Source: https://www.onlinekredit.com/kreditscoring
Timestamp: 2017-09-20 23:35:30
Document Index: 393827870

Matched Legal Cases: ['BGH', 'BGH', 'BGH', '§ 34', '§ 34', 'BGH', '§ 34', 'BGH', '§ 28', '§ 28']

Was ist ein Scorewert und wozu wird er eingesetzt?
Welche Daten fließen ins Scoring ein?
Die Bedeutung von Scorewerten für die Kreditvergabe
Der SCHUFA-Basisscore und der SCHUFA-Branchenscore
Können Scorewerte gezielt verbessert werden?
Geo Scoring – Funktionsweise und Anwendung
Social Scoring – Funktionsweise und Anwendung
Kreditscorings entscheiden de facto darüber, ob Banken einen Kreditantrag annehmen oder nicht. In die streng geheimen „Ratings“ von Auskunfteien, wie der SCHUFA, fließen nicht nur Daten zum bisherigen Vertragsverhalten, sondern mitunter auch zum Wohnumfeld und zu Aktivitäten in den sozialen Netzwerken ein.
Was genau ist ein Score? Wie erfahren Sie Ihren Scorewert? Lassen sich die Einstufungen beeinflussen? Was ist dran an Geoscoring und Social Scoring? Diese und weitere Fragestellungen werden an dieser Stelle beantwortet.
Die Bewertungen von Ratingagenturen sind aus geläufigen Gründen einem großen Teil der Bevölkerung vertraut: Agenturen wie Standard & Poor´s1 bewerten die Kreditwürdigkeit von Staaten und börsennotierten Großunternehmen. Die Bundesrepublik Deutschland wird seit langer Zeit mit dem bestmöglichen Rating („AAA“) bewertet. Das bedeutet, dass die Ratingagentur die Ausfallwahrscheinlichkeit für deutsche Staatsanleihen als sehr gering einstuft.
Staatsanleihen sind aus Sicht der Inhaber nichts anderes als ein Kredit an den Staat. Das Rating dient als Entscheidungsgrundlage für einzelne Investoren und ganze Märkte: Ist der aktuelle Zinssatz gemessen am übernommenen Risiko hoch genug? Ist das Risiko für eine Investition gar zu groß und sollte deshalb der Kauf von Staatsanleihen eines bestimmten Landes unterbleiben?
Vor diesen Fragestellungen stehen auch Banken im Massenkreditgeschäft: Um (zunehmend standardisierte) Kreditentscheidungen treffen zu können, müssen zu einem potenziellen Kreditnehmer möglichst genaue Informationen über das Kreditausfallrisiko eingeholt werden. Die Praxis des Kreditgeschäfts erfordert zugleich eine möglichst weitreichend standardisierte und kostengünstige Information. Diese stellen Auskunfteien Banken in Form von Scorewerten zur Verfügung.
Ein Scorewert kann z. B. als Prozentsatz von 100 dargestellt werden: Weist ein Verbraucher einen Score von 100 % auf, ist das Kreditrisiko gleich null. Je niedriger der Scorewert, desto höher ist das Risiko. Die meisten Banken legen einen Schwellenwert fest, unterhalb dessen eine Kreditvergabe ausgeschlossen ist. Für Scorewerte innerhalb der Annahmekriterien können zugleich unterschiedliche Risikozuschläge festgelegt werden.
Scorewerte basieren auf empirischen Daten. Das gilt nicht nur für Kreditscores, sondern auch für Scorewerte in der Medizin oder Meteorologie. Die Aufgabenstellung bei der Entwicklung eines Scorewertes besteht darin, mithilfe mathematischer und statistischer Methoden einen aussagekräftigen Zusammenhang zwischen den zu einer Person vorliegenden Daten und der Ausfallwahrscheinlichkeit herzustellen.
Vereinfacht dargestellt könnte ein Kreditscore wie folgt entwickelt werden: Von 500.000 Personen, die bezogen auf den Tag X in den zurückliegenden sechs Monaten mehr als einmal ihr Girokonto gewechselt haben und zugleich mindestens zwei laufende Kredite bedienen mussten, wiesen in den auf Tag X zwölf folgenden Monaten 8 % eine Zahlungsstörung auf.
