Weltweit steigt die Anzahl der Internetnutzer kontinuierlich an. Im Jahr 2014 betrug die Anzahl der weltweiten Internetnutzer 2,925 Mrd. Die Aussicht auf eine Trendumkehr scheint in den nächsten Jahren unrealistisch. Mit dem Anstieg der Internetnutzer weltweit nimmt auch die Menge am Datenverkehr im Netz stetig zu. Heute wird in diesem Zusammenhang unter anderem von Big Data gesprochen. Diese Datenmengen bieten innovativen Finanzdienstleistern neue Möglichkeiten der Kreditwürdigkeitsanalyse. Speziell die Datenmengen, welche in sozialen Netzwerken, also bspw. in Facebook, Twitter oder LinkedIn, generiert werden, eignen sich zur Analyse der Kreditwürdigkeit des jeweiligen Nutzers.
Einige innovative Unternehmen haben Algorithmen zur Analyse der Daten aus sozialen Netzen programmiert und sind nun in der Lage, erfolgreich damit zu wirtschaften und Kredite mit einer sehr geringen Ausfallwahrscheinlichkeit zu vergeben.
Unternehmen, die eine Kreditwürdigkeitsanalyse durch soziale Netzwerke betreiben, sind im deutschen Marktumfeld derzeit kaum anzutreffen. Aus diesem Grund wird das Thema dieser Arbeit vorwiegend im internationalen Kontext untersucht. Das Ziel dieser Arbeit besteht demnach darin, die neuartigen, unterschiedlichen Nutzungsmöglichkeiten der Kreditwürdigkeitsanalyse aufzuzeigen, den Status quo abzubilden, ein plausibles Zukunftsszenario zu beschreiben und schließlich das Thema dieser Arbeit kritisch zu würdigen.
Inhaltsverzeichnis
1 Big Data und die neuen Möglichkeiten des Credit Scoring
2 Möglichkeiten der Kreditwürdigkeitsanalyse durch Social Media
2.1 Einordnung und Funktionsweise
2.2 Unternehmensübersicht
2.3 Status quo
2.3.1 Deutschland
2.3.2 Internationales Umfeld
3 Zukunftsszenario und Kritik des Themas
3.1 Kredito24 ermittelt die Kreditwürdigkeit mit Hilfe von Facebook & Co.
3.2 Kritische Würdigung des Scorings durch Social Media sowie Big Data
3.2.1 Allgemein
3.2.2 Deutschland
3.2.3 Entwicklungsländer
4 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die innovativen Möglichkeiten der Kreditwürdigkeitsanalyse mittels Big Data und sozialen Netzwerken. Das primäre Ziel ist es, den Status quo dieser Methode zu analysieren, ein plausibles Zukunftsszenario zu entwerfen und die damit verbundenen Chancen sowie Risiken, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Privatsphäre, kritisch zu würdigen.
- Analyse der Funktionsweise von Credit-Scoring durch soziale Netzwerke
- Untersuchung internationaler Anwendungsbeispiele und Marktentwicklungen
- Entwicklung eines realistischen Zukunftsszenarios für den deutschen Markt
- Kritische Auseinandersetzung mit Datenschutz und Datensicherheit
- Bewertung des Nutzens für Finanzdienstleister und Verbraucher
Auszug aus dem Buch
3.1 Kredito24 ermittelt die Kreditwürdigkeit mit Hilfe von Facebook & Co.
Im Jahr 2023 ist die Anzahl der Bankfilialen im Vergleich zum Jahr 2015 weiter deutlich gesunken. Der Trend setzt sich bereits seit dem Jahr 1997 stetig fort und liegt im Jahr 2023 nun bei 31.782 Filialen. In Deutschland haben sich seit 2020 bereits einige Direktbanken, wie bspw. Kredito24, eine Tochtergesellschaft der Kreditech, die zusätzlich zur klassischen Schufa-Abfrage selbst ein Kreditscoring durch Big Data und insbesondere durch soziale Netzwerke betreiben, erfolgreich am deutschen Markt etabliert.
