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Faire Regeln für Kredit-Scoring mit Big Data

Vor gut einem Jahr hat die Schufa mal laut über ein Forschungsprojekt nachgedacht, Daten aus Social Media in ihr Scoring einzubeziehen. Der öffentliche Aufschrei war so groß, dass sie ihr Vorhaben schnell wieder in der Schublade verschwinden ließ. Aber die Idee ist in der Welt und wird weiter verfolgt. „Big Data“ bezeichnet Ansätze, mit denen sich auch sehr große Datenmengen auswerten lassen. Können Kreditentscheidungen dadurch besser werden? Unternehmen wie das Hamburger Startup Kreditech glauben fest daran. Ich glaube: Wenn wir die richtigen Spielregeln vereinbaren, können wir einen gesellschaftlich akzeptablen Weg finden, das neue Spielfeld und seine Potenziale auszuloten.

Kreditvergabe wird seit eh und je mit Daten unterfüttert – Schufa, Creditreform und Infoscore verdienen daran und die Öffentlichkeit hat sich daran gewöhnt, dass man im Kreditantrag viele persönliche Daten angibt.

Neue Player wie Kreditech gehen aber wesentlich weiter: Sie folgen dem Big Data–Gedanken und nutzen wirklich alle verfügbaren Daten für die Kreditentscheidung: Wie zögerlich ist der Antragsteller beim Erfassen des Antrags, wie oft korrigiert er Einträge? Von welchem Gerät aus wird der Antrag gestellt? Wie ist das Ranking in Social Media, ist der Antragsteller mit Kollegen vernetzt?

Besonders letzteres klingt nach einem massiven Eingriff in die Privatsphäre der Kunden. Warum sollte es Kreditech besser gehen als der Schufa mit ihrer Initiative? Es gibt schon wesentliche Unterschiede: Die Schufa wollte ihrem klassischen Ansatz folgen, wirtschaftliches Verhalten kontinuierlich zu erfassen, um daraus sowohl Positivfaktoren wie Negativfaktoren zu ermitteln. Das läuft auf eine Art Vorratsdatenspeicherung hinaus – und dieses Reizwort löst auch die entsprechenden Reaktionen aus. Kreditech versichert, dass sie erst beim Kreditantrag die Datenmaschine anwerfen. Die Daten werden ermittelt, für den Kreditantrag verwendet, und danach (bis auf Identifikationsdaten) auch wieder gelöscht.

Ist es ok, wenn ein Scoring-Unternehmen alle über mich verfügbaren Daten im Rahmen eines Kreditantrags durchwühlt? Bevor man spontan seinem Unwohlsein Ausdruck verleiht, sollte man sich überlegen, dass wir ja auch an anderen Stellen unsere Daten preisgeben: Viele kostenlose Anwendungen „bezahlen“ wir mit unseren Daten. Die diversen Google-Dienste und sozialen Netzwerke sind wohl die bekanntesten davon. De fakto ist es also für viele Menschen heute ok, ihre Daten freizugeben, wenn Sie dafür eine Gegenleistung bekommen. Und wer einen Kredit braucht, ist ja wohl knapp bei Kasse. Wenn er in dieser Situation durch Freigabe von Daten eine positive Kreditentscheidung bekommt, vielleicht auch einfach bessere Konditionen durch besseres Scoring – dann würden das vermutlich viele als fair empfinden. Zumindest wenn der Kunde zustimmt und keine Vorratsdatenspeicherung aufgebaut wird.

Auf der anderen Seite scheint mir zweifelhaft, ob all die Daten signifikant sind, die Kreditech auswertet. Wenn es sich positiv auf meinen Kreditantrag auswirkt, dass er von einem teuren iPad gestellt wird, dann leihe ich mir eben mal eines dafür aus… Das Ganze befindet sich erkennbar noch in der Lernphase – Kreditech „trainiert“ ihr Scoring-System noch. Mit den angebotenen Kleinstkrediten ist der Verlust pro Kreditausfall sehr überschaubar, das begrenzt die Lernkosten des Systems. (In Deutschland werden die Produkte übrigens nicht mehr angeboten. Bei Interesse: Fidor bietet Vergleichbares, und wer einen Dispo nutzen kann, ist damit ohnehin besser dran.)

Anders als Kreditech haben konventionelle Banken ja umfangreiche Daten zu Kreditausfällen. Der sinnvolle Einstieg in „Big Data Scoring“ ist doch, mit diesen Daten anzufangen. Dann kann man das System an Vergangenheitsdaten trainieren, und muss Kunden nicht zu „Big Data Versuchskaninchen“ machen. Also: Wie unterscheiden sich die Gesamtdaten von Kunden, die ihre Kredite zurückzahlen, von denen, die es nicht tun? Und da kann man initial wirklich alle Daten einfließen lassen, die man hat und nach aussagekräftigen Mustern suchen. Findet man solche Muster, hat man einen statistischen Beleg, dass es auch wirklich sinnvoll ist, die Daten im Muster auszuwerten. Beim Kreditantrag werden dann nicht alle Daten der Kunden durchwühlt, sondern nur die wirklich relevanten. Auch das ist ein Aspekt von Datenfairness.

