Cloud und Mobile sind nicht länger die treibenden Kräfte der Disruption im Finanzsektor. Es sind Intelligence Tokens und Value Tokens.
Jede Annahme, die Fintech vor einem Jahrzehnt so besonders machte – Mobile-First, Cloud und eine API statt einer Filiale –, ist heute das absolute Minimum für jedes Finanzunternehmen der Welt. Wenn sich die Annahmen durchsetzen, hört die Kategorie auf, „das Nächste" zu sein; sie wird zum Status quo.
Die nächste Kategorie baut auf drei grundlegenden Verschiebungen auf.
- Entscheidungen wandern von Tabellenkalkulationen in KI-Modelle (und Modelle laufen mit Tokens).
- Datensätze, die früher hinter den Mauern eines einzigen Unternehmens lagen, existieren nun als Tokens in gemeinsamen Ledgern.
- Und der Kunde wird zum Agenten mit eigenem Wallet.
Geld ist Tokens. Tokens sind Geld.
Dieser Essay handelt davon, was das mit dem Finanzwesen macht, wer es bereits umsetzt und warum das erste Billionen-Dollar-Finanzunternehmen ein KI-first- und Token-first-Unternehmen sein wird.
Es geht um den größten Einsatz der Welt.
Das Bankwesen erzielte 2025 einen höheren Nettogewinn als jede andere Branche. Die Finanzbranche verfügt über den weltweit größten Gewinnpool, ist nach Marktkapitalisierung die zweitgrößte Industrie, und laut Schätzungen von BCG hat Fintech inzwischen rund 4 % davon erreicht. JP Morgan steht kurz davor, die erste Billionen-Dollar-Bank zu werden. Kein Unternehmen, das auf moderner Technologie basiert, kommt auch nur annähernd heran.
Dies ist die Landkarte für das, was nach Fintech kommt.
Fintech starb am eigenen Erfolg.
Fintech war brutal effektiv darin, Kosten aus dem traditionellen Modell des Bankwesens – Filialen, Papier und Telefonie – herauszuschneiden. Mobile gab den Kunden einen Computer in die Tasche, und die Cloud lieferte Unternehmen eine deutlich schnellere und günstigere Infrastruktur zum Aufbauen.
Dadurch wurden ganze Kundensegmente zum ersten Mal profitabel. Mit einem Mobile-First-Ansatz hat Nubank 140 Millionen Kunden gewonnen. Die Betreuung kostet 1 $ pro Monat, bringt aber durchschnittlich 17,10 $ Umsatz ein (laut Quartalszahlen Q2). Zum Vergleich: Bei einer Großbank bringt ein Privatkunde etwa 350 $ im Jahr, kostet in der Betreuung ein Vielfaches, und Gewinne entstehen nur durch Cross-Selling oder die breitere Bilanz.
Revolut, Nubank, Stripe, Ramp und Robinhood können noch jahrelang weiter wachsen – und das werden sie wahrscheinlich auch tun. Eine Investmentkategorie kann sterben, während ihre Gewinner, angetrieben von neuem Rückenwind, zu den größten Unternehmen heranwachsen, die sie je hervorgebracht hat.
Der Anteil von Fintech an globalen Venture-Equity-Deals fiel von 14,5 % im Jahr 2021 auf 12,3 % im Jahr 2025, während der Anteil der Fintech-Deals, die an KI-Unternehmen gingen, von rund 10 % auf irgendwo zwischen 70 und 80 % stieg (je nach Quelle). Der marginale VC-Dollar ist heute AI-first.
Entscheidung, Datensatz und Distribution.
Jedes Finanzprodukt besteht aus einer Entscheidung, einem Datensatz und einem Weg, dich zu erreichen. In einer Filiale im 19. Jahrhundert nutzte der Filialleiter seine Entscheidungen, um deinen Kredit zu bepreisen, schrieb ihn in ein Papier-Ledger, und die Filiale war der Ort, an dem du ihn fandest. Die Entscheidung war eine Wette. Der Datensatz war eine Tatsache. Die Distribution war ein Gebäude.
Seitdem wanderte die Entscheidung von einer Person zu Menschen mit Tabellenkalkulationen und schließlich zu Foundation Models mit Menschen.
Der Datensatz wanderte vom Papier in eine Datenbank und dann in einen Token.
Die Distribution wanderte von der Filiale aufs Handy und dann zum Agenten.
