Kreditvergabe: Auf den Punkt gebracht

Bevor Michael Wilken zur Bank ging, hatte er sich fein gemacht. Die Haare waren sorgfältig gekämmt, er trug einen dunklen Anzug, ein frisch gebügeltes Hemd und eine blaue Krawatte. Wilken wollte 10 000 Euro von der Bank leihen und innerhalb von zwei Jahren zurückzahlen. Die Gelegenheit, so sagte er zu seiner Beraterin, schien ihm günstig: Auf ihrer Internetseite hatte die Bank mit Kreditzinsen „ab 4,5 Prozent“ geworben.

Die Beraterin sei „sehr nett“ gewesen, sagt Wilken. Erst bot sie ihm etwas zu trinken an. Dann stellte sie Fragen. Wie alt er sei, wo er wohne und wie lange schon. Wilken antwortete: 59 Jahre, verheiratet, ein Kind, seit 34 Jahren lebt er in Hannover. Er ist fest angestellt und verdient recht ordentlich, genau wie seine Frau. Die Beraterin gab die Antworten in ihren Computer ein. Plötzlich blickte sie entsetzt auf ihren Bildschirm. Dann sagte sie ihrem Kunden, dass er statt den 4,5 Prozent aus der Werbung elf Prozent Zinsen zahlen müsse. Ihr sei das selbst „richtig peinlich“, gestand sie noch. Aber sie dürfe leider nur den Zinssatz anbieten, den der Computer errechnet hat.

Auch Michael Wilken war entsetzt. Das einzig Gute war, dass er den Kredit in Wahrheit gar nicht haben wollte. Der Sozialwissenschaftler gehört zur GP-Forschungsgruppe und hat die Bank nur getestet. Mit einem Team aus 21 Testern war er in zehn Banken unterwegs, um zu überprüfen, wie Kredite vergeben werden. Das Ergebnis: In siebzig Prozent der Fälle entscheidet einzig und allein ein statistisches Verfahren darüber, ob jemand einen Kredit bekommt und wie teuer er ihn bezahlen muss.

Das Verfahren heißt Scoring, kommt aus den USA und funktioniert etwa so: Ein Computer bewertet Merkmale wie den Familienstand des Kunden in einem Punktesystem, dem Score. Grundlage der Bewertung ist eine Statistik. Hatte die Bank in den vergangenen Jahrzehnten etwa besonders häufig Kreditausfälle bei geschiedenen Müttern unter 40 zu verzeichnen, muss jede junge Mutter mit dem Merkmal „Scheidung“ mit Punktabzug rechnen. Das statistische Vorurteil trifft auch gutverdienende Beamtinnen mit Immobilienbesitz. Steht am Ende des Verfahrens eine niedrige Punktzahl, bedeutet das für die Bank ein hohes Risiko. Das lässt sie sich mit hohen Zinsen bezahlen.

„Aus unserer Sicht gewährleistet Scoring objektive und faire sowie konsistente Kreditentscheidungen“, sagt ein Sprecher der Commerzbank in Frankfurt. Verbraucherschützer sehen das ganz anders. „Verbraucher werden beim Scoring in Schubladen gesteckt, ohne dass sie erfahren, wie und warum sie dort gelandet sind“, kritisiert Gerd Billen, Chef des Verbraucherzentrale Bundesverbands, der die Bankenstudie finanziert hat.

Die Banken, sagt Co-Autor Dieter Korczak, würden bis zu 150 Merkmale für ihre Scorings verwenden. Daten, die sie nicht selbst gespeichert haben, kaufen sie bei Auskunftsunternehmen wie der Schufa, Creditform oder anderen ein (siehe Kasten). Ein ganzer Wirtschaftszweig lebt vom Handel mit Namen, Adressen und Statistiken.

„Die meisten Daten sagen nichts darüber aus, ob ein Mensch einen Kredit zurückzahlt oder nicht“, kritisiert Korczak. Für die Bonität seien nur Merkmale entscheidend wie Identität und Familienstand, das Einkommen, vorhandene Kreditbelastungen und die Ausgaben, inklusive der Anzahl unterhaltsberechtigter Kinder. Die größten Ausfallrisiken, eine Scheidung etwa, ein Unfall oder die Arbeitslosigkeit, könne man schließlich nicht statistisch voraussagen. Die meisten Banken aber würden nach Fakten wie Wohndauer oder Anzahl der Umzüge fragen, obwohl „diese Merkmale wissenschaftlich überhaupt nicht in Zusammenhang mit der Kreditwürdigkeit gebracht werden können“.

Ein Merkmal, an das jedes Auskunftsunternehmen leicht kommt, ist die Postadresse. Mit Hilfe von Schuldenregistern errechnen die Adresshändler für jedes Haus in Deutschland eine Wahrscheinlichkeit, mit der ein Gläubiger hier sein Geld wiedersieht. Die Schufa gibt jedes Jahr den Privatverschuldungsindex für Berlin heraus, an dem jeder ablesen kann, in welchem Kiez welche Zahlungsmoral herrscht. So kann man ein schickes Penthouse in zentraler Lage besitzen und trotzdem als kreditunwürdig gelten, wenn viele Nachbarn Hartz-IV-Empfänger sind.

Datenschützer Korczak war nicht immer Gegner des Scorings. Die Methode schien zunächst gut geeignet, um Kreditentscheidungen fair zu machen. Aber so, wie das Verfahren praktiziert werde, gebe es keine Transparenz. Die Verbraucher wüssten nicht, welche Merkmale wie gewichtet werden, geschweige denn, welche Daten über sie gespeichert sind.

Das Einzige, das Michael Wilken heute sicher weiß, ist: Wenn er wirklich mal einen Kredit brauchen sollte, muss er sich nicht extra fein machen. Er kann auch in Jeans zur Bank gehen.