Kurz gesagt: Forderungsmanagement automatisieren bedeutet, offene und überfällige Rechnungen automatisch aus der Buchhaltung auszulesen und an der Stelle sichtbar zu machen, an der entschieden wird. In dieser Demo zeigen wir das mit Lexware Office, einem HTML-Dashboard und einer automatischen Team-Benachrichtigung. Das Prinzip funktioniert genauso mit sevDesk, DATEV oder anderen Buchhaltungs-Systemen.
Unbezahlte Rechnungen sind vielen Unternehmen ein Dorn im Auge und gepaart mit einem schlechten Mahnwesen kann das auf Dauer zu echten Geldproblemen führen. In der Theorie ist das ganz klar, nur sind die offenen Posten selten genau dann aufbereitet und sichtbar, wenn daraus eine Entscheidung entstehen sollte.
Wer mit Lexware Office, sevDesk, DATEV oder einer anderen Buchhaltungssoftware arbeitet, kann offene und überfällige Rechnungen natürlich an verschiedenen Orten einsehen. In der Praxis bedeutet das aber oft: Rechnungsliste öffnen, Filter setzen, nach Fälligkeit sortieren, Beträge prüfen, einzelne Kunden anklicken und im Zweifel noch eine Excel-Liste exportieren.
Genau dieses manuelle Rumgeklicke und Zusammensammeln ist der Punkt, an dem sich das Forderungsmanagement automatisieren lässt.
In diesem Artikel zeige ich ein konkretes Praxisbeispiel: Ein automatisches Dashboard für offene Rechnungen, das Forderungsdaten direkt aus der Buchhaltung abruft, nach Dringlichkeit sortiert und als übersichtliche HTML-Seite plus automatischer Team-Benachrichtigung ausgibt.
Die Demo basiert auf Lexware Office, weil Lexware eine gut nutzbare API für solche Auswertungen bietet. Das Prinzip ist aber nicht auf Lexware beschränkt. Es funktioniert mit jedem System, das Rechnungen, Beträge, Status und Fälligkeiten sauber per Schnittstelle bereitstellt.
Wenn Sie wissen möchten, welche Prozesse sich mit Lexware grundsätzlich automatisieren lassen, ist mein Artikel Lexware automatisieren: Vom angenommenen Angebot bis zum fertig vorbereiteten Projekt eine gute Ergänzung.
Was ist Forderungsmanagement-Automatisierung? (Definition)
Forderungsmanagement automatisieren bedeutet: offene und überfällige Rechnungen nicht mehr manuell aus der Buchhaltungssoftware zusammenzusuchen, sondern automatisch auslesen, nach Dringlichkeit einordnen und an der Stelle sichtbar machen, an der Menschen entscheiden und handeln.
Die technische Grundlage ist meistens eine Schnittstelle der Buchhaltungssoftware, zum Beispiel die Lexware Office Public API. Die Auswertung findet außerhalb des Buchhaltungssystems statt: in einem schlanken Dashboard und einer Benachrichtigung, die im Arbeitsfluss des Teams ankommt. Das kann per Slack, Microsoft Teams, E-Mail oder über einen anderen Kanal passieren, der ohnehin schon genutzt wird. Das Buchhaltungssystem selbst bleibt unverändert.
Worum es in diesem Praxisbeispiel geht
Das Ziel ist bewusst simpel.
Sie sollen auf einen Blick sehen, wie viel Geld Ihnen geschuldet wird, welcher Anteil davon überfällig ist und welche Rechnungen besondere Aufmerksamkeit brauchen.
Kein großes BI-Projekt. Keine monatelange Einführung. Keine Standardsoftware, die Ihren gesamten Finanzprozess ersetzen soll. Sondern ein individuell entwickelter Automatisierungsbaustein für eine konkrete Controlling-Frage:
Welche offenen Forderungen sind gerade kritisch?
Diese eine Frage zu beantworten, automatisch und nachvollziehbar, ohne dass jemand vorher in Lexware klickt, ist das gesamte Ziel des Setups.