In der Praxis spielen Vergleichsgruppen eine große Rolle: Verbraucher werden anhand ihrer Merkmale (Anzahl laufender und früherer Kredite, Anzahl bestehende Konten, Zahlungsstörungen etc.) einer größeren Gruppe von Verbrauchern und deren Ausfallwahrscheinlichkeit zugeordnet. Auskunfteien wie die SCHUFA berechnen Scorewerte tagesaktuell und berücksichtigen neu eintreffende Daten sofort.
Die SCHUFA gibt an, für ihre Scoringmodelle Methoden der logistischen Regression anzuwenden, die auch als Logit-Modelle bezeichnet werden. Für Freunde der Mathematik: Es handelt sich dabei um Regressionsanalysen, mit denen die Verteilung abhängiger Variablen berechnet wird2.
Die Schutzgemeinschaft für allgemeine Kreditsicherung (SCHUFA) mit Sitz in Wiesbaden ist nicht die einzige, aber für das Kreditgeschäft mit großem Abstand relevanteste Auskunftei in Deutschland. Die SCHUFA Holding AG behauptet über sich selbst:
Als führende Auskunftei verfügen wir über einen einzigartigen Datenbestand mit kreditrelevanten Informationen zu 66,3 Mio. Personen und 4,3 Mio. Unternehmen.
Über die genaue Zusammensetzung ihrer Scorewerte schweigt sich die Auskunftei aus (näheres zum BGH-Urteil siehe unten). Die Datenbasis als solche wird aber offengelegt:
Scorewerte, die die SCHUFA zu Verbrauchern berechnet, basieren auf zu Ihrer Person bei der SCHUFA gespeicherten Daten, die Sie in Ihrer SCHUFA-Auskunft sehen. Zu den gespeicherten Informationen zählen z. B. die Anzahl und Art der Kreditaktivitäten, etwaige Zahlungsausfälle oder Informationen darüber, seit wann Sie schon Erfahrungen im Umgang mit Kreditgeschäften sammeln.
Informationen zu Beruf, Einkommen, Vermögensverhältnissen und personenbezogenen Daten wie z. B. Nationalität sind allerdings nicht Gegenstand des Scoring-Verfahrens. Die Auskunftei setzt dafür eigenen Angaben zufolge auch keine Daten aus sozialen Netzwerken ein. Im Jahr 2012 hatte die SCHUFA einem NDR-Bericht zufolge3 die Einbeziehung solcher Daten geprüft, diese Pläne aber nicht zuletzt aufgrund des beträchtlichen medialen Echos aber wieder verworfen. Auch das Einholen von Selbstauskünften wirkt sich nicht auf die Scorewerte aus.
Die Scorwerte sind damit nicht zuletzt eine automatisiert abrufbare und mit weiteren Informationen automatisiert kombinierbare Version der SCHUFA-Auskunft. Automatisierung spielt im Kreditgeschäft ein große Rolle: Viele Direktbanken prüfen direkt nach dem Absenden eines Antragsformulars in Echtzeit, ob der Interessent die Voraussetzungen für einen Kredit überhaupt erfüllt. Auf diesen Anfragen basieren „Online-Sofortzusagen“, mit denen immer mehr Banken werben.
Die Formel für den SCHUFA-Score darf geheim bleiben
Die Datenbasis allein erlaubt allerdings keine Rückschlüsse auf die genaue Zusammensetzung der Scores. Für eine detailliertere Betrachtung wären insbesondere die Gewichtung der einzelnen Merkmale und die Vergleichsgruppen, denen ein Verbraucher zugeordnet wird, interessant.
Die SCHUFA beruft sich in diesem Punkt allerdings auf ihr Geschäftsgeheimnis und wurde in dieser Auffassung im Jahr 2014 durch den Bundesgerichtshof (BGH) bestätigt. Eine Verbraucherin hatte Auskunft über das Zustandekommen ihres Scorewertes verlangt. Ein kurzer Auszug aus der Pressemeldung4 des BGH:
Die von der Klägerin beanspruchten konkreten Angaben zu Vergleichsgruppen zählen nicht zu den Elementen des Scoringverfahrens, über die nach § 34 Abs. 4 Satz 1 Nr. 4 BDSG Auskunft zu erteilen ist. Gleiches gilt für die Gewichtung der in den Scorewert eingeflossenen Merkmale. Dem Auskunftsanspruch des § 34 c Abs. 4 BDSG liegt die gesetzgeberische Intention zugrunde, trotz der Schaffung einer größeren Transparenz bei Scoringverfahren Geschäftsgeheimnisse der Auskunfteien, namentlich die sog. Scoreformel, zu schützen. Die Auskunftsverpflichtung soll dazu dienen, dass der Betroffene den in die Bewertung eingeflossenen Lebenssachverhalt erkennen und darauf reagieren kann. Hierzu bedarf es keiner Angaben zu Vergleichsgruppen und zur Gewichtung einzelner Elemente. (…)
BGH, VI ZR 156/13
Zur Erläuterung: § 34 c Abs. 4 BDSG räumt Verbrauchern das Recht zu einer kostenlosen Selbstauskunft pro Jahr ein. Diese umfasst auch die Scorewerte.
