S&P benotet den KI-Konsum der Banken

Die Banken haben in diesem Monat zwei Botschaften von S&P Global erhalten. Am 21. September erklärte dessen Ratingtochter, die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) werde die Kreditratings der Institute künftig zunehmend beeinflussen↗. Wer gewinnt und wer verliert, entscheiden der Reifegrad der KI-Strategien und die Stärke der Governance-Strukturen ¹.

Einen Tag zuvor hatte Finanzvorstand Eric Aboaf auf einer Barclays-Konferenz↗ geschildert, was diese Verbreitung mit den eigenen Leitungen von S&P anstellt: Die Nutzung der Konzerndaten über APIs und Anfragen an große Sprachmodelle hat sich in jedem der vergangenen beiden Quartale verfünffacht ².

Der Schiedsrichter verkauft die Gewohnheit, die er benotet

Der Bericht stützt sich auf eine Umfrage vom Juni unter 179 Finanzunternehmen↗: 84 Prozent setzen KI bereits in Unterstützungsfunktionen ein, weniger als ein Drittel entwickelt damit Produkte, und die erwarteten Kosteneinsparungen liegen in diesem Jahr bei 4 Prozent und steigen bis 2028 auf 6 bis 8 Prozent ⁵. Die Verbreitung allein verschiebt die Note nicht, sagte Miriam Fernandez, Leiterin für KI-Forschung und -Einführung bei S&P; entscheidend sei, ob die Banken die Einsparungen mit solidem Risikomanagement in dauerhafte Profitabilität verwandeln ⁵.

Im Datengeschäft desselben Hauses beziehen inzwischen 500 Kunden S&P-Datenströme über Model-Context-Protocol-Konnektoren – ein Plus von 50 Prozent binnen eines Quartals ². Aboaf erwartet, dass sich die Preisgestaltung von wertbasiert hin zu nutzungsbasiert entwickelt – mit Daten hinter der Bezahlschranke, ausgeschlossen vom Training der Modelle ². Ob Banken zu den 500 gehören, sagt S&P nicht; soweit dies zutrifft, treffen Banken und S&P bei der KI zweimal aufeinander: einmal am Zähler, einmal bei der Note.

Dieselbe Verbreitung ist eine Margenmaschine

Die Margen haben sich im ersten Halbjahr in sämtlichen Sparten ausgeweitet. Am stärksten fiel die Ausweitung in Ratings aus, jener Sparte, die künftig die KI der Banken benoten wird ². S&P sieht einen Weg, rund 20 Prozent einer Kostenbasis von etwa 500 Millionen Dollar im Datenbetrieb einzusparen, und strebt konzernweit eine Margenausweitung von 50 bis 75 Basispunkten pro Jahr an ².

Auch die Daten verteidigen sich: In der Woche vor der Konferenz veröffentlichte OpenAI eine Studie. Ihr zufolge lag die Fehlerrate von ChatGPT bei Antworten zu Finanzdienstleistungen unter 3 Prozent, sofern den Antworten S&P-Daten zugrunde lagen; beim engsten Wettbewerber lag sie bei rund 6,5 Prozent ². Aboaf nennt die KI einen Beschleuniger, keine unmittelbare Erlösquelle ².

Unerhebliche Deals – es sei denn, man zählt die Leitungen mit

OpenZeppelin, dessen Open-Source-Verträge hinter mehr als 37 Billionen Dollar an transferiertem Wert stehen, hat den Besitzer gewechselt – zu einem Preis, den S&P nicht mitteilen will und als für das Ergebnis unerheblich einstuft ³⁷. Auf die Nachricht hin gab die S&P-Aktie um 0,44 Prozent nach ⁸. Drei Tage zuvor führte S&P eine auf 110 Millionen Dollar erweiterte Series-B-Runde des Datenanbieters Kaiko↗ an ⁶, nachdem der Konzern dem DeFi-Protokoll Sky bereits ein Rating vergeben und den S&P 500 für tokenisierte Produkte lizenziert hatte ⁴.

Zu beobachten bleiben der Wandel im Pricing und die erste Ratingmaßnahme, die KI-Governance als Begründung anführt. Der Schiedsrichter misst die Gewohnheit, die er benotet, jetzt am Zähler.