Die Demo erzeugt dafür drei Ausgaben:
- ein HTML-Dashboard im Browser
- eine strukturierte Team-Nachricht (in dieser Demo per Slack, Microsoft Teams oder E-Mail funktionieren genauso)
- einen Terminal-Output für den technischen Durchlauf
Die Screenshots im Artikel stammen aus einer fertigen Demo mit über 50 Beispiel-Rechnungen. Es geht also nicht um eine abstrakte Idee, sondern um ein gebautes Beispiel für Prozessautomatisierung in der Buchhaltung.
Warum offene Forderungen im Mittelstand oft zu spät auffallen
In vielen kleinen und mittelständischen Unternehmen wird der Forderungsbestand regelmäßig geprüft. Mal wöchentlich, mal monatlich, manchmal erst dann, wenn die Liquidität enger wird.
Das eigentliche Problem ist selten, dass niemand weiß, wo man die offene Rechnungen sieht. Das Problem ist, dass diese Informationen nicht automatisch dort auftauchen, wo Entscheidungen getroffen werden.
Wenn Sie morgens direkt sehen, welche Rechnungen gerade überfällig sind und diese auf Knopfdruck mahnen können, würde ich vermuten, dass Entscheidungen auf einmal leichter zu treffen sind.
Große Unternehmen lösen solche Themen mit BI-Systemen wie Power BI, Tableau oder eigenen Data-Warehouse-Lösungen. Für viele Mittelständler ist das zu groß. Spezialisierte Liquiditätsplanungslösungen wie Agicap oder Finban können sinnvoll sein, wenn Forecasts, Szenarien und Bankdaten zusammengeführt werden sollen. Für den einfachen Use Case „Zeig mir jeden Montagmorgen meine kritischen Forderungen" ist das aber häufig mehr, als eigentlich nötig ist.
Und genau hier liegt der Wert kleiner Automatisierungen: Sie ersetzen nicht den gesamten Finanzprozess. Aber sie bringen eine wichtige Information automatisch an die richtige Stelle.
Dieses Prinzip beschreibe ich auch im Artikel Automatisierung ohne Systemwechsel: Was mit Ihren bestehenden Systemen möglich ist. Denn genau darum geht es hier: Die vorhandene Buchhaltungssoftware bleibt bestehen. Die Automatisierung baut darauf auf.
Wie ein automatisches Forderungs-Dashboard aufgebaut ist
Ein automatisches Forderungs-Dashboard besteht aus fünf logischen Bausteinen. Jeder Baustein hat eine klare Aufgabe und lässt sich unabhängig testen.
1. Rechnungsdaten aus der Buchhaltung abrufen
Am Anfang steht eine Anfrage an die Buchhaltungssoftware:
„Gib mir alle offenen Rechnungen."
Die Software antwortet mit strukturierten Daten, typischerweise im JSON-Format. Pro Rechnung werden Informationen wie Rechnungsnummer, Kundenname, Betrag, Fälligkeitsdatum und Status geliefert.
Bei kleineren Datenmengen kommt alles in einer Antwort zurück. Bei größeren Listen werden die Ergebnisse paginiert. Das bedeutet: Die API liefert zum Beispiel 100 Rechnungen pro Anfrage, und das Skript ruft so lange weitere Seiten ab, bis alle offenen Rechnungen geladen sind.
Dieser Schritt ist der einzige Teil, der je nach System angepasst werden muss. Ob Lexware Office, sevDesk, DATEV oder ein anderes System: Die Logik danach bleibt weitgehend gleich. Entscheidend ist nur, dass die Quelle Rechnungen, Beträge, Status und Fälligkeiten zuverlässig bereitstellt.
2. Offene Rechnungen nach Dringlichkeit einordnen
Sobald die Daten geladen sind, wird jede Rechnung anhand ihres Fälligkeitsdatums eingeordnet.
In der Demo nutze ich fünf Buckets:
- nicht überfällig
- 1 bis 14 Tage überfällig
- 15 bis 30 Tage überfällig
- 31 bis 60 Tage überfällig
- mehr als 60 Tage überfällig
Diese Einteilung ist bewusst einfach. Sie bildet ab, wie viele Unternehmen ohnehin über Mahnläufe und Nachfassprozesse denken: Erst beobachten, dann erinnern, dann aktiver nachfassen, dann eskalieren.