Die SCHUFA legt Wert darauf, de jure nicht für die Kreditentscheidungen ihrer Vertragspartner maßgeblich zu sein. In den FAQ des Unternehmens für Privatkunden findet sich der Hinweis:
Grundsätzlich gilt: Ein Scorewert ist eine Entscheidungshilfe, aber nicht allein ausschlaggebend dafür, ob und zu welchen Bedingungen ein Unternehmen einen Vertrag mit einem Kunden abschließt. In die Entscheidung eines Unternehmens fließen neben SCHUFA-Informationen weitere Daten ein. Bei der Vergabe eines Bankkredites sind dies beispielsweise Informationen zum Einkommen, zum Beruf oder zur Vermögenslage.
Das entspricht in der Tat der gängigen Praxis im Kreditgeschäft: Ein ausreichender SCHUFA-Scorewert ist notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung für eine Kreditvergabe. Die meisten Direktbanken beginnen eine manuelle Prüfung des Kreditantrags (die im Zweifel aus dem Sichten der eingesandten Nachweise besteht) erst nach dem Abruf der Kreditscores.
Welcher Scorewert „ausreichend“ ist, legt jede Bank in ihren Annahmekriterien fest. Insofern entscheidet die SCHUFA formal betrachtet nicht über den Vertragsabschluss. De facto verfügt die Auskunftei aber über ein Quasi-Monopol auf dem deutschen Markt für Bonitätseinstufungen. Den meisten Banken wäre es nicht möglich, einen vergleichbaren Datenbestand in Eigenregie aufzubauen.
Banken können allerdings die Informationen der SCHUFA mit eigenen Daten kombinieren. Relevant ist dies insbesondere im Zusammenhang mit Bestandskunden, zu den kontoführende Banken über Informationen zu Einkommen und Vermögen verfügen.
„Den“ SCHUFA-Score gibt es nicht. Die Auskunftei berechnet diverse Scorewerte für unterschiedliche Vertragspartner. Eine wichtige Unterscheidung betrifft den Basisscore und die Branchenscores. Letztere werden in verschiedenen Versionen u.a. für Banken, Sparkassen, Spezialkreditinstitute und Automobilbanken berechnet. Der Basisscore wird Verbrauchern seit einigen Jahren zur Verfügung gestellt, spielt aber in der Übermittlung an Vertragspartner keine Rolle.
Der Basisscore wird einmal pro Quartal berechnet und als Prozentwert von 100 angegeben, wobei hohe Werte für eine gute und weniger hohe Werte für eine schlechte Bonität stehen. In einschlägigen Internetforen häufen sich Nachfragen nach der Bedeutung bestimmter Scorewerte. Dabei teilt die SCHUFA selbst mit, dass Vertragspartner andere Scorewerte erhalten, die „vom Basisscore abweichen können“.
Das Bundesministerium für Justiz veröffentlichte im Dezember 2014 die Studie „Scoring nach der Datenschutznovelle 2009 und neuere Entwicklungen“5. Die Studie untersuchte auch die Verteilung der Scorewerte von 108 Befragten.
Das Ergebnis legt die Vermutung nahe, dass der Basisscore nicht hinreichend detailliert skaliert ist, um aussagekräftige Ergebnisse zu produzieren. So wurden mehr als 60 % der Befragten Teilnehmern Scorewerte von 96 und höher mitgeteilt.
