Social Kredit Scoring: Verhindern Ihre Facebook-Freunde Ihren Kredit?

• Aus einem Datenpool werden im ersten Schritt Profile ermittelt und einzelnen Nutzern zugeordnet.
• Im zweiten Schritt werden diese Profile mit der gemessenen Ausfallwahrscheinlichkeit anderer Personengruppen mit derselben Merkmalskonstellation verglichen und einer passenden "Peer Group" zugeordnet.

• Es geht um Bewegungsdaten, die Nutzer von mobilen Endgeräten durch deren Standortbestimmung übermitteln. Dabei werden auch Bewegungsdaten anderer Nutzer am selben Ort berücksichtigt – und womöglich ein "schlechter Umgang" diagnostiziert.
• Außerdem werden Einkäufe analysiert – und zwar offenbar nicht nur quantitativ („wie viel und wie oft“?), sondern auch qualitativ (was?).
• Und schließlich werden offenbar Angaben, die Nutzer im Netz machen, auf ihren Wahrheitsgehalt hin überprüft.

• Durch die Nutzung von Daten aus sozialen Netzwerken etc. könne ein viel größerer Teil der
  (Welt-)Bevölkerung erreicht werden
• die Scorewerte basierten auf einer viel breiteren Datenbasis als bei Banken
• und würden zudem ständig und automatisch aktualisiert.

• Erstens könnten die Daten von Facebook und Co. im besten Fall Kreditzusagen an neu erkannte Risikogruppen ausschließen und damit die Kreditausfallrate senken.
• Zweitens könnten Gruppen mit geringer Ausfallwahrscheinlichkeit identifiziert werden, die bei den bisherigen Verfahren durchs Raster fallen.

Medial wird gerne die „schöne neue Welt“ heraufbeschworen, in der vollständig gläserne (=durchschaubare) Verbraucher von gläsernen (=unsichtbaren) Auskunfteien durchleuchtet werden.
Zumindest im Bezug auf das Kreditgeschäft ist unklar, ob es wirklich so weit kommt. Dass SCHUFA und Co. in diesem Bereich forschen kann nicht verwundern, zählen die Algorithmen doch zum wichtigsten Kapital der Unternehmen.
Die Triebkraft für Social Scoring sind deshalb betriebliche Entscheidungen zur Verteidigung und zum Ausbau von Marktanteilen und zur Optimierung der eigenen (Bonitäts-)Produkte.

Wie steht es mit Datenschutz und Transparenz beim Social-Kreditscoring?

Datenschützer stehen Social Scoring überwiegend ablehnend gegenüber.
So wird kritisiert, dass höchst private Daten ausgewertet würden.

Eine weitere Problematik betrifft auch andere Scoring-Methoden: Auskunfteien sind nicht verpflichtet, die genaue Zusammensetzung ihrer Scores offenzulegen. Verbraucher wissen somit nicht, wie genau sich die getroffene Einschätzung ihrer Kreditwürdigkeit zusammensetzt und warum eine Anfrage abgelehnt wurde.

Die Rechtsprechung steht bislang hinter den Auskunfteien: Der BGH hatte im Januar 2014 entschieden, dass die SCHUFA die Details ihres Scorings nicht offenlegen musste.
Geklagt hatte eine Verbraucherin, deren Kreditanfrage zunächst abgelehnt worden war.
Mittlerweile wird die gerichtliche Auseinandersetzung vor dem Bundesverfassungsgericht fortgesetzt. Bis zu einem Urteil werden jedoch noch Jahre vergehen.

Auf politischer Ebene werden Gesetzesänderungen im Hinblick auf eine stärkere Regulierung diskutiert, ohne dass sich deren mögliche Auswirkungen auch nur absehen lassen.
Im Dezember 2014 veröffentlichte das Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz die Studie „Scoring nach der Datenschutz-Novelle 2009 und neuere Entwicklungen“. Das Ministerium kommentiert die Studie:

Welche Vorteile könnte Social-Kreditscoring Kreditnehmern bieten?

Innovative Scoring-Methoden sind für Kreditnehmer vorteilhaft, die anhand der etablierten Verfahren eine zu geringe Kreditwürdigkeit aufbessern und dank „Social Scoring“ ein Darlehen erhalten, ohne damit finanziell überfordert zu sein.

Basiert die Kreditzusage dagegen auf einer nicht hinreichend validierten Datenbasis und führt die Kreditaufnahme zur wirtschaftlichen Überforderung, liegt nur vermeintlich ein Vorteil vor: Scoring dient im besten Fall allen Beteiligten und schützt Kreditgeber UND Kreditnehmer.

Ein weiterer, mittelbarer Vorteil könnte sich aus dem wachsenden Konkurrenzdruck ergeben:
Die Kombination aus Mikrokrediten und Social Scoring hat als Nebenprodukt sehr kurze Bearbeitungszeiten hervorgebracht bzw. zu diesen beigetragen.
Möglicherweise intensivieren Banken deshalb ihre Bemühungen im Hinblick auf eine schnellere Auszahlung von Krediten – etwa durch den vermehrten Einsatz der bereits bestehenden Technologien VideoIdent und Blitzüberweisung.