Die Grenzen sind nicht in Stein gemeißelt. Eine Agentur mit kurzen Zahlungszielen arbeitet anders als ein Maschinenbauer mit langen Projektlaufzeiten. Wichtig ist nicht die konkrete Zahl, die lässt sich individuell anpassen, sondern dass aus einer langen Rechnungsliste eine handlungsfähige Struktur wird.
3. Kennzahlen für das Forderungsmanagement berechnen
Aus den Buckets entstehen die eigentlichen Kennzahlen:
- Wie viel ist insgesamt offen?
- Wie viel davon ist überfällig?
- Wie verteilt sich der Betrag auf die einzelnen Altersklassen?
- Welche Rechnungen sind besonders groß oder besonders alt?
- Wo sollte das Team zuerst nachfassen?
Mathematisch ist das nicht kompliziert. Der Nutzen entsteht nicht durch komplexe Berechnungen, sondern durch die Zusammenführung.
Genau diese Übersicht fehlt häufig in den Standardoberflächen. Die Informationen sind vorhanden, aber sie stehen nicht in einer Form nebeneinander, die sofort eine Entscheidung ermöglicht.
4. Das Controlling-Dashboard als HTML-Seite erzeugen
Im nächsten Schritt wird aus den berechneten Zahlen eine HTML-Seite generiert.
Oben stehen die wichtigsten Kennzahlen: offener Gesamtbetrag, überfälliger Betrag und Anzahl kritischer Rechnungen. Darunter zeigt eine einfache Visualisierung, wie sich die Forderungen auf die Buckets verteilen. Am Ende folgt eine Tabelle mit den wichtigsten Rechnungen, inklusive Kunde, Betrag, Fälligkeit und Priorität.
Das Dashboard läuft in der Demo lokal im Browser. Kein zusätzlicher Server, keine neue Plattform, kein Login. Für einen Prototypen ist das ideal, weil man schnell sieht, ob die Logik passt und die Darstellung verständlich ist.
Für einen produktiven Einsatz würde man das Dashboard anders bereitstellen: gehostet, geschützt und sauber in den bestehenden Prozess eingebunden. Aber als erster Schritt reicht eine lokale HTML-Ausgabe aus, um den Nutzen sichtbar zu machen.
5. Eine Benachrichtigung an das Team senden
Parallel zum Dashboard wird eine Nachricht an das Team verschickt.
Das ist in vielen Fällen sogar der wichtigere Teil. Denn ein Dashboard ist nur dann wertvoll, wenn jemand drauf schaut. Eine Nachricht im Kanal, der ohnehin schon genutzt wird, bringt die wichtigsten Informationen direkt in den Arbeitsfluss des Teams.
Welcher Kanal das konkret ist, hängt davon ab, womit das Team ohnehin arbeitet. In der Demo nutze ich Slack. Microsoft Teams funktioniert nach dem gleichen Prinzip. Wer kein Chat-Tool im Einsatz hat, kann den Report auch als formatierte E-Mail an den Verteiler schicken. Die Logik dahinter ist überall gleich: dieselben Kennzahlen, dieselben kritischen Rechnungen, dieselbe kurze Handlungsempfehlung. Nur der Kanal wird angepasst, an den die Empfänger sowieso erreichbar sind.
Die Nachricht enthält die zentralen Kennzahlen, die kritischsten Rechnungen und eine kurze Handlungsempfehlung. Sie ist so aufgebaut, dass man sie auch mobil in 30 Sekunden erfassen kann.
Damit wird aus einer passiven Liste ein aktiver Hinweis. Geschäftsführung, Backoffice oder Controlling müssen nicht daran denken, die Auswertung aufzurufen. Die Auswertung meldet sich selbst.
Welche Datenquellen für ein Forderungs-Dashboard geeignet sind
Ein automatisiertes Forderungsmanagement steht und fällt mit der Datenquelle.
Die wichtigste Frage ist: „Kommen wir zuverlässig an die Daten, die es ermöglichen eine passende Lösung zu entwickeln?"
