Liquiditätsplanung mit KI: was Software für den Mittelstand leistet und was sie kostet (September 2026)

Warum Liquiditätsplanung Chefsache ist: Insolvenzordnung und StaRUG

Die Amtsgerichte registrierten 2025 insgesamt 24.064 beantragte Unternehmensinsolvenzen, 10,3 Prozent mehr als 2024. Das entspricht 69 Fällen je 10.000 Unternehmen; am höchsten war die Quote in Verkehr und Lagerei mit 133 Fällen. Die Forderungen der Gläubiger bezifferten die Gerichte auf rund 47,9 Milliarden Euro. Nach Verkehr und Lagerei folgten das Gastgewerbe mit 108, das Baugewerbe mit 104 und die wirtschaftlichen Dienstleistungen mit 100 Fällen je 10.000 Unternehmen.

Der Anstieg hat sich verlangsamt, das Niveau bleibt hoch. 2023 und 2024 war die Zahl jeweils um mehr als 20 Prozent gestiegen, 2025 lag sie etwa so hoch wie 2014 mit 24.085 Fällen.

Für Geschäftsleitungen von Kapitalgesellschaften ist Liquiditätsplanung deshalb mehr als Komfort. § 1 StaRUG verpflichtet sie, fortlaufend Entwicklungen zu überwachen, die den Fortbestand gefährden können, bei Gefahr gegenzusteuern und die Aufsichtsorgane zu unterrichten.

Die Insolvenzordnung nennt die Zeiträume. Drohende Zahlungsunfähigkeit (§ 18 InsO) wird in aller Regel über 24 Monate geprüft, die Fortführungsprognose bei der Überschuldung (§ 19 InsO) über 12 Monate. Tritt Zahlungsunfähigkeit ein, muss der Antrag nach § 15a InsO spätestens nach 3 Wochen gestellt sein, bei Überschuldung nach 6 Wochen. Eine Planung, die nur bis zum Monatsende reicht, beantwortet keine dieser Fragen.

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Was KI in der Liquiditätsplanung übernimmt und was nicht

Die Tools arbeiten in drei Schritten. Zuerst ordnen sie Bankumsätze zu: Tidely nutzt dafür eine KI-Kategorisierung auf Basis historischer Muster. Treasury4 sortiert jede Zahlung beim Eingang in operativen, Investitions- oder Finanzierungs-Cashflow.

Danach entsteht die Prognose. Commitly macht aus einer KI-Prognose auf Basis der Bankdaten mit Smart Planning einen Planvorschlag, übernimmt ihn aber laut Anbieter nie ungefragt in den offiziellen Plan. Nomentia wählt und trainiert passende Prognosemodelle selbst und korrigiert Ausreißer und saisonale Muster, Palm kombiniert nach eigenen Angaben mehr als 25 KI-Modelle. Treasury4 trainiert seine Modelle ausschließlich auf der Historie des jeweiligen Kunden, TIS kalibriert seine Prognosen laufend anhand der eigenen historischen Daten neu.

Der dritte Schritt erklärt Abweichungen. Agicap beschreibt einen Assistenten, der wiederkehrende Muster erkennt und Unterschiede zwischen Ist und Prognose ausweist. Commitly ergänzt mit AI Insights eine Einschätzung der Cashflow- und Plandaten mit Handlungsempfehlungen.

Wie die Kontrolle aussieht, beschreibt Commitly recht genau. Smart Mapping bündelt Umsätze je Geschäftspartner und schlägt eine Kategorie vor; erst nach Zustimmung folgen künftige Zahlungen desselben Partners automatisch. Die KI-Funktionen schalten nur Kontoinhaber und Admins frei, sie lassen sich jederzeit abschalten. Tidely nennt seine Prognose Auto Forecast und liefert sie in allen vier Paketen mit.

