Von Ralf Keuper

Das alt­ehr­wür­di­ge Geschäfts­mo­dell des Cre­dit Scoring gerät lang­sam aber sicher unter Druck. Ver­ant­wort­lich dafür ist in ers­ter Linie die fort­schrei­ten­de Digi­ta­li­sie­rung, die es neu­en Anbie­tern rela­tiv ein­fach macht, durch den Ein­satz von Algo­rith­men und die Ver­wen­dung sog. alter­na­ti­ver Daten, wie z.B. aus den sozia­len Netz­wer­ken oder abge­lei­tet aus dem Ver­hal­ten der Nut­zer, eine ähn­li­che Treff­ge­nau­ig­keit bei der Beur­tei­lung der Kre­dit­wür­dig­keit der Antrag­stel­ler zu erzie­len, wie die eta­blier­ten Anbie­ter. Letz­te­re, wie die Schufa, die Cre­dit­re­form und Fico,  sind über die neue Wett­be­werbs­si­tua­ti­on – ver­ständ­li­cher­wei­se – nur mäßig erfreut. Die Platz­hir­sche füh­ren gegen die neu­en Mit­be­wer­ber und deren Scoring-Model­le meh­re­re Argu­men­te ins Feld, wie Fico in:

In Alter­na­ti­ve Len­ders Play with Fire by Dis­car­ding FICO nimmt Todd H. Bak­er Fico vor Kri­tik aus den Rei­hen der Alter­na­ti­ve Len­der in Schutz, wie bei­spiels­wei­se gegen den Vor­wurf, die Ent­schei­dungs­grund­la­ge des Fico Scores sei nicht trans­pa­rent und über­haupt veraltet.

Den­noch bleibt die Fra­ge bestehen, die Richard Sun­man in Is cre­dit scoring the next part of the len­ding value chain for dis­rup­ti­on? auf­warf. Sun­man nennt als Her­aus­for­de­rer u.a. Big Data Scoring, und Fri­end­ly Score. Das Daten­vo­lu­men, das heu­te im Netz zur Ver­fü­gung steht, sei so groß und bie­te noch so vie­le Aus­wer­tungs- und Kom­bi­na­ti­ons­mög­lich­kei­ten, dass der alte Cre­dit Score dage­gen recht blass aussieht.

Folgt dar­aus, dass das Geschäfts­mo­dell der Cre­dit Agen­tu­ren kurz vor der Dis­rup­ti­on steht, wie man nicht nur bei boni­fy und Money­Lion meint? Könn­te dem­nächst der Social Score den Cre­dit Score erset­zen? Wie steht es um den Daten­schutz und die infor­ma­tio­nel­le Selbst­be­stim­mung, gera­de mit Blick auf die neu­es­ten Ver­ord­nun­gen wie GDPR? Wie lässt sich die Kri­tik von Fico und ande­ren wider­le­gen oder abschwä­chen? Wie ist Ein­hal­tung der regu­la­to­ri­schen Bestim­mun­gen und die Daten­qua­li­tät gewährleistet?

  • Regu­la­to­ry Com­pli­ance: The data source must com­ply with all regu­la­ti­ons gover­ning con­su­mer cre­dit eva­lua­ti­on. To com­ply with the Fair Cre­dit Report­ing Act, for exam­p­le, a data pro­vi­der must have a pro­cess in place for inves­ti­ga­ting and resol­ving con­su­mer dis­pu­tes in a time­ly manner
  • Accu­ra­cy: Cle­ar­ly, inac­cu­ra­te data com­pro­mi­ses the value of the data. Alter­na­ti­ve data repo­si­to­ries need to have a matu­re data manage­ment pro­cess in place to ensu­re data accu­ra­cy. It’s important to ask ques­ti­ons like: How relia­ble is the data? How is it repor­ted? Is it self-repor­ted? Are the­re veri­fi­ca­ti­on pro­ces­ses in place? (Quel­le: Fico)

Für bemer­kens­wert hal­te ich scoreme.ch, das kos­ten­lo­se Tool zur digi­ta­len Boni­täts­prü­fung in der Schweiz. Betei­ligt ist dar­an u.a. eine der größ­ten Wirt­schafts­aus­kunftei­en Euro­pas, CRIF.

Nicht weni­ger inter­es­sant ist der MeS­core, bei dem die Nut­zer ihren Score weit­ge­hend eigen­ver­ant­wort­lich mana­gen kön­nen. Ein Trend, sich m.E. noch ver­stär­ken wird.

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