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Wenig bekannt, aber sehr wichtig: Was bedeutet Ihr Score-Wert?

Wer einen Kredit von der Bank möchte, will sofort bedient werden. Und wer etwas über das Internet bestellt, wünscht sofortige Lieferung. Aber wie kann Ihr Geschäftspartner sicher sein, dass Sie genügend Geld haben und deshalb später auch zahlen werden? Scoring-Systeme helfen bei der Beurteilung und sind bei richtiger Ausgestaltung problemlos mit dem Datenschutz zu vereinbaren. Lesen Sie, was es mit dem Scoring auf sich hat!

Gute alte Zeit?

Wer früher einen Kredit von der Bank wollte, tat gut daran, beim Kreditgespräch einen guten Eindruck zu hinterlassen. Hierfür gab es zahlreiche Tipps für den Antragsteller, von der richtigen Kleidung bis hin zum lächelnden Auftreten. Die Bankmitarbeiter wiederum wurden geschult, auf was sie zu achten hatten, damit sie nur mit zahlungskräftigen Kunden Kreditverträge abschließen.

Wirklich objektiv war ein solches Vorgehen natürlich nicht, und es gab Pannen in beide Richtungen. Manchmal erhielt ein Kunde einen Kredit, den er besser nicht bekommen hätte. Umgekehrt verweigerten die Bankmitarbeiter manchmal einen Kredit, nur weil irgendwelche Äußerlichkeiten ein Misstrauen gegenüber dem Kunden auslösten, zu dem überhaupt kein Anlass bestand.

Scoring-System als gute neue Zeit?

An diesem Punkt setzen Scoring-Systeme an. Sie beruhen auf statistischen Daten, die aus einer großen Zahl von Zahlungsvorgängen bei Krediten ermittelt werden.

So könnte zum Beispiel die statistische Erfahrung zeigen, dass Kreditnehmer mit mehreren Kindern ihre Kredite zuverlässiger tilgen als Personen ohne Kinder (was tatsächlich der Fall ist!). Oder es könnte sich herausstellen, dass Menschen zwischen 20 und 30 zwar die Rechnungen ihres Mobiltelefons sehr pünktlich zahlen, Autokredite jedoch überdurchschnittlich häufig verzögert tilgen.

Zweck von Scoring-Systemen ist es also nicht, das Verhalten auszuwerten, das ein konkreter Kunde in der Vergangenheit an den Tag gelegt hat, und daraus dann Schlüsse zu ziehen. Vielmehr geht es um eine Zukunftsprognose für diesen Kunden auf der Basis der Erfahrungen, die man in der Vergangenheit mit vergleichbaren Kunden gemacht hat.

Typische Merkmale werden verglichen

Dazu werden die Merkmale von früheren Kunden ermittelt, die nach den statistischen Erfahrungen der Vergangenheit typischerweise etwas über die Zahlungsfähigkeit und den Zahlungswillen aussagen, also etwa das Alter des Kunden, der Verwendungszweck des Kredits und die Frage, ob der Kunde Kinder hat.

Diese Scoring-Merkmale werden mit den Merkmalen verglichen, die ein neuer Kunde aufweist. Stimmen die Merkmale überein, geht man davon aus, dass der neue Kunde sich im Prinzip so verhalten wird wie vergleichbare frühere Kunden. Wie wahrscheinlich das ist, bringt ein Score-Wert zum Ausdruck.

Tut wirklich jeder, was alle anderen tun?

An dieser Stelle setzen die Kritiker solche Verfahren an. Sie verweisen darauf, dabei bleibe außer Betracht, dass Menschen mit denselben Merkmalen sich individuell trotzdem anders verhalten könnten. Im Klartext: Nur weil andere Menschen zwischen 20 und 30 Jahren Autokredite normalerweise tatsächlich zögerlicher zurückzahlen als Menschen zwischen 30 und 40 Jahren, müsse dies nicht bei jedem einzelnen jungen Menschen so sein.

Statistik lügt nicht

Diese Kritik trifft im Kern zu. Sie ändert aber andererseits nichts daran, dass das typische Zahlungsverhalten eben doch so ist, wie es die Statistik beschreibt. Und zudem beantwortet diese Kritik nicht die Frage, welche anderen Kriterien sich alternativ besser heranziehen ließen. Den berühmten ersten Eindruck, der früher bei der Kreditvergabe eine so große Rolle spielte, wünscht sich nämlich auch unter den Kritikern kaum jemand als ausschlaggebenden Maßstab zurück.

Merkmale müssen relevant sein

Allerdings gelten alle diese Überlegungen nur dann, wenn die Verfahren, die für die statistische Auswertung zum Einsatz kommen, tatsächlich mathematisch korrekt funktionieren und, ­ ganz wichtig, wenn nur Kriterien Verwendung finden, deren Relevanz für das Zahlungsverhalten nachgewiesen ist.

Diskriminierungen sind verboten

Schließlich darf es auch nicht zu Diskriminierungen kommen. Selbstverständlich wäre es beispielsweise keinesfalls zulässig, an die Hautfarbe oder ähnliche Kriterien anzuknüpfen. Dies tut in der Praxis aber auch niemand. Denn allenfalls einzelne verbohrte Menschen meinen ernsthaft, daraus etwas ableiten zu können. Mathematik und Statistik beweisen das genaue Gegenteil.

Ausdrückliche Regelung im Gesetz

Werden die geschilderten Vorgaben beachtet, liefern Scoring-Systeme im Ergebnis durchaus aussagekräftige Daten. Dies ist der Grund dafür, dass das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) diese Systeme ausdrücklich zulässt (siehe dazu § 28b BDSG zum Scoring).

Sabine Thomas ist Diplomkauffrau und als DEKRA zertifizierte Datenschutzbeauftragte vertraute Beraterin unserer Kunden. Sie ist neben Dr. Walter Plesnik Geschäftsführerin der Ing.-Büro Dr. Plesnik GmbH für das Kaufmännische und Personalmanagement.