LONDON (IT BOLTWISE) – Der CEO der DBS Group, Tan Su Shan, verbindet sinkende KI-Kosten mit einer steigenden Token-Nutzung in Bankprozessen. Im Kern beschreibt er ein „Paradox der Token-Ausgaben“, bei dem höhere Auslastung der Modelle zu geringeren Kosten pro Ergebnis führen kann. Gleichzeitig betont er die Strategie, eine offene Architektur beizubehalten, um nicht von einem einzelnen Anbieter oder Modell abhängig zu werden. Als Wachstumsmarkt nennt er Taiwan und erwartet dafür in den nächsten zwei bis drei Jahren eine besonders attraktive Phase.
Die Aussage klingt auf den ersten Blick widersprüchlich: Wer mehr Token nutzt, sollte scheinbar auch mehr zahlen. Genau dieses Spannungsfeld adressiert Tan Su Shan, CEO der DBS Group, indem er ein „Paradox der Token-Ausgaben“ in den Mittelpunkt rückt. Seine Logik zielt weniger auf höhere Ausgaben durch mehr Nutzung, sondern auf sinkende Kosten, sobald Token nicht mehr „verschwendet“, sondern systematisch in effizientere Abläufe eingebettet werden. Für Banken ist das relevant, weil KI-Workloads im Alltag häufig über viele Einzelschritte laufen – von der Textanalyse bis zur Wissensbereitstellung – und sich Kosten dort nicht linear, sondern über Prozessdesign, Abrufhäufigkeit und Antwortqualität formen.
Technisch betrachtet entsteht der mögliche Kostendruck zunächst durch das Abrechnungsmodell vieler KI-Dienste: Häufig orientieren sich Preise an der Menge der verarbeiteten Tokens. In der Praxis entscheidet aber, wie viele Tokens tatsächlich benötigt werden, um ein Ziel zu erreichen: etwa die Granularität der Eingabe, die Reihenfolge der Verarbeitung (zuvor extrahieren, dann generieren) oder ob das System Zwischenschritte wiederverwendet. Wenn Unternehmen im Laufe der Zeit „Token sparen“ – beispielsweise durch bessere Vorfilterung, komprimiertere Kontexte oder Retrieval statt Volltext-Prompting – kann gleichzeitig die Gesamt-Tokennutzung steigen, weil die Anwendung breiter ausgerollt wird und sich viele kleine Nutzungen zu einem optimierten Gesamtsystem verdichten. Der Punkt von Su Shan lässt sich daher als Investitions- und Betriebsmodell lesen: Mehr Nutzungsvolumen bringt nicht automatisch höhere Stückkosten, wenn Architektur und Orchestrierung den Token-Einsatz in ein Kosten-Nutzen-Verhältnis rücken.
Parallel dazu macht der DBS-Ansatz den zweiten Hebel sichtbar: eine „offene Architektur“. Su Shan hebt dabei die Aufrechterhaltung eines Designs hervor, das eine übermäßige Abhängigkeit von einem einzigen Modell oder Anbieter vermeidet. In der Umsetzung bedeutet das typischerweise, dass Komponenten so entkoppelt werden, dass ein Modellwechsel oder das Hinzufügen weiterer Modelloptionen nicht gleich den kompletten Stack sprengt. Gerade im Finanzkontext zählt diese Flexibilität, weil sich Anforderungen an Latenz, Schutzbedarf, Erklärbarkeit und Qualitätsgrenzen mit der konkreten Anwendung unterscheiden. Eine offene Architektur reduziert damit nicht nur das Lieferantenrisiko, sondern unterstützt auch die betriebliche Optimierung: Wenn ein anderes Modell bei vergleichbarer Leistung günstiger oder effizienter in der Verarbeitung ist, kann die Bank gezielt umstellen, ohne ihre Prozesse neu zu erfinden.
Für Investoren ist dieser Teil mehr als eine technische Präferenz. Su Shans Argumentation verknüpft die Offenheit explizit mit Anpassungsfähigkeit in einem Markt, der sich „schnell“ weiterentwickelt, und positioniert das als Beitrag zu Shareholder-Wert und Innovationskultur. Auch ohne detaillierte Kennzahlen lässt sich die wirtschaftliche Richtung verstehen: Wer verschiedene KI-Optionen testen und auswählen kann, senkt das Risiko, in eine suboptimale Kosten- oder Qualitätskurve zu geraten. Daneben steigt die Wahrscheinlichkeit, dass interne Teams schneller zu Ergebnissen kommen, weil sie nicht an eine starre Modellentscheidung gebunden sind. Für Unternehmen mit mehreren Fachbereichen – etwa Risiko, Compliance, Vertrieb und Kundenservice – ist das besonders relevant, weil jede Domäne eigene Datenmuster und Prompt-Logiken hervorbringt.
Mit Taiwan nennt Su Shan außerdem einen klaren geographischen Schwerpunkt. Die Bank habe Taiwan als zentrales Wachstumsgebiet identifiziert und prognostiziere, dass sich der Markt in den nächsten zwei bis drei Jahren zur spannendsten Marktchance entwickeln könnte. Diese zeitliche Einordnung macht deutlich, dass es bei der Strategie nicht nur um langfristige Diversifizierung geht, sondern um eine Phase, in der sich lokale Nachfrage, regulatorische Rahmenbedingungen und digitale Transformationsgeschwindigkeit besonders stark überlagern können. Für die DBS-Erzählung bedeutet das: KI-Optimierung und offene Architektur sollen nicht isoliert betrachtet werden, sondern als skalierbares Werkzeug dienen, um Präsenz und Services in einem potenziell dynamischen Markt auszubauen.
In Summe ergibt sich ein Bild, das für den Bankensektor gut zu einem breiteren Trend passt: KI wird zunehmend als Infrastrukturproblem betrachtet – nicht nur als Modellfrage. Tokens sind dabei nur eine Kennzahl unter vielen: Entscheidend ist, wie ein System Anfragen orchestriert, Kontext effizient bereitstellt und wiederverwendbare Schritte nutzt. Offene Architektur liefert den Spielraum, um auf neue Modellgenerationen, geänderte Kostenstrukturen und unterschiedliche Qualitätsanforderungen reagieren zu können. Wenn Banken diese Elemente zusammen denken, können KI-Investitionen schneller in Betriebsverbesserungen übersetzen – und genau darauf zielt die Argumentation von Tan Su Shan ab. Offen bleibt allerdings, wie genau DBS die Token-Kosten pro Ergebnis über konkrete Use-Cases hinweg messen wird; für den Markt ist das der nächste Ansatzpunkt, weil er zeigt, ob das „Paradox“ dauerhaft trägt oder vor allem ein optimistischer Rahmen für den Übergang in den nächsten Reifegrad ist.
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