Tabelle aus der Studie „Scoring nach der Datenschutznovelle 2009 und neuere Entwicklungen”, Seite 105
Wichtiger, da aussagekräftiger als der Basisscore, sind die SCHUFA-Branchenscores. Die SCHUFA hat für unterschiedliche Gruppen von Vertragspartnern unterschiedliche Scores entwickelt. Offenbar ist es gelungen, das Kreditausfallrisiko branchenspezifisch zu messen – womöglich weist die Merkmalskonstellation X für Automobilbanken auf eine andere Ausfallwahrscheinlichkeit hin als für Direktbanken.
Die Branchenscores werden tagesaktuell ermittelt und sind auch im Rahmen einer SCHUFA Selbstauskunft erhältlich. Dabei werden auch die in den zurückliegenden zwölf Monaten angefragten und übermittelten Scorewerte mitgeteilt.
Praxisbeispiel: Die SCHUFA-Scores für Banken und Direktbanken
Die SCHUFA stellt verschiedenen Kreditgebern verschiedene Scorings zur Verfügung. Es liegt auf der Hand, dass die Einschätzung von Risiken bei Zahlungen auf offene Rechnung im Handel anders bewertet werden müssen als jene bei einem Immobilienkredit.
Die SCHUFA bietet ihren Vertragspartnern diverse Scores an
Doch die Unterscheidungen gehen sehr viel weiter: Es gibt eigene Scorewerte für Banken, Direktbanken, Sparkassen, Genossenschaftsbanken, Spezialkreditinstitute (darunter fallen z. B. Peer-to-Peer-Kreditmarktplätze, Leasinganbieter und Automobilbanken.
An dieser Stelle sollen die Branchenscores für Banken (Version 2.0) und Direktbanken (1.0) beispielhaft betrachtet werden.
Branchenscore Banken 2.0
Der Branchenscore Banken 2.0 ist mit einer Skalierung von 0-9.999 Punkten ausgestattet, wobei höhere Zahlenwerte mit einem geringeren Risiko einhergehen. Daraus ermittelt die SCHUFA Ratingstufen von A-P, wobei die Risikoquote in der Stufe A mit 0,77 % am niedrigsten und in der Stufe P mit 98,07 % am höchsten ist.
Verbraucher mit offenen Negativmerkmalen werden in die Stufen N-P eingruppiert. Das bedeutet allerdings keinesfalls, dass die Stufen M und höher eine hinreichende Bonität bescheinigen. Zum einen finden sich dort explizit auch Verbraucher mit erledigten Negativmerkmalen, deren Kreditanträge meistens abgelehnt werden. Zum anderen liegt die Risikoquote deutlich über dem von der SCHUFA ermittelten Durchschnittswert von 2,5 %.
Gute Chancen auf eine Kreditvergabe haben vor allem Verbraucher der Stufen A-E, wobei „E“ bereits mit Risikozuschlägen einhergehen sollte.
Die Risikoklassen des SCHUFA Branchenscores Banken 2.0
Branchenscore Direktbanken 1.0
Die Scorecard für Direktbanken unterscheidet sich in einigen Punkten von der für andere Banken. So reicht die Skalierung des Scores lediglich bis zu 999 Punkten, wobei auch hier eine höhere Punktzahl mit einem geringeren Risiko einhergeht.
Die Scorecard sieht Ratingstufen von A-M vor - die drei unteren Stufen der „Banken 2.0“-Scoercard, mit den Verbrauchern mit offenen Negativmerkmalen, entfallen ganz. Die Stufe A weist eine Risikoquote von 0,69 % auf, die Stufe M eine Quote von 28,87 %.
Die Risikoklassen des SCHUFA Branchenscores Direktbanken 1.0
Die gezielte Verbesserung von Scorewerten ist ein heikles Thema: Zum einen widersprechen derlei Bestrebungen dem Grundgedanken des Scorings, der nicht von Rückkopplungen zwischen Datenbasis und Scorewert ausgehen kann. Zum anderen fiele ein groß angelegter Versuch möglicherweise sogar in den Grenzbereich der Legalität – jedenfalls, wenn damit eine gewerbliche Absicht verfolgt würde.
Auch die SCHUFA sieht in öffentlich bekanten Scorewerten ein Risiko für die Validität der Ergebnisse. Die Auskunftei beruft sich auf ihrer Homepage auf eine Studie6, der zufolge die gezielte Einflussnahme von Privathaushalten auf ihre Scorewerte sogar eine Ursache der US-Subprime-Krise gewesen sein könnten.
