Scoring in Deutschland Scoring - Unabhängiges Landeszentrum für ...
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<strong>Scor<strong>in</strong>g</strong> <strong>in</strong> <strong>Deutschland</strong><br />
Carolyn Eichler, ULD<br />
Peter Hornung, NDR Info<br />
• BDSG‐Novelle 2009<br />
• § 28b BDSG<br />
<strong>Scor<strong>in</strong>g</strong><br />
• Def<strong>in</strong>ition:<br />
Berechnung e<strong>in</strong>es Wahrsche<strong>in</strong>lichkeitswertes<br />
<strong>für</strong> e<strong>in</strong> bestimmtes zukünftiges Verhalten des<br />
Betroffenen<br />
• Voraussetzungen der Zulässigkeit<br />
→<br />
Hornung/Eichler ‐ <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong> <strong>in</strong> <strong>Deutschland</strong><br />
Sommerakademie 26.08.2013<br />
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<strong>Scor<strong>in</strong>g</strong>‐Vorschrift § 28b BDSG<br />
• Erhebliche Datenbasis<br />
• Unter Zugrundelegung e<strong>in</strong>es wissenschaftlich<br />
anerkannten mathematisch‐statistischen<br />
Verfahrens<br />
• Übermittlungs‐ bzw. Nutzungsbefugnis <strong>für</strong><br />
Datenbasis<br />
• Nicht ausschließlich Anschriftendaten<br />
• Unterrichtung bei Nutzung Anschriftendaten<br />
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3<br />
Wer setzt <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong> e<strong>in</strong>?<br />
• Banken<br />
• Versicherungen<br />
• Telekommunikationsanbieter<br />
• Vermieter<br />
• Energieversorger<br />
• E<strong>in</strong>zelhandel<br />
• Inkassounternehmen<br />
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Wo wird <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong> e<strong>in</strong>gesetzt?<br />
• Kreditvergabe<br />
• Vertragsentscheidungen bei Neu‐ und<br />
Bestandskunden<br />
• Serviceangelegenheiten<br />
• Leistungsfall (Versicherungen)<br />
• Klageentscheidungen<br />
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Bedeutung des <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong>s<br />
• Kundenverhalten lässt sich (sche<strong>in</strong>bar)<br />
berechnen<br />
• Tendenz: e<strong>in</strong>fache und billigere<br />
Verbraucherscores, die nur auf Name und<br />
Geodaten beruhen<br />
• Beleg: In den AGB werden zunehmend<br />
verschiedene Auskunfteien genannt.<br />
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Beispiel AGB<br />
• Bank: „Die Nutzung umfasst auch die<br />
Errechnung e<strong>in</strong>es Wahrsche<strong>in</strong>lichkeitswertes<br />
auf Grundlage des e<strong>in</strong>zelnen Datenbestandes<br />
zur Beurteilung des Kreditrisikos (Score).“<br />
• Versicherung: Daten werden „zur Antrags‐,<br />
Vertrags‐ und Leistungsabwicklung“<br />
übermittelt. „Der Versicherer“ holt da<strong>für</strong><br />
„Informationen über me<strong>in</strong> allgeme<strong>in</strong>es<br />
Zahlungsverhalten“ e<strong>in</strong>.<br />
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7<br />
Fall 1: Fehlerhafte Daten<br />
• Frau, 50 Jahre alt, verheiratet<br />
• Wohnt <strong>in</strong> 50.000‐E<strong>in</strong>wohner‐Stadt <strong>in</strong> NRW<br />
• Besitzer<strong>in</strong> E<strong>in</strong>familienhaus aus den 90ern<br />
• Berufstätig (Krankenschwester)<br />
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Fall 1: Fehlerhafte Daten<br />
• Bestellung im Versandhandel<br />
• Versandhändler fragt Bonitäts‐Scorewert bei<br />
Auskunftei ab<br />
• Auskunftei ermittelt Scorewert:<br />
– Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit der Erfüllung der vertraglichen<br />
Pflichten: 86%<br />
– Durchschnitt: 91,5%<br />
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9<br />
Fall 1: Fehlerhafte Daten<br />
Bonitäts‐Scorewert anhand<br />
fehlerhafter Daten ermittelt:<br />
‐ Vorname falsch (männlich statt weiblich)<br />
‐ Alter falsch (unter 30 statt 50)<br />
‐ Wohndauer unbekannt<br />
‐ Haushalt „nicht bekannt“<br />
‐ Gebäudealter falsch<br />
(60er statt 90er Jahre)<br />
‐ Angeblich Zahlungsausfälle<br />
<strong>in</strong> der Nachbarschaft<br />
→ Schlechter Scorewert<br />
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Grundsatzfragen:<br />
Qualitätskontrolle?<br />
Wissenschaftliches<br />
Verfahren?<br />
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Fall 2: Diskrim<strong>in</strong>ierung durch<br />
Geoscor<strong>in</strong>g<br />
• Frau, 32 Jahre alt, verheiratet<br />
