Nutzungsmöglichkeiten von Daten aus sozialen Netzen bei Finanzdienstleistern zur Kreditwürdigkeitsanalyse. Entwicklung eines Szenarios und kritische Würdigung

Inhaltsverzeichnis

I Abbildungsverzeichnis

II Abkürzungsverzeichnis

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

III. Literaturverzeichnis

I Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Anzahl der Nutzer sozialer Netzwerke weltweit7

Abbildung 2: Monatliches Datenvolumen in Petabyte8

II Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Big Data und die neuen Möglichkeiten des Credit Scoring

Weltweit steigt die Anzahl der Internetnutzer kontinuierlich an. Im Jahr 2014 betrug die Anzahl der weltweiten Internetnutzer 2,925 Mrd.^[1] 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.^[2] Diese Datenmengen bieten innovativen Finanzdienst-leistern 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.^[3]

Zwischen den Jahren 2004 und 2014 schwankte die Anzahl der überschuldeten Personen in Deutschland im Bereich zwischen 6,19 und 7,34 Mio. Im Jahr 2014 betrug die Anzahl der überschuldeten Personen 6,67 Mio.^[4] Diese Zahlen veranschaulichen unter anderem, dass ein Bedarf an zuverlässigen Instrumenten der Kreditwürdigkeitsanalyse auch in Deutschland besteht. Hierzulande wird dieser Bedarf weitgehend von klassischen Auskunfteien wie der SCHUFA Holding AG bzw. Creditreform AG gedeckt. Kreditinstitute und Finanzdienstleister haben demnach ein nachvollziehbares Interesse, Kredite zu vergeben, die ein geringes Ausfallrisiko aufweisen. Aus diesem Grund sind die Kreditinstitute als auch Finanzdienstleister an einer eingehenden und zuverlässigen Kreditwürdigkeitsanalyse des Kreditnehmers interessiert.

Innovative Unternehmen, welche Credit-Scoring durch die Analyse von sozialen Netzwerken betreiben, sind dabei, den klassischen Markt der Kreditwürdigkeitsanalyse zu revolutionieren. Dabei dringen die Unternehmen zum großen Teil auch in Entwicklungsländer vor und erschließen neue Märkte. In Entwicklungsländern sind etablierte Wirtschaftsauskunfteien rar, sodass es hier durchaus sinnvoll erscheint, alternative Lösungsansätze anzubieten und der Bevölkerung Zugang zu Krediten zu ermöglichen.^[5] Die Frage die sich hierbei stellt ist, zu welchem Preis geschieht dies? Darüber hinaus gibt es auch in Industriestaaten Personen, über die Wirtschaftsauskunfteien, bspw. aufgrund von Zuwanderungen, nur unzureichende Informationen besitzen und Kreditanfragen somit lediglich aufgrund nicht vorhandener Informationen abgelehnt werden.

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 Kreditwürdig-keitsanalyse aufzuzeigen, den Status quo abzubilden, ein plausibles Zukunftsszenario zu beschreiben und schließlich das Thema dieser Arbeit kritisch zu würdigen.

2 Möglichkeiten der Kreditwürdigkeitsanalyse durch Social Media

In diesem Kapitel werden die Möglichkeiten der Kreditwürdigkeitsanalyse durch Social Media aufgezeigt und die Art und Weise dieser Analyse systematisch eingeordnet. Darüber hinaus werden einige Unternehmen, die Analysen durch Social Media durchführen, übersichtlich vorgestellt und schließlich die internationalen Unterschiede im Hinblick auf die Etablierung der Unternehmen aufgezeigt.

2.1 Einordnung und Funktionsweise

Beim sog. Credit-Scoring – welches in dieser Arbeit im Hinblick auf die neuen Möglichkeiten durch die sozialen Netzwerke untersucht wird – geht es im weitesten Sinne darum, die Bonität, also die Zahlungsfähigkeit und -willigkeit, eines Kreditnehmers zu untersuchen. Die Idee des Credit-Scoring liegt darin, eine Kreditausfallwahrscheinlichkeit zu berechnen und anhand dieser zu entscheiden, ob ein Kredit vergeben wird oder nicht.^[6] Das Ziel des Kreditinstituts bzw. Finanzdienstleisters ist dabei grundsätzlich, Kredite mit einer möglichst geringen Ausfallwahrscheinlichkeit zu vergeben.