Die SCHUFA begrüßt – nicht ganz überraschend – das Urteil des BGH zur Rechtmäßigkeit der Geheimhaltung und warnt indirekt vor Versuchen, Scorewerte durch bestimmte Maßnahmen zu verbessern:
Die SCHUFA selbst teilt zu einigen Tatbeständen mit, dass es sich um Positivmerkmale handele. Darunter fallen z. B.
Vollständig zurückbezahlte Kredite
Lange bestehende Vertragsbeziehungen
Meldungen über Kredite bleiben drei Jahre nach der vollständigen Rückzahlung gespeichert. Es ist intuitiv nachvollziehbar, dass Personen mit erfolgreich zurückgezahlten Krediten ceteris paribus ein geringes Ausfallrisiko zugeschrieben wird als Verbrauchern ohne jegliche Kredithistorie.
Lange bestehende Vertragsbeziehungen sind ebenso nachvollziehbar ein Indiz für Vertragstreue – und zugleich gegen gezielte Einflussnahme weitgehend gefeit.
Im Internet kursieren diverse Gerüchte über Möglichkeiten zur Verbesserung des Scores, zum Teil mit, zum Teil ohne nachprüfbare Quellenangabe. Einfluss auf die Scorewerte wird den folgenden Sachverhalten nachgesagt:
Bestellungen bei klassischen Versandhäusern (negativ)
Zu viele Kreditkarten mit Kreditfunktion
Kleine Kredite mit langer Laufzeit
Zu häufiger Wechsel des Girokontos
Was ist dran an den Gerüchten? Abschließend lässt sich dies nicht beurteilen. Es sei daran erinnert, dass die SCHUFA ebenso wie andere Auskunfteien keine Informationen über das Einkommen einer Person auswertet, obgleich das Einkommen eine der wesentlichen Variablen bei der rückblickend gemessenen Kreditwürdigkeit sein dürfte.
Einige Tatbestandsmerkmale können als eng verwandt mit den Einkommensverhältnissen gelten – für Kreditkarten mit Teilzahlungsoption liegt dies ebenso auf der Hand wie für die häufige Inanspruchnahme kleinerer Kreditbeträge.
Wer viele Kreditkartenrahmen nutzt und allgemein häufig auf Raten zahlt, wird vermutlich rein empirisch betrachtet nicht ganz zu Unrecht einer Vergleichsgruppe mit höherem Kreditausfallrisiko zugeordnet. Dasselbe mag für eine rege Wechselbereitschaft im Hinblick auf Zahlungsverkehrskonten gelten. Ob die Bestellung auf offene Rechnung bei bestimmten Versandhäusern die Bonität verschlechtern kann, ist dagegen ungewiss.
Denkbar ist dies durchaus: Die SCHUFA erfährt nicht nur, dass ein Kundenkonto bei einem Versandhaus eröffnet wurde, sondern auch, bei welchem. Möglicherweise nutzen Kundengruppen mit erhöhtem Risiko für das Auftreten von Zahlungsstörungen verstärkt ganz bestimmte Versandhandelsangebote.
Ein Zusammenhang zwischen bestimmten Merkmalen einer Person und dem Risiko eines Zahlungsausfalls lässt sich nicht nur anhand von Informationen zu bestehenden und früheren Verträgen herstellen. Auch Daten zum mehr oder minder privaten Umfeld einer Person können dazu herangezogen werden. Im Rahmen des so bezeichneten „Geo Scoring“ spielen insbesondere Daten zum Wohnumfeld eine Rolle.
Im Hinblick auf Datenschutz und einige weitere Aspekt ist das Verfahren nicht ganz unproblematisch, der statistische Zusammenhang ist jedoch nicht von der Hand zu weisen: Wohnen Sie in einer Gegend, in der sehr viele Ihrer Nachbarn in Zahlungsschwierigkeiten sind, zahlen Sie statistisch betrachtet Rechnungen und Co. häufiger nicht als Bewohner einer „guten“ Gegend.
Auskunfteien können im Rahmen des Geo Scorings verschiedene Daten auswerten:
Daten von Kfz- und Hausratversicherungen
Informationen zu Zahlungsstörungen an einer Adresse oder in einer Straße
Informationen zur Altersstruktur, zu Kriminalität und zum Bildungsgrad
Die Studie „Scoring nach der Datenschutznovelle 2009 und neuere Entwicklungen“ 7 des Bundesministeriums für Justiz und Verbraucherschutz geht kurz auf die Verwendung von Geo Scoring durch verschiedene Auskunfteien ein.