Ein Intelligence Token ist eine Einheit der Entscheidung. Er verrichtet Arbeit, und sein Output variiert, weil die Antwort eines Modells probabilistisch ist. Ein Value Token ist eine Einheit des Datensatzes. Ein Dollar in USDC oder OUSD ist 1:1 durch Dollar oder Dollar-Äquivalente gedeckt.
Aber in den letzten beiden Epochen gab es drei Haken.
- Die Entscheidungen änderten sich kaum. Wir fügten Machine Learning, Rules Engines und Bonitätsprüfungen hinzu, aber am Ende schrieb und justierte immer noch ein Mensch die Richtlinien. Foundation Models und Agenten ermöglichen es, Entscheidungen tiefer in die Software zu verlagern.
- Die Datensätze stimmten nicht immer überein. Mainframes führen sehr gute Aufzeichnungen, aber sie liegen hinter den Mauern einer einzigen Institution und müssen überall sonst kopiert und synchronisiert werden. Stablecoins und RWAs (Value Tokens) sind eine einzige, programmierbare Single Source of Truth. Alle sehen denselben Datensatz.
- Die Distribution hing von menschlichem Handeln ab. Großartiges UI-Design reduzierte Reibung fast auf null, aber am Ende drückte immer noch ein Mensch den Knopf. Den Leuten Budget-Diagramme zu zeigen, machte sie nicht besser im Sparen. Wenn ein Agent befugt ist, Geld automatisch ins Sparkonto zu verschieben, verschwindet die UI komplett.
Die nächste Ära wird diese drei Zutaten erneut verändern.
Geld ist Tokens. Tokens sind Geld.
Am 19. August vereinbarte Stripe die Übernahme von OpenRouter, dem Gateway, das täglich 10 Billionen Tokens über mehr als 400 Modelle routet – für angeblich gut 7 Milliarden Dollar. Am selben Tag launchte Ramp Router.com, das jede Anfrage an das günstigste Modell schickt, das deine Qualitätsanforderungen erfüllt. Zwei der bestgeführten Unternehmen im Fintech-Bereich entschieden in derselben Woche, dass das Routing von KI-Tokens ein Finanzdienstleistungsgeschäft ist.
Martin Casado von a16z nennt das "Tokens sind die neuen Dollars". Ich würde noch einen Schritt weiter gehen. Nicht alle Tokens sind Dollars. Ein Dollar ist deterministisch. Ein Intelligence Token ist probabilistisch. Der Router ist der Ort, an dem eine probabilistische Arbeitseinheit millionenfach pro Sekunde in einer deterministischen Werteinheit bepreist wird.
Das ist ein Finanzmarkt – und er wurde gerade von zwei Zahlungsunternehmen aufgebaut.
Die Intelligence Economy baut auf diesem Kreislauf auf.
Die Hyperscaler der Finanzwelt zeigen die Verschiebung
Die am schnellsten wachsenden Finanzunternehmen dieser Größenordnung verstehen diesen Wandel, und man sieht es an ihren jüngsten Produktlaunches. Sie alle innovieren bei Entscheidungen (KI-Modelle und agentische Workflows), beim Datensatz (durch Value-Tokenization) und bei der Distribution an Agenten und Maschinen.
Entscheidung (KI-Modelle und Agenten-Workflows)
Datensatz (Tokenization und Stables)
Distribution (Agenten als Kunden)
Robinhood setzt stärker auf Tokenization als Nubank oder Ramp, und Nubank ist mit seinem eigenen Foundation Model weiter vorn. Aber in der Gesamtschau wird das Muster deutlich.
Die Entscheidungen im Finanzwesen verlagern sich auf Intelligence Tokens
Die Prüfung der Rückzahlungsfähigkeit eines Kunden war im Finanzwesen schon immer ein Wettbewerbsvorteil. Der historische Vorteil der etablierten Player war eine große Bilanz zur Verlustabsorption sowie jahrzehntelange historische Daten darüber, wie sich Konsumentenkredite entwickeln. Letztlich bedeutete das jedoch Tabellenkalkulationen, Komitees und bestenfalls Machine Learning.
Revolut erreichte seine anfängliche Skalierung günstiger durch Cloud und Mobile. Von da an gaben ihm über 80 Millionen Kunden einen Datensatz, den sonst niemand hatte. Also baute das Unternehmen PRAGMA, ein Foundation Model, das auf der eigenen Transaktionshistorie trainiert wurde, um die Regeln und Scores der Fintech-Ära zu ersetzen. Das Ergebnis: +130 % bei der Erkennung schlechter Kreditrisiken und +65 % bei der Recall-Rate in der Betrugserkennung. Kein Komitee hat jemals solche Zahlen erreicht. Nubank tat dasselbe mit nuFormer, das rohe Transaktions-Tokens liest und monatelanges manuelles Feature Engineering überspringt.