Wird man aussagekräftige Muster finden? Ich bin mir ziemlich sicher. Auf Konferenzen wird gern die Geschichte kolportiert, dass Banken eine Scheidung prognostizieren können, und zwar im Mittel schon ein Jahr, bevor der Kunde tatsächlich die Auflösung des Gemeinschaftskontos beantragt. Rein anhand des geänderten Zahlungsverhaltens auf dem Konto. (Leider kenne ich keine echte Quellenangabe dafür – sachdienliche Hinweise werden gern entgegengenommen.)

Fazit:

Macht Big Data im Kreditscoring Sinn? Grundsätzlich ja – denn jedes Scoring beruht auf der Auswertung von Daten. Wenn mehr Daten zu besserem Scoring führen, ist das im Interesse von Kunde und Bank, weil es fairere Konditionengestaltung ermöglicht.

Kann man es unter dem Aspekt Datenschutz gut heißen? Wenn das Verfahren fair gestaltet ist, ist es absolut legitim, mit seinen Daten zu „bezahlen“ – sprich: Sich durch Freigabe von mehr Daten einen positiven Kreditentscheid oder bessere Konditionen zu holen.

Wie muss ein Big Data Scoring gestaltet sein, damit es fair ist? Meiner Meinung nach sind die entscheidenden Punkte:

  1. Ausdrückliche Zustimmung des Kunden beim Kreditantrag. Wie gesagt, bin ich ja vielleicht bereit, mit meinem Daten zu bezahlen, wenn ich dafür direkt eine Gegenleistung bekomme. Nicht fair ist es, wenn Bank oder Scoring-Anbieter schon vorab Daten über mich sammeln, ohne dass ich weiß, ob ich je einen Gegenwert dafür in Anspruch nehme.
  2. Abfragen auf relevante Daten begrenzen. Datensparsamkeit ist generell ein gutes Prinzip im Datenschutz. Für faires Kreditscoring bedeutet das: Keine allgemeine Sammelwut in der Hoffnung auf mögliche neue Muster in den neuen Daten. Sondern die Begrenzung auf das, was wirklich als aussagekräftig in den Kreditentscheidungsprozess einfließt.
  3. Zweckbindung. Das steht sowieso im Gesetz, und macht auch hier Sinn: Wenn der faire Deal „Kredit gegen Daten“ ist, dann muss sich die Datennutzung auch auf den Kredit beschränken. Werden die Daten für andere Zwecke genutzt, kann das ja genauso fair sein, aber dafür braucht es dann einen neuen Deal mit dem Kunden. Der Kunde muss also noch mal explizit zustimmen.

Eins bleibt natürlich: Wir alle sollten uns bewusst sein, dass Äußerungen im Web unseren Ruf prägen. Ob sie nun von Scoring-Agenturen ausgewertet werden oder nicht. Hier ein netter Artikel dazu: „Facebook isn’t your friend.

Eingangsbild des Beitrags: Kreditech.

Elmar Borgmeier

Gestaltet Online Finance seit 1997. Glaubt an die Symbiose von Finance und IT. Ist Mitgründer und Chief Innovation Officer der syngenio AG. Moderator des JAX Finance Day. Berater für Next Generation Finance. Philosophiert gern über IT und realisiert noch lieber konkrete Lösungen.

Kommentare (2) Schreibe einen Kommentar

  1. Der Beitrag unterstellt den „Guten Menschen“ und das „Gute Unternehmen“.
    Natürlich können persönliche Daten, die ich als Gegenleistung liefere, mir Vorteile bringen. Die Betonung liegt aber auf „können“!
    Wenn wir die letzten Jahre betrachten, Big Data ist ja nur alter Wein in einem neuen (Schlauch) Wort, vorher hieß das Data Warehouse und Data Mining, was auch schon unternehmensübergreifend gemacht wurde (z.B. bei Autoversicherungen) dann wurde immer nur nach Auffälligkeiten wegen Missbrauchs gesucht und nicht, um aufgrund von Regelmäßigkeiten den Kunden besserzustellen.

    Die entscheidenden Punkte sind alle richtig, leider ist ein Werkzeug, z.B. die Axt, vielfältig einsetzbar.

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  2. Danke für die Ergänzung. Ja, das wird genau der Knackpunkt bleiben: Regeln zu finden und durchzusetzen (!), wie man die „Axt“ sinnvoll einsetzt und wie nicht. Wobei zu große Einschänkungen aus meiner Sicht genauso problematisch sein können wie zu große Freiheiten der Datenauswertung. Denn ohne Daten gibt es nun mal keine Kreditvergabe.

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