählt. Die Analyse des Experteninterviews erfolgt mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring. Dies bietet sich besonders für systematische und transparente Auswertungen an. Im vorliegenden Fall handelt es sich um ein Experteninterview mit Herrn X, einem Mitbegründer des Unternehmens eines Softwareunternehmens speziell für Treasury-Management-Systeme im europäischen Raum.

Die Auswahl für das Unternehmen basiert auf ihrer führenden Position auf dem Markt und als Experte auf dem Gebiet, weswegen sie eine wertvolle Quelle für die Beantwortung der Forschungsfrage sind. Dieses Experteninterview wurde am 31.05.2024 von dem Autor und Herrn X über Microsoft Teams durchgeführt. Das Material wurde wörtlich transkribiert, um die Inhalte vollständig und unverändert zu erhalten.

Stand der Digitalisierung

Der Interviewte zeigt auf, dass das Unternehmen zumindest schon so weit digitalisiert sind, als das ein ERP-System implementiert ist, mit dem Daten extrahiert und automatisiert verarbeitet werden können. Dies bildet die Grundlage für eine effiziente Liquiditätsplanung. Allerdings erfolgt die Planung bei manchen Unternehmen noch manuell und nicht mithilfe von digitalen Tools. Das Unternehmen nutzt APIs. Diese gewährleisten einen automatisierten und fehlerfreien Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen. Dies resultiert in einer erhöhten Genauigkeit der Daten und zu einer Reduzierung des manuellen Aufwands, was mit einer Steigerung der Effizienz einhergeht.

Die Integration mit ERP- und Banksystemen ermöglicht eine präzise und aktuelle Liquiditätsplanung, da Finanzdaten in Echtzeit zur Verfügung stehen. Die Fähigkeit von APIS, mit jedem ERP-System zu arbeiten, erleichtert die Implementierung und Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens. Dabei ist es irrelevant, wie groß das Unternehmen ist oder welche Software es verwendet.

Arbeitsprozesse

Die Auswahl von 20 verschiedenen Methoden demonstriert die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des Systems. Die automatische Selektion der idealen Methode erlaubt die Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung für jedes Unternehmen. Die Verfügbarkeit diverser Modellvarianten, darunter ARIMA, Prophet und Moving Average, erlaubt die Auswahl der optimalen Methode für unterschiedliche Szenarien und Anforderungen. Deswegen ist das System dazu in der Lage, durch die optimale Methode sowie Berücksichtigung spezifischer Faktoren präzise Prognosen mithilfe von Predictive Analytics zu erstellen.

Vorteile und Nutzen

Der größte Vorteil gegenüber manuellen Methoden liegt in der Geschwindigkeit sowie Qualität der Prognosen. Trotz der kürzeren Zeit, die für die Liquiditätsplanung benötigt wird, bleibt die Qualität gleich und wird meistens sogar noch gesteigert. Dies zeigt die größte Stärke der Softwaretools an und bestätigt die Effizienzsteigerung gemäß Literatur. Außerdem erfolgt die Verarbeitung der Daten wesentlich schneller, was eine schnellere Aktualisierung der Liquiditätsplanung und eine schnellere Anpassung an veränderte Bedingungen ermöglicht.

Ein oft übersehener Vorteil ist der Erkenntniszuwachs. In 20 % der Fälle wird den Verantwortlichen erst nach Erstellung der Cashflow-Planung bewusst, wie umfassend diese tatsächlich ist und welche Faktoren darin einbezogen werden. Dies resultiert in einem tieferen Verständnis der Finanzlage und ermöglicht präzise sowie fundierte Entscheidungen.

Darüber hinaus ermöglichen digitale Tools Ad-hoc-Analysen zu jeder Zeit, auch unter der Woche oder im Monat, ohne dass hierfür wiederholt Kontakt zu verschiedenen Gesellschaften aufgenommen werden muss. Diese Vorgehensweise ermöglicht eine hohe Flexibilität sowie eine Reduzierung des Verwaltungsaufwandes. Dadurch lässt sich die Effizienz des Unternehmens weiter steigern.

Als weiterer Vorteil ist die Option zu nennen, Szenarioanalysen sowohl automatisiert als auch manuell durchführen zu können. Szenarien lassen sich sowohl einfach als auch komplex durchführen, wenn beispielsweise Währungskurse mitberücksichtigt werden. Dies ermöglicht die schnelle Untersuchung verschiedener Szenarien und eine daraus folgende fundierte Entscheidungsfindung.

Herausforderungen und Probleme

Die größte Herausforderung für die Prognosen ist die Qualität der vorhandenen Daten. Eine der Hauptaufgaben des Unternehmens besteht darin, diese Daten aufzubereiten, sodass diese für Predictive Analytics nutzbar sind. Die Qualität und Vollständigkeit der historischen Daten stellen die wichtigste Komponente für die Genauigkeit der Vorhersagen dar. Fehlerhafte Daten führen folglich zu einem Qualitätsverlust bei der Prognose.