Dieselbe Verschiebung erreicht auch interne Entscheidungen.
Wenn jeder Workflow leicht anders ist, scheitert Automatisierung. Onboarding, Kreditprüfung und Monatsabschluss brauchen immer noch Menschen, um die Lücken zu füllen. Ein Agent braucht keinen Workflow, der jedes Mal identisch ist. Er braucht einen Workflow, der lesbar ist. Allica, ein britischer KMU-Kreditgeber, betreibt einen Agenten, der eine unstrukturierte Broker-E-Mail nimmt, fehlende Dokumente nachfordert, die Decisioning Engine aufruft und eine Kreditentscheidung zurückgibt. In seiner ersten Produktionsphase entschied er die Hälfte aller Fälle End-to-End in durchschnittlich 12 Minuten – bei einem Prozess, der bei einer Großbank Wochen dauert.
Intelligence Tokens werden der Wettbewerbsvorteil.
Die Datensätze im Finanzwesen verlagern sich auf Value Tokens
Der „Core" des Bankwesens verschiebt sich von traditionellen Datenbanksalden hin zu Value Tokens. Das ist besonders dann entscheidend, wenn Institutionen sich über Eigentumsverhältnisse einigen, Werte bewegen oder einen Vermögenswert einem breiteren Markt zugänglich machen müssen.
Historisch gesehen mussten Unternehmen, die Kredite an Verbraucher oder Firmen vergaben, teure, komplexe Backoffice-Prozesse aufbauen, um diese zu bündeln und als Wertpapiere weiterzuverkaufen. Der Kredit existierte als Papiervertrag und als Datensatz im proprietären System des Instituts.
Tokenization macht jeden Vermögenswert portabler.
Nehmen wir Figure, das Immobilienkredite als Value Tokens ausgibt. Diese Kredite werden dann auf einem Marktplatz (Figure Connect) für Käufer aus den Kapitalmärkten verfügbar gemacht. Zunehmend wird dies zur Infrastruktur, die auch andere Kreditgeber (Konkurrenten von Figure oder künftige Übernahmen) nutzen können. Figure Connect wickelte im zweiten Quartal 2026 ein Volumen von 2,8 Milliarden Dollar ab, was 65 % des Volumens seines Marktplatzes für Konsumentenkredite entspricht. Das bereinigte Nettoumsatzwachstum von 95 % und die bereinigte EBITDA-Marge von 54,6 % ergeben einen Rule-of-Score von etwa 150.\\
Ein gemeinsames Ledger löst zudem das Problem, das Fintech nie gelöst hat: Es gibt keine wirklich globalen Fintech-Unternehmen. Nubank ist ein Gigant in Brasilien, groß in Mexiko und überall sonst ein Startup. Revolut ist in ganz Europa stark und liegt in den meisten seiner größeren Märkte auf Platz vier bis sieben. Zwei Barrieren verhinderten bisher einen wirklich globalen Hyperscaler.
- Jeder Markt verlangt eigene Lizenzen, eigenes Kapital und eigene Anwälte. Allein in Mexiko brauchst du rund 100 Millionen Dollar an regulatorischem Kapital, bevor du überhaupt einen Kunden betreust. Und:
- Geld hält an. Fedwire ist samstags geschlossen, CLS und T2 schlafen das ganze Wochenende, und US-Aktien werden sechseinhalb Stunden am Tag gehandelt. Ein Unternehmen, das auf KI läuft, läuft jede einzelne Stunde.
Ein Token ist standardmäßig global und immer verfügbar, sodass ein Produkt auf einer Schiene läuft statt über vierzig lokale Banken. Visa rechnet mit US-Emittenten mittlerweile an sieben Tagen pro Woche in USDC ab – statt im bisherigen Fenster von fünf Werktagen – und Robinhoods Stock Tokens sind in über 120 Ländern live.
KI-Agenten, die für den 24/7-Handel gebaut sind, funktionieren nur, wenn es Märkte gibt, die 24/7 geöffnet sind und abrechnen.
Die Distribution im Finanzwesen verlagert sich auf Agenten
Ich will nicht deinen Agenten. Ich will, dass mein Agent dein Ding nutzt.
