Vom Versprechen zur Zahl: Wie Santander seine AI-first-Strategie quantifiziert

Am 22. Juni 2026 veröffentlichte Banco Santander einen Fortschrittsbericht, der die Branche aufhorchen ließ. Ricardo Martín Manjón, Chief Data and AI Officer der Bank, bezifferte erstmals den Wertbeitrag der AI-first-Strategie mit konkreten Ist-Zahlen: 35 Millionen Euro im ersten Quartal 2026, mit der Erwartung, bis Jahresende über 200 Millionen Euro zu erreichen. Gleichzeitig kündigte die Bank an, allen 185.000 Mitarbeitern Zugang zu KI-Werkzeugen zu geben. Für eine Branche, die seit Jahren über den Return on Investment (ROI) von Künstlicher Intelligenz diskutiert, sind das seltene, weil konkrete Zahlen.

Die strategische Zielmarke selbst ist nicht neu. Bereits beim Investor Day in London am 25. Februar 2026 hatte Santander angekündigt, bis 2028 mehr als eine Milliarde Euro Wertbeitrag pro Jahr aus Daten und KI erwirtschaften zu wollen. Der Juni-Bericht ist also kein Startschuss, sondern eine erste Zwischenbilanz. Und gerade weil die Zahlen so selten sind, lohnt der genaue Blick: Was tragen sie, und was lassen sie offen?

Die Zahlen, die Santander vorlegt

Der operative Kern des Berichts ist beachtlich. Santander betreibt nach eigenen Angaben mehr als 280 Automatisierungs-Agenten produktiv, die manuelle Aufgaben in Kreditvergabe, Betrugserkennung, Kundenidentifizierung (Know Your Customer, KYC) und im Betrieb übernehmen. In der Softwareentwicklung arbeiteten im Mai bereits über 17.000 Mitarbeiter mit agentenbasierter KI; im Juni entstanden nach Santanders Messung 40 Prozent des Codes KI-gestützt. In Brasilien beschleunigte KI die Bearbeitung von Kreditkartenbetrugsfällen um rund 95 Prozent, bei einer Automatisierungsquote von bis zu 90 Prozent und einer Fehlerquote unter einem Prozent. Die Modelle der Digitalbank Openbank verarbeiten jährlich rund 100.000 Geldwäsche-Verdachtsmeldungen (Anti-Money Laundering, AML).

Bei den Wertbeitragszahlen lohnt eine Präzisierung, die der Juni-Bericht selbst etwas verwischt. Die maßgebliche Zielgröße stammt vom Investor Day: über eine Milliarde Euro jährlich bis 2028, nicht kumuliert über drei Jahre. Mit 35 Millionen Euro im ersten Quartal und einem Jahresziel von über 200 Millionen Euro für 2026 müsste der jährliche Run-Rate-Wert bis 2028 also etwa verfünffacht werden. Das ist ein ambitionierter Pfad, kein Selbstläufer.

Was AI-first für Santander bedeutet

Hinter den Zahlen steht eine bewusste Methode. Santander setzt nicht auf eine möglichst breite Streuung von Pilotprojekten, sondern auf Fokussierung. Technologisch fährt die Bank einen Multi-Provider-Ansatz: Microsoft Copilot deckt die alltägliche Produktivität ab, für spezialisierte Anwendungen kommen die Modelle von OpenAI, Anthropic und Google hinzu, ergänzt um Partner wie das emiratische Unternehmen G42. Diese Architektur vermeidet die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter, ein Punkt, der für regulierte Institute strategisch zunehmend wichtig wird.

Im Zahlungsverkehr hat Santander zudem eine Vorreiterrolle besetzt: Die Bank war nach eigenen Angaben die erste in Europa, die Zahlungen mit KI-Agenten gemeinsam mit Mastercard testete, und die erste in Lateinamerika, die das mit Visa tat. Der Rollout des KI-Zugangs auf alle 185.000 Mitarbeiter ist der nächste Schritt, die Strategie aus der Spezialistenecke in die Breite der Organisation zu tragen.

