Banco Santander zufolge haben kleinere, spezialisierte KI-Modelle die Betriebskosten in ausgewählten Testfällen von rund 5 € pro Interaktion auf etwa 0,03 € gesenkt. Die Bank gab das am 19. Oktober 2026 bekannt, zusammen mit einem neuen dreijährigen Kooperationsrahmen mit NVIDIA.
Die Arbeit läuft über das Santander AI Lab, das KI vor einer breiteren Einführung testet. Die Bank hat Model Arena aufgebaut, um offene Modelle an Bankaufgaben zu messen und für jede Aufgabe das passende Modell zu wählen. Anschließend werden die Modelle mit NVIDIA NeMo Customizer spezialisiert. Für strukturierte Daten nutzt sie NVIDIA Kumo, eine Familie offener Basismodelle, die Tabellendaten in Vorhersagen übersetzen.
Betrieben werden die Modelle in Santanders eigener Architektur mit NVIDIA Dynamo-Triton, dem die Bank die Kostensenkung zuschreibt. In einem experimentellen Kundenservice-Fall meldet sie bessere Gesprächsqualität und mehr als 50% niedrigere Kosten nach dem Wechsel auf ein effizienteres Modell. Der Vergleich passt zum Tausch eines Generalunternehmers gegen Fachbetriebe: Jeder macht weniger, aber besser und günstiger.
Die Zahlen stammen von Santander selbst und aus Testfällen, nicht aus dem bankweiten Betrieb. Die Mitteilung nennt weder die Aufgaben noch das Ausgangsmodell oder die Bewertungsmethode für die Gesprächsqualität. Die nächste Phase umfasst Basismodelle, KI-Agenten, Betrugs- und Geldwäschebekämpfung, Echtzeitentscheidungen und einen digitalen Zwilling der Bank.
Warum das für Banken und Fondsemittenten wichtig ist
Die Methode zählt mehr als der Anbieter: mehrere offene Modelle an eigenen Aufgaben testen, das beste mit eigenen Daten anpassen und auf selbst kontrollierter Infrastruktur betreiben. Kleinere Banken und Fondsemittenten können denselben Weg in ihrem Maßstab gehen und die Kosten pro Antwort ab dem ersten Pilotprojekt messen (siehe wie LabForty lokale KI innerhalb Ihrer Grenzen aufsetzt). Wann die Testfälle in den breiteren Betrieb gehen, hat Santander nicht gesagt.