Eine Automatisierung ist nur so gut wie der Zugriff auf die Daten. Wenn die Buchhaltungssoftware eine stabile Schnittstelle anbietet, lässt sich ein Dashboard sauber bauen. Wenn es keine Schnittstelle gibt, wird es deutlich schwieriger.
Eine geeignete Datenquelle sollte mindestens diese Informationen liefern:
- Rechnungsnummer
- Kundenname
- Betrag
- Fälligkeitsdatum
- Rechnungsstatus
Im besten Fall kommen diese Daten direkt über eine API. Dann kann das Dashboard automatisch aktualisiert werden, ohne dass jemand vorher eine Datei exportieren muss.
Wenn keine API verfügbar ist, kann man auch mit CSV- oder Excel-Exporten arbeiten. Das ist nicht perfekt, aber oft ein guter Zwischenschritt. Dann exportiert zum Beispiel einmal pro Woche jemand die offenen Rechnungen aus der Buchhaltung, und die Auswertung läuft über diese Datei.
Der Unterschied ist wichtig:
- API-Anbindung: wirklich automatisierbar
- CSV-Export: halbautomatisch, aber oft pragmatisch
- manuelle Pflege: meistens zu fehleranfällig und auf Dauer nicht sinnvoll
Für die Demo nutze ich Lexware Office, weil die benötigten Rechnungsdaten dort sauber abrufbar sind. Das gleiche Prinzip kann aber auch mit anderen Systemen funktionieren, zum Beispiel mit Buchhaltungssoftware, ERP-Systemen oder Branchensoftware, sofern offene Rechnungen strukturiert bereitgestellt werden.
Ich würde deshalb nicht zuerst nach einer fertigen Standardlösung suchen, sondern nach der besten verfügbaren Datenquelle im bestehenden Prozess. Genau das entscheidet, ob eine individuelle Automatisierung in wenigen Tagen umsetzbar ist oder ob vorher Grundlagenarbeit nötig wird.
Was vom Prototyp zum Produktivbetrieb noch fehlt
Die gezeigte Demo ist ein funktionierender Prototyp. Sie zeigt, dass die Logik funktioniert: Daten abrufen, einordnen, auswerten, visualisieren und an das Team senden.
Für einen produktiven Einsatz braucht es zusätzliche Bausteine.
Erstens: Hosting. Eine lokale HTML-Datei ist gut für eine Demo, aber nicht ideal für ein Team. Produktiv sollte das Dashboard geschützt online verfügbar sein, zum Beispiel mit Login oder interner Zugriffsbeschränkung.
Zweitens: ein Scheduler. In der Demo wird der Prozess manuell gestartet. Im Alltag sollte er automatisch laufen, zum Beispiel jeden Montagmorgen oder täglich um 8 Uhr.
Drittens: Historie. Der Prototyp zeigt den aktuellen Stand. Für echtes Controlling wird es spannend, wenn man Entwicklungen sieht: Wird der überfällige Betrag kleiner? Welche Kunden zahlen regelmäßig spät? Wie verändert sich die Forderungsstruktur über mehrere Monate?
Viertens: Datenschutz. Das Dashboard enthält Kundennamen und deren fällige Beträge. Deshalb braucht es im produktiven Betrieb klare Regeln: Wo werden Dateien gespeichert? Wer hat Zugriff? Wann werden alte Auswertungen gelöscht?
Fünftens: Mandantenfähigkeit. Für Steuerberater, Holdings oder Unternehmen mit mehreren Gesellschaften muss sauber getrennt werden, welche Daten zu welchem Konto gehören.
Welche dieser Punkte am Ende wirklich nötig sind, hängt vom konkreten Setup ab. Manche Unternehmen brauchen nur einen einfachen Scheduler und sind damit zufrieden. Andere wollen direkt eine ausgebaute Historie mit Trend-Analysen und Mehrmandanten-Trennung. Der Aufwand bewegt sich entsprechend zwischen wenigen Tagen und mehreren Wochen.