Dass gerade dieser Teil schwerfällt, zeigt eine Umfrage des US-Verbands Association for Financial Professionals unter 425 Treasury-Fachleuten vom Mai 2026. 49 Prozent nannten die Liquiditätsprognose ihre schwierigste Aufgabe, 63 Prozent Cash Management und Prognose ihre wichtigste Priorität. 38 Prozent nannten den Umgang mit Chancen und Risiken der KI eine Herausforderung, 35 Prozent den Einsatz von KI zur Automatisierung manueller Arbeit.

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DATEV, Bank und ERP: woher die Prognose ihre Daten bekommt

Eine Liquiditätsplanung ist nur so gut wie ihre Daten. Im Mittelstand liegen die Buchungen oft bei der Steuerberatung in DATEV, die Konten bei mehreren Banken und die offenen Rechnungen in einem ERP oder einer Warenwirtschaft. Die Tools lösen das unterschiedlich.

Tidely aus München verkauft einen eigenen DATEV-Connector für 35 Euro im Monat bei monatlicher Zahlung, 25 Euro bei zwei Jahren Laufzeit, und gibt an, in Deutschland entwickelt und gehostet zu werden. Commitly aus Perchtoldsdorf bei Wien verbindet Banken, Zahlungsdienstleister, ERP, Buchhaltung und CRM, zeigt einen 13-Wochen-Überblick und baut Szenarien und Planungen für Investoren und Banken. Agicap nennt DATEV unter den angebundenen Buchhaltungslösungen.

Konzerne mit vielen Gesellschaften brauchen eher ein Treasury-Management-System. TIS aus Berlin gibt an, an mehr als 11.000 Banken weltweit angebunden zu sein, und verbindet das mit KI-Prognosen und einem Assistenten, der Fragen zu Zahlungsstatus und Treasury-Daten beantwortet.

Einen dritten Weg geht Palm. Das Tool ersetzt kein vorhandenes System, sondern setzt als KI-Schicht auf Treasury-System oder ERP auf und erstellt dort Prognosen, Kategorien und Warnungen, wenn Liquiditätsschwellen näher rücken. Unter den genannten Kunden ist Personio aus München, das laut Palm mehr als zwei Arbeitstage im Monat zurückgewonnen hat, eine Angabe des Anbieters.

Neu ist die Anbindung allgemeiner KI-Modelle. Commitly bietet einen MCP-Server, über den Claude, ChatGPT oder ein eigenes Modell Fragen an die Finanzdaten stellen können. Zugriffsrechte und Protokoll bleiben bei Commitly, die abgefragten Daten verarbeitet das angebundene Modell aber nach seinen eigenen Regeln. Das gehört vor dem Einschalten in die Datenschutzprüfung und in den Auftragsverarbeitungsvertrag.

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Anbieter im Verzeichnis: vom Treasury-System bis zum Liquiditätstool

Unser Verzeichnis führt 26 Tools mit dem Schwerpunkt Zahlungsverkehr und Liquidität, dazu Kreditoren- und Debitorenlösungen mit Liquiditätsmodul. Die meisten Anbieter sitzen in den USA (24 von 52), der Rest überwiegend in Europa.

Für mittelständische Unternehmen ist die Liste kürzer, als die Zahl vermuten lässt. Große Systeme wie Kyriba, TIS und Ripple Treasury richten sich an Konzerne mit vielen Banken und Gesellschaften; Nomentia aus Finnland nennt mehr als 1.400 Unternehmen in mehr als 80 Ländern als Kunden. Nur 17 Tools bedienen laut unseren Daten Firmen mit weniger als 50 Beschäftigten, 7 bieten Datenhaltung in der EU.

Bei der Datenhaltung haben die Anbieter aus dem deutschsprachigen Raum einen Vorsprung. Tidely wirbt mit Entwicklung und Hosting in Deutschland, Commitly mit Hosting in Deutschland und einer Zertifizierung nach ISO 27001:2022. Für US-Systeme lohnt die Frage nach Rechenzentrum, Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und Unterauftragnehmern.

