Unter Social Scoring versteht man die Einbindung öffentlich verfügbarer oder gegebenenfalls vom Kunden zur Verfügung gestellter Daten, zum Beispiel aus sozialen Netzwerken, in ein vorhandenes Rating- und Scoringverfahren zur Bonitätsanalyse. Diese Arbeit zeigt auf, welche Vorteile sich Institute davon versprechen, aber auch welche Probleme dabei entstehen. Besonders nützlich ist das System bei anonymen Internetnutzern oder Neukunden. Kritisch zu sehen ist, insbesondere in Deutschland, die rechtliche Situation im Zusammenhang mit dem Verbraucher- und Datenschutz. Es gibt aktuell weder ein konkretes Verbot, noch eine rechtliche Zulassung für Social Scoring, was für Unternehmen einen Unsicherheitsfaktor darstellt. Erste Studien belegen außerdem, dass Nutzer im Zeitverlauf dazu neigen Daten in den sozialen Netzwerken zu manipulieren, wenn das den eigenen Scorewert verbessert. Weiterhin wird in dieser Abfassung ein Ausschnitt neuer Entwicklungen in der Bankenbranche aufgezeigt und beschrieben mit welchen Herausforderungen Finanzinstitute im Zuge der Digitalisierung rechnen müssen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Social Scoring – ein Instrument zur Bonitätsanalyse
2.1 Theoretische und begriffliche Grundlagen
2.1.1 Klassisches Scoring- und Ratingverfahren
2.1.2 Big Data
2.1.3 Evolution zu Social Scoring
2.2 Vorteile für Kreditinstitute
2.3 Gegeneffekte, Probleme und Bedenken
3 Digitalisierung im Kreditgeschäft
3.1 Chancen für den Finanzsektor
3.2 Herausforderungen während des Umstrukturierungsprozesses
4 Zusammenfassung
Zielsetzung und Themen der Arbeit
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der theoretischen Möglichkeiten und rechtlichen Grenzen einer Einführung von Social Scoring zur Kreditwürdigkeitsbeurteilung in Deutschland unter Berücksichtigung des Datenschutzes.
- Grundlagen des klassischen Scorings und Big Data
- Potenziale von Social Scoring für Kreditinstitute
- Datenschutzrechtliche Rahmenbedingungen und Probleme
- Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung im Finanzsektor
Auszug aus dem Buch
2.1.1 Klassisches Scoring- und Ratingverfahren
Die Grundidee des Scorings ist es, einen Darlehensnehmer mit verschiedenen Merkmalen zu beschreiben. Die Merkmale bekommen jeweils Werte zugeordnet. Diese Werte werden zusammengeführt und es wird anhand von statistischen Erfahrungswerten ein Scorewert ermittelt. Der Scorewert gibt nun Rückschlüsse über die Kreditwürdigkeit und kann auf verschiedene Ratingklassen abgebildet werden. Durch das Rating wird das Risiko beziffert, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Kredit ausfällt. Es ist also ein Frühwarnindikator für die Vorhersage von Krisen, bestimmt damit die Kreditwürdigkeit von Unternehmen und hat Einfluss auf die Kredithöhe und -konditionen. Bei Banken wird das System schon seit Jahrzehnten für die interne Kreditwürdigkeitsprüfung verwendet. Mit Einführung von Basel II hat die Ermittlung von Ausfallwahrscheinlichkeiten weiter an Bedeutung gewonnen. Durch die Vorschrift der Bankenaufsicht sind Kreditinstitute dazu verpflichtet, Eigenkapital entsprechend nach dem Rating bei ausgereichten Krediten vorzuhalten.
