Verbraucher : Arme Nachbarn, hohe Zinsen

Viele Banken und Unternehmen beurteilen die Kreditwürdigkeit ihrer Kunden rein statistisch

Miriam Schröder

Auf den ersten Blick ist Roul Tiaden ein ziemlich seriöser Typ. Der Jurist ist Beamter des Landes Nordrhein-Westfalen. Seit vielen Jahren lebt er in einer großen Altbauwohnung in der Düsseldorfer Innenstadt. Mit ihm wohnen mehrere Lehrer, ein Zahnarzt und eine Wissenschaftlerin in diesem Haus. Eigentlich eine sehr solide Nachbarschaft. Doch als Tiaden im Auftrag seiner Chefin, der Landesbeauftragten für den Datenschutz, bei einem Auskunftsunternehmen fragte, für wie kreditwürdig sie ihn hielten, war er empört: „Als Antwort stand dort: soziale Randlage, zahlungsschwach.“

Völlig überrascht hat ihn die Auskunft aber nicht. Denn der Datenschützer ist Experte für „Scoring“ – ein statistisches Verfahren, mit dem Unternehmen die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der ihre Kunden für Kredite oder Waren bezahlen werden. Grundlage der Berechnung sind aber nicht die kreditrelevanten Daten des einzelnen Verbrauchers, sein Einkommen etwa oder die Anzahl der bestehenden Kredite. Stattdessen wird dem Kunden unterstellt, er verhalte sich genau so wie der Durchschnitt einer Gruppe, der man ihn zuordnet. Die Gruppe, das können alle Menschen seines Alters sein. Oder seine Kollegen. Aber auch seine Nachbarn.

So glaubt Roul Tiaden zu wissen, warum sein eigener Score so schlecht ausgefallen ist: „Als ich meine Adresse angab, wurde ich mit meinen zahlungsschwachen Nachbarn in einen Topf geworfen.“ Denn das Viertel, in dem er lebt, sei „bunt gemischt“, dort wohnten auch Studenten oder Sozialhilfeempfänger, die die Einkommensstatistik nach unten ziehen.

„Beim Scoring werden Menschen in statistische Sippenhaft genommen“, kritisiert Thilo Weichert, Chef des Datenschutzzentrums Schleswig-Holstein das Verfahren. Weichert befürchtet, dass Scoring „in Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnt“. Immer mehr Banken und Versandhändler, Mobilfunkunternehmen oder auch Vermieter ließen sich vor Vertragsabschluss berechnen, wie zahlungskräftig und zuverlässig ihre potenziellen Kunden statistisch gesehen sind.

Von dem Ergebnis hängt oftmals ab, ob jemand einen Bankkredit oder einen Handyvertrag bekommt, oder ob man ihm wertvolle Ware gegen Rechnung liefert. Bei einigen Banken richtet sich sogar die Höhe der Kreditzinsen nach der Punktzahl eines Scores – je höher das Ausfallrisiko, desto teurer lassen sie sich das geliehene Geld bezahlen.

Um das Verhalten ihrer Kunden vorhersagen zu können, brauchen Unternehmer Informationen. Die bekommen sie von Auskunftsunternehmen wie der Schutzgemeinschaft für allgemeine Kreditsicherung (Schufa), Creditreform oder Informa. Durch Umfragen oder Gewinnspiele sammeln diese Firmen so viele Auskünfte über Eigenschaften, Gewohnheiten und Verhaltensweisen von Menschen, wie sie kriegen können. Dann kombinieren sie diese Angaben mit Daten über das Zahlungsverhalten – zum Beispiel aus öffentlichen Schuldnerregistern. Informationen bekommen sie außerdem von ihren Kunden – Firmen, die Scores kaufen, geben im Gegenzug auch ihre eigenen Zahlungserfahrungen mit Konsumenten an das Auskunftsunternehmen weiter.

„Wir haben immer nur Vermutungen, welche Daten in den Score mit einfließen“, sagt Carel Mohn, Sprecher des Bundesverbands der Verbraucherzentralen (vzbv). Zwar seien die Unternehmen per Gesetz dazu verpflichtet, jedem Menschen auf Anfrage mitzuteilen, welche Auskünfte sie über seine Person gespeichert haben. Wie stark sie die Informationen gewichten und ob sie diese positiv oder negativ bewerten, falle aber unter das Betriebsgeheimnis. Zudem wisse kaum ein Verbraucher, dass Informationen, die er – zum Beispiel als Besitzer einer Kundenkarte – preisgibt, auch in ein Scoring einfließen können. „Das Vorgehen ist viel zu intransparent“, sagt Mohn.

Die Auskunftswirtschaft verteidigt das Verfahren: „Ohne Scoring gäbe es gar nicht so viele Kredite“, sagt Rainer Neumann, Chef der Schufa. Gut bewertete Kunden profitierten dank Scoring von besseren Konditionen. Auch der Versandhändler, der seine Kunden in der Regel niemals sieht, würde ohne Scoring wohl kaum auf Rechnung liefern. „Gute Scores“ seien zudem objektiver als eine menschliche Entscheidung. Denn sie orientierten sich ausschließlich an Fakten.

„Unter bestimmten Voraussetzungen kann Scoring ein sinnvolles Mittel zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit des Verbrauchers sein“, sagt auch Manfred Westphal, Finanzexperte beim vzbv. Dafür dürfe die Beurteilung aber nur „über eine Auswertung kreditrelevanter, personenbezogener Faktoren erfolgen“. Personenbezogene Daten aber sind teuer. Datenschützer Tiaden fürchtet darum, dass vor allem kleine Unternehmen die Kreditwürdigkeit eines Kunden nur anhand seiner Adresse messen. Zum Beispiel mit dem Risikoindex von Deutsche Post Adress: Die Firma wirbt im Internet damit, „die statistische Zahlungswahrscheinlichkeit für jedes Haus in Deutschland“ vorhersagen zu können. Ein Unternehmer gibt Straße und Hausnummer seines Kunden an und erfährt nicht nur, zu welcher Risikoklasse (1-9) die Adresse gehört, sondern auch, wie er das Ergebnis zu bewerten hat: Zum Beispiel, ob bei diesem Kunden eine telefonische Mahnung ausreicht oder ob der Risikowert eine „härtere Gangart“ erfordert.

In einer Stadt wie Berlin, in der rund 165 000 Haushalte zahlungsunfähig sind, gibt es Straßen, in denen statistisch betrachtet, niemand kreditwürdig sein dürfte. Auch dann nicht, wenn der Chef der Bank selbst dort lebte.

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