Geo Scoring bei Bürgel
Bürgel lässt regelmäßig Geo-Scoring-Daten in die Score-Berechnung einfließen. Der Wortlaut des § 28b BDSG indiziere bereits, dass Daten zum Wohnumfeld Informationen darstellen, die für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Verhaltens erheblich seien. Anhand bonitätsrelevanter Daten zum Wohnumfeld ließen sich statistische Ausfallwahrscheinlichkeiten für eine bestimmte Wohnanschrift ermitteln. Bonitätsrelevante Daten bezüglich des Wohnhauses eines Betroffenen seien ein wichtiger Baustein für die Berechnung von Score-Werten und werden dementsprechend von Bürgel genutzt.
Geo Scoring bei Creditreform
Creditreform nutzt Geo-Scoring in eingeschränkter Weise: Microm (www.microm-online.de), eine Tochter der Creditreform-Tochter Boniversum, verfügt in Deutschland über 150 verschiedene Merkmale für jedes Haus. Merkmale sind z. B. Größe, Alter, Kinder im Haus, Infos über die Straße, Bildungsgrad, Zahlungsstörungen an dieser Adresse. Einige Infos werden zurzeit für Scoring genutzt. Es gäbe gute Korrelationen zwischen den Mikrodaten und Zahlungsausfällen, sie würden aber aus Image-Gründen nicht genutzt.
Geo Scoring bei Deltavista
Nach § 28b BDSG ist es untersagt, ein Scoring rein auf Grundlage von Geo-Daten zu ermitteln, es sei denn, der Betroffene ist vorher über die vorgesehene Nutzung dieser Daten unterrichtet worden. Deltavista folgt dieser Gesetzeslage und erstellt Auskünfte nicht ausschließlich oder überwiegend per Geo-Scoring. Genutzt werden bei Deltavista Informationen zum Wohnumfeld, Anschrift, Straße sowie Postleitzahl.
Geo Scoring bei der SCHUFA
Die SCHUFA nutzt eigener Darstellung zufolge Geodaten nur im Ausnahmefall und auf Wunsch ihrer Vertragspartner. Die Auskunftei verweist auf ihren großen Datenbestand, der Geo Scoring in mehr als 99 % der Fälle überflüssig mache:
Lediglich in wenigen Ausnahmefällen – nämlich wenn uns zu einer angefragten Persom keinerlei Informationen vorliegen – greifen wir auf Adressdaten zurück – und nur dann, wenn dies von unserem Kunden explizit gewünscht wird.
Nach Darstellung der SCHUFA führt die Nutzung von Methoden des Geo Scorings in diesem Fall eher dazu, dass es zu einem Vertragsabschluss kommt als zu einer Ablehnung:
Ist eine Person der SCHUFA nicht bekannt, schätzt das anfragende Unternehmen eine Kreditvergabe häufig als zu riskant ein. Hier kann eine Risikobewertung anhand von Geodaten dazu beitragen, dass der durch den Kunden gewünschte Kredit doch noch durch das Unternehmen angeboten wird.
An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, dass Auskunfteien nicht nur im Kreditgeschäft der Banken eine Rolle spielen. Um einen Kredit handelt es sich definitionsgemäß auch, wenn ein Unternehmen in Vorleistung geht und Ware auf Rechnung liefert.
Im klassischen Kreditgeschäft stehen zumeist umfangreichere Informationen zur Verfügung, weil der Großteil der Antragsteller zumindest über ein Girokonto verfügt.
Der Kreditech-Gründer Sebastian Diemer brachte in einem Interview mit der „Wirtschaftswoche“ die Sorgen von Daten- und Verbraucherschützern sowie Millionen Bürgern auf den Punkt:
Einen Kreditantragsteller, der bei Amazon gerade das Buch ,Raus aus den Schulden‘ bestellt hat und angibt, 3000 Euro im Monat bei einer Bank zu verdienen, dessen Smartphone sich allerdings nie dort aufhält, sondern der sich jeden Morgen mit einem Trunkenbold in der Eckkneipe eincheckt, den lehnen wir mit Sicherheit ab.