Seit einigen Jahrzehnten werden die sog. Credit-Scores von Wirtschaftsauskunfteien wie der SCHUFA Holding AG bzw. Creditreform AG berechnet und auf Anfragen der Kreditinstitute oder Finanzdienstleister zur Verfügung gestellt. Die Auskunfteien sammeln verschiedene Informationen über wirtschaftlich relevante Sachverhalte – durch Kooperationen mit bspw. Telekommunikationsdienstleistern, Energieversorgern sowie Kreditinstituten – und berechnen daraus das sog. Scoring. Die Kreditinstitute oder Finanzdienstleister holen dieses Scoring ein und berücksichtigen es bei der Entscheidung der Kreditvergabe. Weitere Faktoren, die bei der Kreditentscheidung eine nicht unerhebliche Rolle spielen, sind bspw. auch die bisherige Kundenbeziehung zwischen dem Dienstleister und dem Kreditnehmer, vorausgesetzt, der Kunde stellt den Kreditantrag bei seiner Hausbank.^[7] Aber auch in diesem Fall ist es nicht unüblich, dass traditionelle Kreditinstitute im Internet „inoffiziell“ nach frei verfügbaren Informationen zu Antragstellern recherchieren.^[8] Diese Methode der Kreditwürdigkeitsanalyse ist als die traditionelle Methode einzustufen. Hier beruhen die Vorhersagen über die Bonität des Antragstellers hauptsächlich auf Daten aus der Vergangenheit.

Im Gegensatz zu der traditionellen Methode des Credit-Scoring hat sich im Zuge des technischen Fortschritts und vor allem durch die kontinuierliche weltweite Verbreitung des Internets^[9], speziell im Hinblick auf die sozialen Netzwerke (sieheAbbildung 1, Seite7) und in diesem Zusammenhang insbesondere das Web 2.0, auch eine innovative Methode der Kreditwürdigkeitsanalyse entwickelt. Start-ups, wie z.B. Kreditech, die in diesem Bereich agieren, zeigen individuelle Schwerpunkte dahingehend, wie, auf welche Art und Weise und über welchen Zeitraum genau auf die Daten zugegriffen wird. Im Kern geht es bei all diesen Methoden grundsätzlich darum, Daten des Antragstellers aus den sozialen Netzwerken und dem Internet im Allgemeinen (Big Data) mit Hilfe von Algorithmen zu systematisieren, anschließend zu interpretieren sowie Implikationen zu seiner Kreditwürdigkeit abzuleiten und die vorliegenden Daten auf Konsistenzen zu untersuchen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung1: Anzahl der Nutzer sozialer Netzwerke weltweit^[10]

Interessant ist bspw., ob die angegebene Kontaktadresse des Antragstellers mit dem Standort, den sein Gerät durch GPS bzw. die IP-Adresse verrät, übereinstimmt.

Wie derAbbildung 1(Seite7) entnommen werden kann, steigt die Anzahl der weltweiten Nutzer in sozialen Netzwerken stetig an. Unmittelbar damit verbunden ist auch die Menge am gesamten Datenvolumen im Internet. Das Datenvolumen, welches u.a. auch in sozialen Netzen generiert wird, ist für Unternehmen in dieser innovativen Branche zur Analyse der Kreditwürdigkeit besonders interessant. Aber auch Portale – wie etwa Ebay oder Amazon –, in denen sich Nutzer gegenseitig u.a. hinsichtlich der Zahlungsmoral der anderen Partei sowie des Zustands der Ware bewerten, sind für diese Start-ups nicht uninteressant. Andererseits gibt es auch Finanzdienstleister, wie z.B. Think Finance, die sich grundsätzlich auf klassische Methoden der Kreditwürdigkeitsanalyse spezialisieren, jedoch aufgrund des immensen Wachstums des Datenvolumens im Internet (sieheAbbildung 2, Seite8) und der sozialen Netzwerke, auch diese Daten unterstützend zur traditionellen Analyse hinzuziehen. Auf diese Art und Weise können durch die Finanzdienstleister zusätzliche Informationen zur Analyse genutzt werden, sodass Kredite schließlich zu günstigeren Konditionen angeboten werden können als bei Finanzdienstleistern, die ausschließlich klassische Scorings betreiben.^[11]

[...]

^[1] Vgl. Internet Live Stats, Statista (2015).

^[2] Siehe hierzu auch: Dorschel, Praxishandbuch Big Data (2015), S. 2 ff. bzw. King, Big Data. Potential und Barrieren der Nutzung im Unternehmenskontext (2014), S. 34 ff.

^[3] Siehe Kap. 1, S.5.

^[4] Vgl. Creditreform, Statista (2015).

^[5] Vgl. o. V. (2013).

^[6] Vgl. Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein (2005), S. 16.

^[7] Vgl. ebd., S. 18.

^[8] Vgl. o. V. (2013).

^[9] Im Jahr 2014 betrug die Anzahl der weltweiten Internetnutzer 2,925 Mrd. Siehe Fußzeile1(Seite 4).

^[10] eMarketer (2015).

^[11] Vgl. Adams (2013) S. 13.