Abgrenzung zum Geo Scoring

Schon lange vor „Social Scoring“ brachte „Geo Scoring“ Datenschützer um den Schlaf.
Beim Geo Scoring werden Daten zum Wohnumfeld einer Person ausgewertet. Bei der SCHUFA kommt dieses Verfahren nach Angaben der Auskunftei vor allem auf Anforderung der Vertragspartner und zur Einschätzung von Personen zur Anwendung, zu denen sonst nur wenige Daten vorliegen.
Auch andere Auskunfteien betreiben Geo Scoring.

In die Daten zum Wohnumfeld fließt z. B. das Zahlungsverhalten der Nachbarn ein: Wohnen in einer Straße viele säumige Schuldner, verschlechtert dies im Sinne des Geo Scorings auch die Bonität von Anwohnern, die bislang immer pünktlich gezahlt haben.
Statistisch ist dieser Zusammenhang wohl kaum von der Hand zu weisen. Verbraucher- und Datenschützer kritisieren dennoch den Charakter der „Sippenhaft“.

Ein wesentlicher Teil der Daten für Geo Scoring stammt von Versicherungsunternehmen. Diese können aus ihrem Vertragsbestand entnehmen, welche Immobilien- und Hausratwerte in Straßenzügen versichert und welche Fahrzeuge dort angemeldet sind.
Auch Daten von Stromversorgern und Telekommunikationsunternehmen können in die Bewertungen einfließen.

In der Praxis ist Geo Scoring besonders für Versandhäuser relevant, die an „schlechte Adressen“ nicht auf Rechnung liefern. Ob die Nutzung von Geo-Daten mit solchen aus der digitalen Welt sinnvoll kombiniert werden kann, scheint derzeit ebenso unklar zu sein wie die nutzbaren Kombinationsmöglichkeiten von „Facebook“-Daten mit konventioneller Bonitätsprüfung.

Revolution im Bankgeschäft oder überschätzter Hype?

Revolutionen im Bankgeschäft wurden im digitalen Zeitalter schon des Öfteren ausgerufen – zuletzt etwa durch Peer2Peer-Kreditmarktplätze, auf denen Nutzer anderen Nutzern Geld leihen können.
Die hehren Ziele und Ansprüche von „Social Lending“ haben sich letztlich nicht erfüllt, die Marktplätze sind auch fast zehn Jahre nach dem Start allenfalls eine Randerscheinung des Kreditmarktes.
Zu den wichtigsten Gründen dafür zählt der sehr begrenzte Mehrwert, den Social Lending allen Beteiligten gegenüber Banken bieten kann. Das könnte auf Social Scoring ebenfalls zutreffen.

Die Gretchenfrage muss lauten: Welche Prognosen ermöglichen Daten aus sozialen Netzwerken und der Internetnutzung, die nicht auch anhand der Kombination aus klassischem Scoring und Selbstauskunft (Einkommen, Ausgaben, Vermögen und Verbindlichkeiten des Kreditinteressenten) getroffen werden können?

Diese zusätzliche Prognosequalität stellt das operative Potenzial der Verfahren dar. Und das lässt derzeit noch viele Fragen offen.

Dazu sei erneut auf das Zitat des Kreditech-Gründers Sebastian Diemer in der „WiWo“ in Erinnerung gerufen: Dass der skizzierte arbeitslose, verschuldete Trinker keine hinreichende Kreditwürdigkeit besitzt, wäre anhand der Kontoauszüge und Einkommensnachweise aufgefallen, möglicherweise zusätzlich anhand bestehender Negativmerkmale.
Kreditech galt aufgrund rasanter Wachstumsraten bisher als starkes Indiz für die grundsätzliche Funktionsfähigkeit von Geschäftsmodellen mit Social Scoring. Das „Manager Magazin“berichtete Ende Juli allerdings, Kreditech habe in den ersten fünf Monaten des Jahres bei einem Umsatz von 17,6 Millionen Euro einen Verlust von mehr als zehn Millionen Euro eingefahren - mehr als neun Millionen Euro davon sollen auf ausfallgefährdete Kleinkredite zurückzuführen seien.

Datensammlung ohne echten Mehrwert für den Kreditmarkt?

Social Scoring läuft zumindest in Kreditmärkten mit ausgereiften konventionellen Scoring-Verfahren Gefahr, unter großer medialer Aufmerksamkeit Kausalitäten „aufzudecken“, die allesamt durch die Auswertung von Einkommen, Vermögen, Verbindlichkeiten und bisherigem Vertragsverhalten zuverlässig und zu geringen Kosten erkannt werden können.

Bezogen auf diese Märkte erscheint deshalb fraglich, ob Social Scoring sich zu einer wertschöpfenden Innovation entwickeln kann - selbst wenn die heikle Problematik des Datenschutzes ausgeblendet wird.

Im schlimmsten (?) Fall stünde hinter Social Scoring ein ganz anderes Geschäftsmodell als nach außen zumeist kommuniziert:
Die grundlegende Kreditwürdigkeit wird anhand der gewöhnlichen Auskunftei-Daten automatisiert geprüft – ohne jede Innovation.
Diese besteht aus Sicht der Befürworter und Betreiber von „Social Scoring“ in der Einwilligung des Kreditinteressenten in die Nutzung seiner Daten aus sozialen Netzwerken und Co. - die ein individuelles und damit gut verwertbares Konsumprofil ermöglichen.