Durch die Datenaufbereitung ist jedoch die Sicherstellung einer vollständigen und korrekten Datennutzung gewährleistet, wodurch sich die Prognosequalität verbessert. Außerdem ist es erforderlich, äußere Marktbedingungen zu berücksichtigen. Durch die Zeitersparnis, die man durch die Tools erhält, ist es jedoch viel schneller möglich, auf diese Probleme angemessen zu reagieren.

Zukunftsausblick

In Zukunft ist mit einer weiteren Verbesserung der digitalen Tools zu rechnen. Dies betrifft insbesondere die Systemnutzung bestehender Daten. Die Tatsache, dass der revolutionäre Durchbruch mit den mathematischen Open-Source-Modellen erst vor drei bis vier Jahren erfolgte, demonstriert die fortwährende Aktualität und Neuheit dieses Themas sowie die noch unzureichende Auseinandersetzung zahlreicher Unternehmen damit. Auch diese Systeme unterliegen einer kontinuierlichen Weiterentwicklung, sodass auch hier Überraschungen möglich sind, von denen Unternehmen profitieren können, um ihre Liquiditätsplanung zu verbessern.

Conclusio

Die Studie hat gezeigt, dass Softwaretools sowie KI-basierte Modelle zu einer Effizienzsteigerung in der Liquiditätsplanung führen. Es konnte festgestellt werden, dass durch diese Tools eine verbesserte Prognosegenauigkeit erreicht wird und das, obwohl dafür ein geringerer Zeitaufwand nötig ist. Die empirische Untersuchung bestätigt die Theorie, dass durch die Technologien die Effizienz in der Liquiditätsplanung gesteigert wird. Es lässt sich jedoch auch feststellen, dass mit der Implementierung Herausforderungen verbunden sind, die gelöst werden müssen, damit tatsächlich ein größerer Nutzen dadurch entsteht.

Die Ergebnisse zeigen, dass vor allem Predictive Analytics einen großen Einfluss auf die Optimierung der Liquiditätsplanung hat. Durch diese Technologie können Unternehmen zukünftige Zahlungsströme präziser prognostizieren, wodurch finanzielle Engpässe effektiver vermieden werden. Dafür ist es jedoch wichtig, eine qualitativ hochwertige Datenbasis zu haben, da die Qualität der Vorhersagen maßgeblich von ihnen abhängt.

Implikation für die Praxis

Für mittelständische Unternehmen bedeutet es, dass sie durch digitale Lösungen die Effizienz bei der Liquiditätsplanung steigern können. Das gilt sowohl für die Geschwindigkeit als auch für die Prognosequalität. Außerdem ist es viel leichter, diese Planung durchzuführen, da die Daten immer in Echtzeit zur Verfügung stehen.

Die Steigerung der Effizienz ist unbestritten, allerdings sollte trotzdem jedes Unternehmen für sich prüfen, ob eine solche Softwarelösung für die spezifischen Bedürfnisse, die das Unternehmen hat, geeignet ist. Es wäre sinnvoll, eine Kosten-Nutzen-Analyse durchzuführen, um sicherzugehen, dass sich der Nutzen durch die Effizienzsteigerung im Verhältnis zu den Kosten lohnt.


Quellenverzeichnis

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• F. A. Z. BUSINESS MEDIA GmbH. „KI, Robotics & Co.“ Der Treasurer, 18. Juli 2022. Zugriff am 15. April 2024. https://www.dertreasurer.de/research/studien/ki-robotics-coso-beurteilen-treasurer-die-chancen-neuer....
• Klepzig, Heinz-Jürgen. Working-Capital und Cash Flow: Finanzströme Durch Prozessmanagement Optimieren. 2. Aufl. Wiesbaden: Gabler Verlag, 2010.

letzte Änderung P.D.M.B. am 17.07.2025 Autor:  Boehle, Marco & Günes, Vedat

Autor:in

Herr Prof. Dr. Marco Boehle Herr Marco Boehle ist Professor für Betriebswirtschaftslehre, insb. Rechnungswesen und Controlling. Er lehrt an der Fachhochschule Dortmund sowie forscht und berät Unternehmen zu den Themen proaktives, dynamisches Kostenmanagement, Digitales Controlling und zu modernen Vertriebsmethoden. Neben seiner Berufszeit in der Steuerberatung war er mehrere Jahre als Berater und Projektleiter bei der DATEV eG für die Zielgruppe der Mittelständler und des Public Sectors tätig. Deine Dissertation behandelt das Thema Wirkungsorientierung zur strategischen Steuerung öffentlicher Einrichtungen.

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