Wenn Sie grundsätzlich einschätzen möchten, in welchem Rahmen sich solche Projekte typischerweise bewegen, passt mein Artikel Was kostet Prozessautomatisierung? gut dazu.
Wann sich Forderungsmanagement-Automatisierung lohnt
Nicht jede Automatisierung lohnt sich. Gerade bei kleinen Prozessen ist Ehrlichkeit wichtig.
Ein automatisches Dashboard für offene Rechnungen ist sinnvoll, wenn regelmäßig genug offene Posten entstehen, damit man den Überblick aktiv halten muss. Als grobe Orientierung: Ab etwa 30 offenen Rechnungen pro Monat wird der manuelle Check schnell unübersichtlich. Noch relevanter wird es, wenn mehrere Personen beteiligt sind oder Forderungsverluste bereits ein Thema waren.
Auch dann lohnt es sich, wenn das Dashboard der erste Baustein einer größeren Automatisierungsstrategie ist. Wer einmal Rechnungsdaten sauber abrufen und auswerten kann, kann später auch andere Reports bauen: Eingangsrechnungen, Umsatzentwicklung, offene Angebote, Mahnstatus oder Monatsübersichten.
Zum Thema Eingangsrechnungen habe ich einen eigenen Praxisguide geschrieben: Rechnungserfassung automatisieren: Praxisguide für KMU. Das ist ein guter nächster Schritt, wenn Sie Buchhaltungsprozesse nicht nur auf der Ausgangs-, sondern auch auf der Eingangsseite automatisieren möchten.
Weniger sinnvoll ist das Setup, wenn nur wenige Rechnungen pro Monat offen sind. Bei fünf oder zehn offenen Posten ist kurz selber drüber zu schauen oft einfach als eine technische Lösung.
Ebenfalls nicht passend ist es, wenn eigentlich eine vollständige Liquiditätsplanung gesucht wird. Dafür gibt es spezialisierte Plattformen mit Bankenanbindung, Forecasts und Szenarien. Das hier ist kein Ersatz dafür. Es ist ein schlank entwickelter Baustein für Sichtbarkeit und Reaktionsgeschwindigkeit.
Was man aus dem Beispiel mitnehmen kann
Der wichtigste Punkt ist nicht Lexware. Auch nicht der konkrete Benachrichtigungs-Kanal. Und auch nicht das konkrete HTML-Design.
Der wichtigste Punkt ist das Muster:
Datenquelle anzapfen, Geschäftslogik anwenden, Ergebnis sichtbar machen.
Dieses Muster lässt sich auf viele Prozesse übertragen. Offene Forderungen sind nur ein Beispiel, weil der Nutzen schnell verständlich ist. Das gleiche Prinzip funktioniert auch bei Eingangsrechnungen, Angebots-Pipelines, Projektbudgets, Lagerbeständen oder Umsatz-KPIs.
Genau darin liegt der Unterschied zwischen „wir haben Software" und „unsere Prozesse arbeiten mit".
Die Daten sind in vielen Unternehmen bereits vorhanden. Sie müssen nur aus den Systemen herausgeholt, richtig eingeordnet und an der Stelle angezeigt werden, an der Menschen handeln.
Wenn Sie noch am Anfang stehen, empfehle ich als Grundlagenartikel Prozessautomatisierung einfach erklärt – Was Sie wissen müssen. Dort geht es darum, was Prozessautomatisierung ist, was sie nicht ist und wann sie für Unternehmen relevant wird.
Wie es bei Ihnen aussehen könnte
Die hier gezeigte Demo zeige ich gerne live in einem Gespräch: von der API-Anbindung über die Klassifizierung bis zur Team-Benachrichtigung.
Wenn Sie das Prinzip auf Ihre Buchhaltung übertragen möchten, muss vor allem Schritt 1 angepasst werden: der Abruf der Rechnungsdaten aus Ihrem System. Die restliche Logik (Buckets, Kennzahlen, Dashboard und Team-Benachrichtigung) bleibt weitgehend gleich. Für Lexware Office brauchen Sie einen API-Key aus der Lexware-Oberfläche (verfügbar ab Version XL). Bei sevDesk, DATEV oder anderen Systemen sieht der Zugang anders aus, das Prinzip dahinter ist das gleiche.