Wenn KI bei finanziellen Aufgaben nützlich wird, beginnt sie, sich wie ein wirtschaftlicher Akteur zu verhalten. Der Agent braucht ein Budget, eine Identität, Berechtigungen und eine Möglichkeit, im Namen von jemandem Werte zu halten oder zu bewegen. Das schafft eine neue Klasse von Finanzkunden, denn ein Distributionssystem, das für Menschen mit Smartphones gebaut wurde, wird jetzt direkt von der Software aufgerufen, die für sie arbeitet.
Ein Mensch bringt Aufmerksamkeit mit – deshalb besteuert das Consumer-Internet den Weg bis zum Kauf. Ein Agent kommt mit einem Mandat. Besorg mir X, Budget Y, Einschränkungen Z. Er stellt Abfragen, erhält strukturierte Ergebnisse und wählt in Millisekunden aus. Deine Marke wird zu einer Zeile im Kontextfenster eines Modells – oder eben nicht.
Robinhood ist das erste Unternehmen in dieser Größenordnung, das den Agenten als Kunden behandelt. Es öffnete Konten für Agenten mit MCP-Servern für Trading und Banking, damit die Software nicht mehr raten muss, wie die UI funktioniert. Bereits 100.000 Nutzer haben einem Agenten ein eingeschränktes Konto übergeben. Vergleiche das mit der Airline, die denselben Traffic als Bot blockiert und sich dann wundert, warum der Kunde denkt, die Website sei kaputt. Stripes Link baut genau die Hälfte, die den Agenten bezahlen lässt: Es übergibt ihm eine Einmalkarte für einen genehmigten Betrag, damit er Geld ausgeben kann, ohne jemals deine Zugangsdaten zu besitzen.
Agenten vervielfachen die Anzahl der Kunden, die ein Finanzunternehmen bedienen kann.
Was nach Fintech kommt
JPMorgan wird als Erstes die Billionenmarke knacken – dank Einlagen, Lizenzen und einer Bilanz, die Schocks absorbieren kann. Die alten Burggräben sind nicht tot, weit gefehlt, sie sind nur nicht mehr die einzigen.
Jedes Finanzunternehmen hat heute drei Ansatzpunkte, um sich einen Vorteil aufzubauen.
- Entscheidung. Risikoentscheidungen wandern in dein eigenes Foundation Model, und Agenten übernehmen die Workflows, die sich der Automatisierung widersetzten.
- Datensatz. Vermögenswerte werden über deine eigenen Mauern hinaus portabel, und Geld sowie Märkte laufen global und 24/7.
- Distribution. Der Agent wird zum Kunden.
Das Scoreboard der privaten Unternehmen ist spannend, weil man zum ersten Mal eine Linie von hier bis zur Billion ziehen kann.
- Stripe. 159 Milliarden Dollar, der stärkste Developer-Lock-in im Fintech-Bereich – und das Unternehmen hat gerade den Ort gekauft, an dem KI-Tokens bepreist werden.
- Revolut. Bewertet auf angeblich 115 Milliarden Dollar, über 80 Millionen Kunden, ein Foundation Model für Geld im Produktivbetrieb und eine Lizenzoffensive, die gerade die USA (bedingt), Australien und die VAE hinzugefügt hat.
- Ramp. 44 Milliarden Dollar, über 1 Milliarde Dollar annualisierter Umsatz, positiver Free Cashflow.
Coatues Magnificent 8 umfasst zwei Fintechs, und Coatues eigene Zahlen beziffern die Wahrscheinlichkeit, von 100 Milliarden Dollar auf eine Billion zu kommen, auf rund 31 %, sobald man diese Schwelle überschritten hat.
Und unterschätze nicht die neuen, KI-nativen Finanzunternehmen. Hebbia sagt, dass Firmen mit 30 Billionen Dollar AUM es nutzen, und Rogo wuchs in sechzehn Wochen von 750 Millionen auf 2 Milliarden Dollar. Wenn eines von ihnen die Skalierung erreicht, die Cursor im Coding geschafft hat, wird es sich nicht mehr Fintech nennen.
Die erste Fintech-Welle steckte die Bank in deine Hosentasche.
Die nächste greift nach den Entscheidungen, Datensätzen und Workflows, die hinter dem Bildschirm blieben.
Die Unternehmen der ersten Welle können diesen Übergang anführen, aber die Kategorie, die sie geschaffen haben, beschreibt die kommende Arbeit nicht mehr.
Fintech ist als Investmentkategorie tot, weil sich seine Annahmen durchgesetzt haben.
ST.
Nächstes Mal: Die kommende Ära ist die, in der wir die Intelligence Economy finanzieren.
