Bonitätsprüfung / 3.2.2 Kreditscoring-Systeme

Gerade im Mengengeschäft ist eine schnelle und kostengünstige Beurteilung von Vertragspartnern erwünscht. Diesen Vorteil bietet das Kreditscoring, mit dem als automatisiertes Punktbewertungsverfahren Kreditentscheidungen standardisiert werden können.

Wie bei der Diskriminanzanalyse werden dafür zunächst Kundenmerkmale problemloser Kredite und die mit Zahlungsausfällen verbundenen Kreditengagements untersucht. Die Zuordnung wird dann auf einer so genannten Scorekarte aufgelistet und mit Punkten entsprechend des eingeschätzten Risikos bewertet. Bei jeder Kreditentscheidung kann dann ein Scorewert ermittelt werden, der die Kreditausfallwahrscheinlichkeit widerspiegelt. Für die Entscheidung selbst wird der errechnete Wert mit dem Grenzscore verglichen und dementsprechend wird dann das Geschäft getätigt oder abgelehnt.

Auch wenn eine solche Standardisierung eigene Probleme mit sich bringt (z. B. Fehlzuordnungen, keine optimale Merkmalsauswahl), so hat sich doch gezeigt, dass mit diesem Verfahren in Hinblick auf die Anzahl der Kreditausfälle qualitativ bessere Entscheidungen getroffen werden können.

Die Weiterentwicklung der mathematisch-statistischen Analyseverfahren ist darauf gerichtet, die Beziehungen zwischen der Bonität des Kunden und der Prognose des Kreditverlaufs noch genauer und umfassender abzubilden (z. B. durch den Einsatz von Expertensystemen). Dennoch stehen bei der Analyse und Bewertung die numerischen Informationen im Mittelpunkt. Qualitative Faktoren, die eben nicht vollständig formalisiert werden können, müssen vernachlässigt werden, obwohl der personelle Faktor durchaus als wichtige Determinante angesehen wird.

Das Kreditscoring wird durch Verbraucher- und Datenschützer stark kritisiert. Die Ablehnung eines Kredites oder der Lieferung von Waren gegen Rechnung aufgrund des Scorings ist dem Kunden oft nicht verständlich. Dieser Kritik wurde im neuen Bundesdatenschutzgesetz (BDSG [ab 25.05.2018]) Rechnung getragen. Die Verwendung von Kreditscoring-Systemen ist zulässig, wenn

• die Vorschriften des Datenschutzrechts beachtet werden,
• dafür wissenschaftlich anerkannte mathematisch-statistische Verfahren genutzt werden,
• für die Berechnung des Wahrscheinlichkeitswerts nicht ausschließlich Anschriftendaten genutzt wurden und
• im Fall der Nutzung von Anschriftendaten die betroffene Person vorher über die vorgesehene Nutzung dieser Daten unterrichtet worden ist. Dabei ist die Unterrichtung zu dokumentieren (§ 31 BDSG [ab 25.5.2018]).

Hinweis

Onlinehandel

Internetunternehmen wie Amazon, PayPal oder andere haben über die Jahre eine unvorstellbar große Erfahrung mit privaten Schuldnern sammeln können. Das Zahlungsprofil aus der Vergangenheit für Millionen von Privatleuten kann für Onlineshops auch kleiner Anbieter genutzt werden. Es gibt Unternehmen, die ein Scoring der Bonität für Privatkunden auf der Grundlage von Erfahrungen großer Internetanbieter anbieten.