Wer es wirklich selbst bauen will, findet in der unten verlinkten Lexware-API-Übersicht die wichtigsten technischen Eckdaten als Einstieg.
Für die meisten Unternehmen ist es allerdings effizienter, das Setup nicht selbst zu bauen, sondern als individuelles Automatisierungsprojekt umsetzen zu lassen. Der Code gehört dabei am Ende dem Unternehmen, sauber dokumentiert und übergeben, nicht einem externen Plattform-Anbieter.
Ein erstes Gespräch dauert etwa 30 Minuten. Sie zeigen Ihren aktuellen Forderungs-Prozess, ich zeige Ihnen die Demo live und sage ehrlich, was sich in Ihrem Setup automatisieren lässt und was nicht. Schicken Sie mir eine Mail an matthis@coreventa.de, gerne mit kurzer Beschreibung Ihres Use Cases.
FAQ: Häufige Fragen zum automatisierten Forderungsmanagement
Was bedeutet Forderungsmanagement automatisieren?
Forderungsmanagement automatisieren bedeutet, offene und überfällige Rechnungen nicht mehr manuell zu prüfen, sondern automatisch aus der Buchhaltungssoftware auszulesen, zu bewerten und sichtbar zu machen. Das kann über ein Dashboard, eine Nachricht in Slack oder Microsoft Teams, einen E-Mail-Report oder eine andere Benachrichtigung passieren.
Brauche ich dafür eine neue Buchhaltungssoftware?
Nicht unbedingt. In vielen Fällen kann die bestehende Software weiter genutzt werden. Entscheidend ist, ob sie eine geeignete API oder zumindest einen zuverlässigen Export bietet. Genau deshalb ist Automatisierung ohne Systemwechsel für viele KMU ein realistischer Einstieg.
Funktioniert das nur mit Lexware Office?
Nein. Lexware Office ist in dieser Demo die konkrete Datenquelle. Das Prinzip funktioniert aber auch mit anderen Systemen, solange Rechnungen, Beträge, Status und Fälligkeiten strukturiert abrufbar sind. Geeignet sind unter anderem sevDesk, DATEV (über die Online-APIs) oder ERP-Systeme mit offener Schnittstelle.
Ist ein Dashboard für offene Rechnungen ein Ersatz für Liquiditätsplanung?
Nein. Ein Forderungs-Dashboard zeigt den aktuellen Stand der offenen und überfälligen Rechnungen. Eine vollständige Liquiditätsplanung berücksichtigt zusätzlich Bankkonten, Zahlungsziele, wiederkehrende Kosten, Forecasts und Szenarien. Das Dashboard ist ein schlanker Baustein, kein vollständiges Finanzplanungssystem.
Ab wann lohnt sich ein automatisches Forderungs-Dashboard?
Als grobe Orientierung lohnt es sich ab etwa 30 offenen Rechnungen pro Monat, bei mehreren beteiligten Personen oder wenn Forderungsverluste bereits ein Problem waren. Bei sehr wenigen offenen Rechnungen reicht oft ein manueller Check.
Welche Lexware-Version brauche ich für die API?
Die Public API ist ab Lexware Office Version XL verfügbar, laut Lexware ohne zusätzliche Kosten. Die kleineren Versionen (S, M, L) haben keinen API-Zugang. Wer testen möchte: Ein XL-Testaccount ist 30 Tage kostenfrei.
Ist das DSGVO-konform?
Die Lexware API selbst ist DSGVO-konform. Entscheidend ist wohin die Daten fließen. Bei Drittanbieter-Tools wie Slack oder Microsoft Teams sollten Serverstandort und Auftragsverarbeitung geprüft werden. Bei einer Mail-Lösung über die eigene Infrastruktur oder Custom Code auf einem eigenen Server liegt die Hoheit vollständig beim Unternehmen. Für ein Forderungs-Dashboard sollten zusätzlich klare Regeln zu Speicherorten, Zugriffsrechten und Löschfristen für die generierten HTML-Dateien festgelegt werden.