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Was Liquiditätsplanung-Software kostet: drei Anbieter nennen Preise

Unter den Tools mit Schwerpunkt Liquidität nannten im September 2026 nur Tidely, Commitly und Trovata Listenpreise. 33 der 52 Tools der Kategorie verkaufen nur auf Anfrage, darunter Kyriba, Nomentia, TIS und Agicap.

Tidely kostet bei monatlicher Zahlung 55 Euro (Starter), 105 Euro (Professional) oder 265 Euro (Business) im Monat, mit zwei Jahren Laufzeit 39, 75 und 189 Euro; KI-Kategorisierung und KI-Prognose sind in allen Paketen enthalten. Commitly verlangt bei monatlicher Zahlung 55, 105 und 195 Euro zuzüglich Umsatzsteuer für Basis, Business und Professional, der MCP-Server kostet unterhalb von Professional 15 Euro im Monat extra.

Zum Vergleich: Trovata aus den USA verlangt für das Basispaket 24.000 US-Dollar im Jahr, mit einer Bankverbindung, bis zu 100 Konten und 10 Nutzer:innen.

Beide Anbieter aus dem deutschsprachigen Raum lassen sich ohne Kreditkarte testen, Tidely 7 Tage, Commitly 14 Tage. Commitly gewährt bei 12 Monaten Laufzeit 6 Monate lang 40 Prozent Rabatt, bei 24 Monaten 12 Monate lang 50 Prozent. Für einen fairen Vergleich zählen daher Laufzeit und Zusatzmodule mehr als der Einstiegspreis.

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Agenten, Freigabe und die Fragen vor dem Kauf

Seit 2025 bauen die Anbieter Agenten, die über die Prognose hinaus konkrete Handlungen vorschlagen. Kyriba beschreibt TAI mit dem Grundsatz erst empfehlen, dann entscheiden. Atlar lässt Agenten Kassenbestände, Zahlungsübersichten, Bankabstimmung und Cash Sweeps vorbereiten, gebunden an hinterlegte Richtlinien und ohne Aktion vor der Freigabe. Die GSmart-Agenten von Ripple Treasury nennen seit September 2026 die Richtlinienklausel, auf die sich ein Vorschlag stützt.

Der Markt ordnet sich dabei neu. Tipalti kaufte im Juni 2025 den KI-Treasury-Anbieter Statement, Ripple kündigte im Oktober 2025 die Übernahme von GTreasury für 1 Milliarde US-Dollar an, einer Treasury-Plattform mit mehr als 1.000 Kunden in 160 Ländern. Wer Zahlungseingänge ebenfalls automatisieren will, findet die Gegenseite der Liquidität bei den Tools für Forderungen und Mahnwesen.

Vor dem Kauf helfen vier Prüfungen. Welche Ihrer Banken sind direkt angebunden und wie kommen die Buchungen aus DATEV oder dem ERP ins Tool? Reicht der Horizont über 12 Monate und idealerweise 24 Monate? Zeigt ein Backtest über die letzten 12 Monate, wie weit die Prognose vom Ist entfernt lag? Und legt jeder Vorschlag eines Agenten Daten und Regel offen, bevor jemand freigibt? In der AFP-Umfrage bewerteten die Teams ihre eigenen KI-Richtlinien mit 2,9 von 5 Punkten am schwächsten, diese Regeln sollten also vor dem Einschalten stehen.

Genauigkeitsversprechen gehören in denselben Test. Palm wirbt damit, Prognoseabweichungen um mehr als 60 Prozent zu senken, Nilus berichtet von mehr als 30 Prozent besserer Prognosegenauigkeit, Agicap von zu 90 Prozent zuverlässig kategorisierten Prognosen. Keiner der drei legt eine Methode offen. Ein Backtest auf den eigenen Zahlen ist belastbarer und hilft auch im Gespräch mit Bank oder Beirat.

Belege: [20][21][22][23][24][12][10][25][11]