Herr Tomasz Wieszyk ist 37 Jahre alt und seit zwei Jahren als Angestellter in einem mittelständischen Unternehmen tätig. Er ist Migrant aus der Ukraine, der bereits drei Jahre in Deutschland lebt. Herr Wieszyk ist ausgebildeter Maler und möchte bei seiner Direktbank Kredito24 einen Kreditantrag stellen. Er erinnert sich, dass bei Kredito24 – seiner Direktbank zu der er kürzlich gewechselt hat – Kreditzusagen innerhalb von nur 15 Minuten erfolgen können. Dies möchte er nun nutzen und stellt einen Kreditantrag.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Big Data und die neuen Möglichkeiten des Credit Scoring: Dieses Kapitel führt in die Grundlagen des Credit-Scoring ein und erläutert, wie Big Data und soziale Netzwerke neue Wege zur Analyse der Kreditwürdigkeit eröffnen.
2 Möglichkeiten der Kreditwürdigkeitsanalyse durch Social Media: Hier werden die Funktionsweise dieser innovativen Analyseform sowie relevante Unternehmen und der Status quo im internationalen Vergleich detailliert dargestellt.
3 Zukunftsszenario und Kritik des Themas: Basierend auf einem Fallbeispiel wird ein Zukunftsszenario entworfen, gefolgt von einer tiefgehenden ethischen und regulatorischen Diskussion der Methode.
4 Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet die moralische Vertretbarkeit sowie die zukünftige Bedeutung dieser Scoring-Methoden in Verbindung mit klassischen Verfahren.
Schlüsselwörter
Kreditwürdigkeitsanalyse, Credit Scoring, Big Data, Soziale Netzwerke, Finanzdienstleister, Datenschutz, Kreditech, Lenddo, Algorithmen, Digitalisierung, Bonität, Ausfallwahrscheinlichkeit, Entwicklungsländer, Kreditantrag, Wirtschaftsauskunfteien
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit dem Einsatz von Daten aus sozialen Netzwerken und Big Data zur Analyse der Kreditwürdigkeit von Antragstellern bei Finanzdienstleistern.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind die technische Funktionsweise moderner Scoring-Algorithmen, die Rolle von Big Data, internationale Marktentwicklungen sowie die kritische Reflexion von Datenschutzaspekten.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Aufzeichnung der Nutzungsmöglichkeiten, die Abbildung des Status quo und eine kritische Würdigung der Methode vor dem Hintergrund regulatorischer und ethischer Anforderungen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine Literaturanalyse, die Einordnung in bestehende Finanzstrukturen und die Entwicklung eines plausiblen, fiktiven Zukunftsszenarios für den deutschen Markt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Erläuterung der Scoring-Systeme, die Vorstellung von Unternehmen wie Kreditech und Lenddo, sowie eine umfassende kritische Analyse der Vor- und Nachteile.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den wichtigsten Begriffen zählen Credit Scoring, Big Data, Datenschutz, Kreditwürdigkeitsanalyse, soziale Netzwerke und Finanzdienstleister.
Wie unterscheidet sich die neue Methode von der klassischen Schufa-Auskunft?
Während klassische Auskunfteien primär auf Daten aus der Vergangenheit basieren, nutzen die innovativen Ansätze Echtzeit-Daten aus sozialen Netzwerken und Internet-Verhaltensspuren, um ein dynamischeres Bild der Bonität zu zeichnen.
Warum ist das Thema in Entwicklungsländern besonders relevant?
In vielen Entwicklungsländern fehlen etablierte Wirtschaftsauskunfteien, weshalb alternative Scoring-Modelle dort eine wichtige Rolle spielen, um der Mittelschicht Zugang zu Krediten zu ermöglichen.
Welche Rolle spielt der Datenschutz?
Der Datenschutz ist der Hauptkritikpunkt der Arbeit, da die Auswertung von persönlichen Daten aus privaten Profilen ein hohes Missbrauchspotenzial birgt und die Privatsphäre des Antragstellers gefährdet.
Was ist die Schlussfolgerung bezüglich des deutschen Marktes?
Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass ein vollständiges Ersetzen klassischer Verfahren in Deutschland in naher Zukunft unwahrscheinlich ist; stattdessen könnten diese Methoden ergänzend eingesetzt werden.
- Arbeit zitieren
- Raphael Scheffczyk (Autor:in), 2015, Nutzungsmöglichkeiten von Daten aus sozialen Netzen bei Finanzdienstleistern zur Kreditwürdigkeitsanalyse. Entwicklung eines Szenarios und kritische Würdigung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/307021
