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Forderungsmanagement: 10 entscheidende KPIs für das Finanzwesen

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6. Forderungsmanagement: Nutzung eingeräumter Kreditlinien

Allein betrachtet sagt diese Metrik wenig aus. Finanzmanager sollten sie stets zusammen mit dem Zahlungsverhalten eines Kunden betrachten. Wer seinen Kreditrahmen regelmäßig ausnutzt und dabei aber fristgemäß bezahlt, ist durchaus verlässlich. Ein höheres Limit könnte hier sogar Umsatzpotenzial erschließen. Wer dagegen immer am Limit agiert und zudem verspätet zahlt, signalisiert ein erhöhtes Ausfallrisiko.

7. Forderungsmanagement: Ausfallquote (Bad Debt to Sales Ratio)

Eine hohe Forderungsausfallquote belastet Liquidität und Marge unmittelbar. Haufe empfiehlt daher eine Quote von höchstens 0,5 Prozent uneinbringlicher Rechnungen. Sehr niedrige Werte sind aber nicht automatisch ideal. Sie können ein effizientes Risikomanagement anzeigen, aber auch eine zu restriktive Kreditpolitik.

8. Forderungsmanagement: Kunden mit hohem Ausfallrisiko

Je mehr Forderungen auf risikobehaftete Kunden entfallen, desto größer ist der Aufwand etwa im Mahnwesen. Es lohnt daher, Risikogruppen nach Bonitätsscores, Zahlungsverhalten oder Branchenrisiken zu bilden. So wird sichtbar, wo enger gemahnt oder mit strengeren Zahlungszielen gearbeitet werden muss.

9. Anteil an unberechtigten Abzügen, Unterzahlungen und Gutschriften

Unberechtigte Abzüge, Unterzahlungen und Gutschriften bremsen das Forderungsmanagement. Sie gehen häufig auf Unstimmigkeiten in Logistik, Kundenbetreuung oder interner Kommunikation zurück. KI-gestützte Analysen helfen, berechtigte von unberechtigten Fällen zu trennen und Muster zu erkennen. Und sie zeigen, welche Prozesse verbessert werden müssen.

10. Forderungsmanagement: Anteil der Zahlungszielverlängerungen

Häufen sich Anfragen nach längeren Zahlungsfristen, ist das ein Warnsignal. Laut Creditreform stiegen 2025 die Zahlungsziele in Deutschland auf 32 Tage – den höchsten Wert seit sieben Jahren. Natürlich versuchen Lieferanten angesichts zunehmender Insolvenzen und einer schwachen Auftragslage, Zahlungsausfälle um jeden Preis zu vermeiden. Eine Zwickmühle: Wer Verlängerungen verweigert, riskiert Kunden an flexiblere Wettbewerber zu verlieren; wer sie gewährt, belastet die eigene Liquidität.

Das bringt automatisiertes Debitorenmanagement

Der Zahlungseingang beschleunigt sich um bis zu 34 Prozent (Quelle: Kundenbefragung von Quadient).

Manueller Aufwand sinkt um bis zu 50 Prozent.

Genauigkeit von Cashflow-Vorhersagen steigt auf 94 Prozent

Forderungsmanagement: Finanzautomatisierung als Hebel

Wer KPIs messen will, braucht belastbare Daten. Lösungen zur Finanzautomatisierung bündeln interne Rechnungs- und Zahlungsdaten, Informationen aus ERP-Systemen und externe Bonitätskennzahlen. Integrierte KI-Funktionalitäten analysieren die Zahlungshistorie sowie das Kundenverhalten und berechnen voraussichtliche Zahlungstermine. CFOs verfügen damit über die Einblicke, die sie für belastbare Liquiditäts- und Cashflow-Prognosen benötigen.

ForderungsmanagementOliver Rauschil
ist Senior Director of Digital Sales für Zentraleuropa bei Quadient Germany. Er ist ein führender Experte für die digitale Transformation im Finanzwesen. Seine Spezialgebiete sind die E-Rechnung sowie die Automatisierung von Procure-to-Pay- und Order-to-Cash-Prozessen.

Bildquelle: Quadient Germany

FAQ

1. Welche Kennzahlen sind im Forderungsmanagement am wichtigsten?
DSO, BPDSO, ADD, CEI, Forderungsausfallquote, Forderungsumschlag, Anteil überfälliger Forderungen über 90 Tage, Kreditliniennutzung, Anteil der Kunden mit erhöhtem Ausfallrisiko, Anteil unberechtigter Abzüge und Unterzahlungen sowie Prozentsatz an Zahlungszielverlängerungen sind relevante KPIs im Forderungsmanagement.

2. Was ist der Unterschied zwischen DSO und BPDSO?
DSO misst die durchschnittliche Forderungslaufzeit. BPDSO zeigt, wie schnell Zahlungen eingingen, wenn alle Kunden pünktlich bezahlten. Liegen beide Werte mehr als drei bis vier Tage auseinander, besteht in der Regel Handlungsbedarf.

3. Wann gilt eine Forderung als uneinbringlich?
Ab 180 Tagen Überfälligkeit bleiben Forderungen laut Coface in rund 80 Prozent der Fälle unbezahlt.

4. Wie hilft Finanzautomatisierung dabei, Zahlungsausfälle zu reduzieren?
Sie bündelt Rechnungs-, Zahlungs- und Bonitätsdaten in einem System. So lässt sich der Zahlungseingang um bis zu 34 % beschleunigen und der manuelle Aufwand sinkt erheblich. Auch die Prognosegenauigkeit für den Cashflow steigt auf über 90 %.

5. Woran erkennt man Kunden mit erhöhtem Zahlungsausfallrisiko?
Typische Merkmale für risikobehaftete Kunden sind unter anderem schlechter Bonitätsscore, dauerhafte Ausnutzung des Kreditlimits bei häufigen Zahlungsverzögerungen sowie überdurchschnittlich viele Abzüge und Unterzahlungen.

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