Je nach Typ des Kreditnehmers werden unterschiedliche Scoringansätze verwendet. Im Privatkundengeschäft werden Informationen eingeholt, die für eine hohe Zuverlässigkeit und stabile wirtschaftliche Verhältnisse stehen. Das kann zum Beispiel durch den Familienstand, Arbeitgeber, Art der Kontoführung, Schufa-Auskunft oder eine Vermögensaufstellung abgefragt werden. Im Firmenkundengeschäft ist dagegen die Jahresabschlussanalyse der relevanteste Faktor. Durch die Ermittlung von Kennzahlen kann die aktuelle Ertrags- und Vermögenslage eingeschätzt werden. Die Zukunftsaussichten des Unternehmens werden unter anderem durch die Bewertung von Managementqualität und Wettbewerbsprognosen in das Scoring eingebracht. Auch wenn die Grundlagen des Scoringverfahrens durch die aufsichtsrechtlichen Rahmenbedingungen ähnlich sind, kann es zwischen Banken zu Unterscheidungen in Bezug auf Merkmalsauswahl oder -gewichtung kommen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problematik des digitalen Umbruchs in der Bankenbranche ein und definiert das Ziel der Untersuchung bezüglich des Social Scoring-Systems in Deutschland.
2 Social Scoring – ein Instrument zur Bonitätsanalyse: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Grundlagen des Scorings, definiert Big Data und analysiert die Vor- sowie Nachteile und die rechtlichen Bedenken des Social Scoring-Ansatzes.
3 Digitalisierung im Kreditgeschäft: Hier werden die Chancen durch digitale Prozesse wie die Baufinanzierung sowie die Herausforderungen für etablierte Finanzinstitute durch den technologischen Wandel und neue Wettbewerber beschrieben.
4 Zusammenfassung: Die Arbeit schließt mit einer Bilanz über die Anwendbarkeit von Social Scoring und betont die Notwendigkeit für Finanzinstitute, digitale Trends zur Wahrung der Wettbewerbsfähigkeit aktiv zu gestalten.
Schlüsselwörter
Social Scoring, Bonitätsanalyse, Digitalisierung, Kreditgeschäft, Big Data, Datenschutz, Bankenbranche, Kreditwürdigkeit, FinTech, Ratingverfahren, Risikomanagement, DSGVO, Kundensegmentierung, Baufinanzierung, Prozessinnovation.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die Einbindung von sozialen Netzwerkdaten (Social Scoring) in die Bonitätsprüfung von Kreditnehmern und beleuchtet die Rolle der Digitalisierung für Finanzinstitute.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Felder sind die Methoden der Bonitätsprüfung, die rechtliche Situation im Datenschutz, die Potenziale von Big Data sowie der digitale Strukturwandel im Bankensektor.
Was ist das primäre Ziel der Forschungsarbeit?
Das primäre Ziel ist es, zu untersuchen, inwieweit die Einführung von Social Scoring-Systemen zur Kreditwürdigkeitsbeurteilung unter der deutschen Gesetzeslage vorstellbar ist.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine theoretische Literaturanalyse, bei der bestehende Ansätze, regulatorische Rahmenbedingungen und aktuelle Entwicklungen in der Finanzbranche ausgewertet werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Einführung des Social Scorings, eine Diskussion von dessen Vor- und Nachteilen sowie eine Analyse der allgemeinen Digitalisierungstrends im Kreditgeschäft.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Besonders prägend sind die Begriffe Social Scoring, Datenschutz, Big Data, Kreditwürdigkeit und Digitalisierung.
Warum ist die rechtliche Lage in Deutschland kritisch für Social Scoring?
Aufgrund strenger Datenschutzgesetze und der DSGVO ist Social Scoring in Deutschland nach derzeitiger Auslegung tendenziell unzulässig, da ein mathematisch-wissenschaftlicher Nachweis der Korrektheit schwer zu erbringen ist.
Können Verbraucher die Qualität des Social Scorings beeinflussen?
Ja, Studien zeigen, dass Nutzer ihr Verhalten in sozialen Netzwerken manipulieren, um ihren Scorewert künstlich zu verbessern, was die Aussagekraft solcher Analysen mittelfristig mindert.
- Arbeit zitieren
- Alexander Michopoulos (Autor:in), 2018, Social Scoring und Digitalisierung im Kreditgeschäft. Potentiale und mögliche Probleme, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/469304
