PNC baut eigene „AI Factory“ statt auf KI-Anbieter zu setzen
Wichtige Erkenntnisse
- •PNC wird seine KI-Infrastruktur besitzen – einschließlich Rechenzentren und Nvidia-GPUs – und eigene Sprachmodelle speziell für das Banking entwickeln, statt die Fähigkeit bei externen Anbietern zu mieten.
- •Die kurzfristigen KI-Anwendungsfälle der Bank sind Betrugserkennung und die Automatisierung von Callcentern – beides Aufgaben mit hohem Volumen und repetitivem Charakter.
- •PNC hat 171 potenzielle Automatisierungsmöglichkeiten mit einem adressierbaren Spendenvolumen von 1,4 Milliarden Dollar im Zeitraum 2025 bis 2030 identifiziert.
- •Die Bank prognostiziert, dass ihre KI-Initiativen 40 Punkte Operating Leverage hinzufügen werden – nach den 30 Punkten, die frühere Automatisierung im Retail- und Care-Center-Bereich zwischen 2022 und 2025 erbracht hat.
- •Die interne Strategie ist getrieben vom Wunsch, die Kosten nutzungsbasierter Anbieterpreise zu kontrollieren und das Risiko der Anbieterabhängigkeit zu verringern.
PNC Financial Services Group plant, den Großteil seiner KI-Technologie eigenständig zu entwickeln, statt sich auf externe Anbieter zu stützen – eine Strategie, die der Vorstandsvorsitzende der in Pittsburgh ansässigen Bank als „AI Factory“ bezeichnet hat.
Vorstandsvorsitzender Bill Demchak beschrieb das Projekt auf Investorenkonferenzen; Bloomberg beleuchtete den Ansatz in einem Bericht vom 15. Oktober. Während die meisten Banken KI wie ein Streaming-Abo behandeln – einen Anbieter wählen, die monatliche Rechnung zahlen und hoffen, dass die Preise nicht steigen –, will PNC die zugrunde liegende Infrastruktur selbst besitzen.
Der Plan sieht den Erwerb von Rechenzentren und den Kauf von GPUs von Nvidia vor, den spezialisierten Chips, die moderne KI-Systeme antreiben. PNC beabsichtigt, diese Hardware für den Aufbau eigener großer und kleiner Sprachmodelle zu nutzen, die speziell auf das Banking zugeschnitten sind.
Was PNC aufbaut
Die kurzfristigen Anwendungsfälle der Bank sind schmal und praxisnah: Betrugserkennung und die Automatisierung von Callcentern. Dabei handelt es sich um Aufgaben mit hohem Volumen und repetitivem Charakter, bei denen ein Modell, das auf Banking-Daten trainiert wurde, ein Allzweckwerkzeug theoretisch übertreffen könnte.
PNC schottet sich jedoch nicht vollständig von der Außenwelt ab. Die Bank pflegt weiterhin selektive externe Partnerschaften, doch das vorherrschende Ziel ist die Eigenständigkeit.
Die Zahlen hinter dem Einsatz
PNC verfügt über Gesamtassets von 603 Milliarden Dollar und zählt damit zu den größten Banken der USA; die Bilanz ermöglicht es der Bank, ihre eigene Infrastruktur zu finanzieren – ein Luxus, den kleinere Regionalbanken möglicherweise nicht haben.
Die Bank hat 171 potenzielle Automatisierungsmöglichkeiten identifiziert, die zusammen ein adressierbares Spendenvolumen von 1,4 Milliarden Dollar im Zeitraum 2025 bis 2030 darstellen. Unter adressierbarem Spend versteht man den Pool bestehender Kosten, den Automatisierung potenziell verkleinern oder ersetzen könnte.
PNC erwartet, dass diese KI-Initiativen im selben Zeitraum zusätzlich 40 Punkte Operating Leverage bringen werden. Operating Leverage misst, wie viel schneller das Wachstum der Umsätze im Vergleich zu den Ausgaben steigt; wenn eine Bank Punkte hinzugewinnt, fällt ein größerer Teil jedes neu verdienten Dollars auf das Ergebnis, statt von Gemeinkosten aufgezehrt zu werden.
Hinter dergnose steht eine Erfolgsbilanz. Frühere Automatisierungsarbeit brachte im Zeitraum 2022 bis 2025 im Retail- und Care-Center-Bereich 30 Punkte Operating Leverage.
Warum die Anbieter übergangen werden
Kostenkontrolle steht im Kern der Strategie. Viele externe KI-Anbieter berechnen ihre Gebühren auf Nutzungsbasis, das heißt, die Kosten steigen mit dem Verbrauch. Für eine Bank, die 171 Anwendungsfälle automatisieren will, bedeutet nutzungsbasierte Preisgestaltung einen Zähler, der nie stehen bleibt. Der vollständige Besitz der Infrastruktur soll diese künftigen Kosten umgehen.
Der Kompromiss wirkt allerdings auch in die andere Richtung: Der Besitz verwandelt getaktete Anbietergebühren in hohe Vorabinvestitionen in Rechenzentren und Chips sowie in den laufenden Aufwand für Betrieb und Aktualisierung dieser Hardware.
Ein zweites Anliegen ist die Anbieterabhängigkeit (Vendor Lock-in). Hat eine Bank ihre Workflows einmal um die Modelle eines Anbieters herum aufgebaut, wird ein Wechsel teuer und langwierig. Erhöht der Anbieter die Preise, ändert die Konditionen oder fällt hinter die Konkurrenz zurück, bleibt der Bank kaum Spielraum.
Die Frage der Umsetzung
Für PNC-Aktionäre ist die zentrale Frage die Umsetzung. Der Aufbau von Rechenzentren und das Training eigener Modelle erfordern Kapital, Fachkräfte und Zeit; ein Ertrag würde sich erst über mehrere Jahre in Effizienzkennzahlen zeigen. Die Ergebnisse könnten auch als Referenzpunkt für andere Banken dienen, die abwägen, ob sie KI-Fähigkeiten von Anbietern mieten oder selbst aufbauen sollen.
Nvidia steht auf der anderen Seite der Gleichung. Ob Banken KI über Anbieter mieten oder selbst aufbauen – die Chips müssen von irgendwoher kommen. PNCs Plan bedeutet lediglich, dass die Bank die Hardware direkt kauft, statt indirekt über die Rechnung eines anderen dafür zu zahlen.
Die messbaren Indikatoren sind eindeutig: Fortschritte bei den 171 identifizierten Möglichkeiten, etwa ausgewiesene Einsparungen gegenüber dem adressierbaren Spend von 1,4 Milliarden Dollar, und ob die Zuwächse bei der Operating Leverage das Tempo des Zeitraums 2022 bis 2025 halten.