Der zweite Blick: was die Zahlen nicht sagen

So konkret die Zahlen wirken, so wichtig ist ihre Einordnung. Der zentrale Vorbehalt: Der ausgewiesene Wertbeitrag ist nicht extern testiert. Es handelt sich um eine Unternehmensmitteilung, nicht um einen geprüften Finanzbericht. Was genau in die Kategorie Business Value einfließt, ist nicht öffentlich dokumentiert. Vermiedener Betrugsschaden, eingesparte Bearbeitungszeit, zusätzlicher Umsatz und gesenkte Fehlerquoten sind betriebswirtschaftlich nicht dasselbe, und es bleibt offen, wie Santander sie verrechnet.

Hinzu kommt eine Leerstelle auf der Kostenseite. Santander weist keine isolierten KI-Investitionskosten auf Konzernebene aus. Ohne diese Gegenrechnung ist der Wertbeitrag von 35 Millionen Euro keine ROI-Aussage, sondern eine Bruttogröße. Hinzu kommt, dass Santander mehr als die Hälfte des Zielwerts aus Kostensenkungen erwartet, ein Hinweis darauf, wie eng Effizienzversprechen und Personalfragen verknüpft sind. Ein weiterer Vorbehalt betrifft die Kausalität: Santander schrieb 2025 mit 14,1 Milliarden Euro einen Rekordgewinn, und das konzernweite Transformationsprogramm läuft seit Jahren. Wie viel des Wertbeitrags tatsächlich KI-spezifisch ist und wie viel auch ohne KI entstanden wäre, lässt sich von außen kaum trennen. Schließlich sind die Vorzeigebeispiele granular: Die 95 Prozent in Brasilien gelten für einen einzelnen Anwendungsfall in einem Markt, die 100.000 AML-Meldungen für die Digitaltochter Openbank, nicht für den Konzern.

Im Wettbewerb: wo Santander steht

Der Vergleich relativiert die Zahlen weiter. Die singapurische DBS Bank hat bereits 2025 einen wirtschaftlichen KI-Wert von rund einer Milliarde Singapur-Dollar realisiert, gestützt auf über 2.000 Modelle und mehr als 370 Anwendungsfälle. Santanders Ziel für 2028 bewegt sich also in einer Größenordnung, die ein Wettbewerber bereits erreicht hat. Auch die britische Lloyds Banking Group beziffert ihren KI-Wertbeitrag, mit 50 Millionen Pfund für 2025 und einem Ziel von über 100 Millionen Pfund für 2026. JPMorgan Chase wiederum betreibt über 450 KI-Anwendungsfälle, weist aber keine vergleichbaren ROI-Zahlen aus. Santander gehört damit zur Spitzengruppe, ist aber nicht der einsame Maßstab, als der die Schlagzeilen die Bank zuweilen zeichnen.

Ein letzter Kontext gehört dazu, den Santander selbst nicht prominent macht. Reuters berichtete am 24. Juni 2026, dass die Bank in Spanien über freiwillige Frühpensionierungen für bis zu 3.000 Mitarbeiter verhandelt. Einen direkten Zusammenhang mit der KI-Strategie hat Santander nicht beziffert; die Bank legte nicht offen, wie viele Stellen betroffen sein werden. Doch die Gleichzeitigkeit von Effizienzversprechen und Personalabbau ist der Subtext, den jede AI-first-Erzählung mitträgt.

Handlungsempfehlungen für Banken

Für Institute, die Santanders Weg beobachten, liegt der Wert weniger in den absoluten Zahlen als in der Methode. Fünf Lehren lassen sich ziehen.

Christian Schablitzki

Strategy & Management Consultant · Agentic-AI-Experte für Finanzinstitute

Über 20 Jahre in Investmentbanking und Derivatehandel, anschließend mehr als 10 Jahre als Berater für Finanzinstitute. Aktuell Partner bei Infosys Consulting in Deutschland. Zertifiziert in Google AI, Generative AI Leader (Google Cloud) und IBM RAG and Agentic AI.

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