Werden Kreditentscheidungen bald vollautomatisch auf der Grundlage unserer Bewegungen in sozialen Netzwerken gefällt? Führt eine Google-Suche nach Schlagworten wie „Scoring“ oder „Negativmerkmal“ bald zu einer Verschlechterung der Kreditwürdigkeit? Kann schon eine Facebook-Freundschaft mit einer insolventen oder im Zahlungsverzug befindlichen Person eine Kreditablehnung nach sich ziehen?
Was ganz im Stile der „schönen neuen Welt“ daherkommt, könnte tatsächlich eines Tages Wirklichkeit werden. Jedenfalls erscheint die Entwicklung von Algorithmen möglich, die Daten aus sozialen Netzwerken, Mobilfunknetzen etc. so genau auswerten können, das sich damit eine Aussage über die Kreditwürdigkeit erstellen lässt. Der Vorstellungskraft sind keine Grenzen gesetzt: Wie wirken sich z. B. orthographische Schwächen in Internetkommentaren aus?
Bislang ist es nicht so weit – auch, weil das Mikrokredit-Unternehmen Kreditech im deutschen Kreditgeschäft bislang keine Rolle spielt. Noch ist zudem unklar, ob Social Kredit Scoring tatsächlich zuverlässigere Ergebnisse produziert als konventionelle Scoring-Verfahren auf Basis von Vertragsdaten. Denkbar ist etwa, dass Bewegungen in sozialen Netzwerken als zusätzlicher Filter eingesetzt werden.
Bislang ist das aber noch nicht der Fall: Auskunfteien verzichten nicht zuletzt aus Gründen des Imagepflege auf die ausgesprochen unpopuläre Methode. In der Scoring-Studie des Justizministeriums heißt es dazu:
Von den befragten Auskunfteien wird die Verwendung von Daten aus sozialen Netzen generell verneint. Zwar wird die wissenschaftliche Erforschung der Nutzbarkeit solcher Daten für sinnvoll gehalten, da solche Daten überdies auch von Anbietern auf dem deutschen Markt (z. B. Kreditech) genutzt werden, aber selbst ein Forschungsprojekt ließe sich gegenwärtig der Öffentlichkeit nicht vermitteln. Im Gespräch mit dem Verband der Handelsauskunfteien wurde die Meinung vertreten, dass eigentlich niemand etwas dagegen haben könnte, wenn mal die Frage untersucht würde, ob solche Daten unter Scoring-Gesichtspunkten nutzbar wären. „Irgendwann in der Zukunft wird das sicher relevant werden.“
Scoring ist aus dem Kreditgeschäft nicht mehr wegzudenken: Die SCHUFA und andere Auskunfteien ermitteln anhand verschiedener Daten tagesaktuell, wie hoch das Kreditausfallrisiko für eine bestimmte Person ist8. Die Basis dafür bilden überwiegend Informationen zum bisherigen Vertragsverhalten, so dass Scorewerte auch als eine Art standardisierte Selbstauskunft betrachtet werden können.
Geo Scoring berücksichtigt auch Informationen zum Wohnumfeld, spielt aber im Kreditgeschäft eine weniger große Rolle als für den Versandhandel. Social Scoring wird in Zukunft möglicherweise an Bedeutung gewinnen, spielt zumindest in Deutschland aber bislang keine Rolle.
https://www.standardandpoors.com/ ↩
https://www.tu-chemnitz.de/hsw/psychologie/professuren/method/homepages/ts/methodenlehre/LogistischeRegression.pdf ↩
http://www.heise.de/newsticker/meldung/Bericht-Schufa-will-Daten-in-sozialen-Netzwerken-nutzen-1612450.html ↩
http://juris.bundesgerichtshof.de/cgi-bin/rechtsprechung/document.py?Gericht=bgh&Art=en&Datum=Aktuell&nr=66583&linked=pm ↩
http://www.bmjv.de/SharedDocs/Pressemitteilungen/DE/2014/12152014_Scoring.html ↩
https://www.schufa.de/media/ueber_uns/dateien/studien_und_publikationen_1/Gefahren_transparenter_Scores.pdf ↩
Scoring nach der Datenschutznovelle 2009 und neuere Entwicklungen ↩
Scoring im Fokus: Ökonomische Bedeutung und rechtliche Rahmenbedingungen im internationalen Vergleich (PDF) ↩