• Wohnt <strong>in</strong> 8000‐E<strong>in</strong>wohner‐Geme<strong>in</strong>de <strong>in</strong><br />
Rhe<strong>in</strong>land‐Pfalz<br />
• Berufstätig, Festanstellung<br />
• Behandlung Zahnarzt<br />
• Vorab‐Prüfung durch Abrechnungsdienstleister<br />
(Abtretung der Ansprüche)<br />
• Abfrage Bonitäts‐Scorewert bei Auskunftei<br />
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Fall 2: Diskrim<strong>in</strong>ierung durch<br />
Geoscor<strong>in</strong>g<br />
• Auskunftei ermittelt Scorewert:<br />
– Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit der Erfüllung der vertraglichen<br />
Pflichten: (wieder) 86%<br />
– Durchschnitt: 91,5%<br />
• Patient<strong>in</strong> wird <strong>in</strong> der Praxis coram publico erklärt,<br />
sie habe offenbar frühere Rechnungen nicht<br />
bezahlt.<br />
→ Folge <strong>für</strong> die Paenn:<br />
Zahnarzt will Behandlung nur gegen<br />
Vorauszahlung durchführen<br />
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Fall 2: Diskrim<strong>in</strong>ierung durch<br />
Geoscor<strong>in</strong>g<br />
Datenbasis der Scorewert‐Ermittlung:<br />
– Geschlecht und Alter<br />
– Haushalt unbekannt<br />
– Alter des Wohnhauses<br />
– Angeblich Zahlungsausfälle<br />
<strong>in</strong> der Nachbarschaft<br />
→ Ger<strong>in</strong>ge Datenbasis<br />
→ Fehlen aussagekräiger Daten<br />
→ Geodaten<br />
Grundsatzfrage:<br />
Erheblichkeit <strong>für</strong><br />
Zahlungsverhalten?<br />
Zulässige<br />
Verwendung von<br />
Anschriftendaten?<br />
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Fall 3: „Blackbox“ Scorewert<br />
• Mann, 19 Jahre alt, ledig<br />
• Abiturient, will <strong>in</strong> München studieren<br />
• Halbwaise, Vater im Polizeidienst getötet,<br />
Mutter erhält Witwenrente<br />
• Beantragt Studienkredit bei kirchlicher Bank<br />
• Bank fragt bei Auskunftei an<br />
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Fall 3: „Blackbox“ Scorewert<br />
• Auskunftei: Score‐Gruppe K<br />
• Bank vergibt Studienkredite nur bis Score‐<br />
Gruppe G<br />
• Ke<strong>in</strong>e Negative<strong>in</strong>träge<br />
• Ke<strong>in</strong>e Nennung konkreter Gründe<br />
<strong>für</strong> schlechten Scorewert<br />
• Verweis auf Geschäftsgeheimnis<br />
Folge:<br />
→ Trotz hervorragenden Abiturs kann das<br />
geplante Studium wohl nicht<br />
aufgenommen werden<br />
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Grundsatzfrage:<br />
Transparenz?<br />
Stellung<br />
Geschäftsgeheimnis<br />
gegenüber<br />
Informations<strong>in</strong>teresse<br />
15<br />
Die Zukunft des <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong>s<br />
Fall Hasso‐Plattner‐Institut (Juni 2012)<br />
• Wissenschaftler sollten erkunden, welche<br />
Daten aus Internet <strong>für</strong> <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong> <strong>in</strong>teressant s<strong>in</strong>d<br />
• Speziell im Focus: Soziale Netzwerke wie<br />
Facebook oder X<strong>in</strong>g<br />
• Arbeitsauftrag: „Ke<strong>in</strong>e Denkverbote“<br />
• Crawler sollten Internet ständig durchsuchen<br />
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Die Zukunft des <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong>s<br />
Fall Hasso‐Plattner‐Institut (Juni 2012)<br />
• Aus den Daten wollte man Rückschlüsse auf<br />
Bonität ziehen<br />
• Genauere Scores sollten Wettbewerbsvorteil<br />
<strong>für</strong> Auskunftei br<strong>in</strong>gen<br />
• Nach Medienberichterstattung „Aufschrei“ <strong>in</strong><br />
Öffentlichkeit und Politik<br />
• Resultat: Beteiligte lassen Projekt fallen<br />
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Die Zukunft des <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong><br />
Grundsatzfragen<br />
• Zulässige Quellen?<br />
• Allgeme<strong>in</strong> zugängliche Daten –per se<br />
niedriger Schutzbedarf?<br />
• Erheblichkeit <strong>für</strong> Berechnung der<br />
Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit des bestimmten<br />
Verhaltens?<br />
• Zweckb<strong>in</strong>dung?<br />
• Transparenz?<br />
• Löschung?<br />
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<strong>Scor<strong>in</strong>g</strong> <strong>in</strong> <strong>Deutschland</strong>: Fazit<br />
• Die Regulierung von <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong>berechnungen <strong>in</strong> § 28b BDSG hat die<br />
grundsätzlichen Defizite nicht beseitigt. Vielmehr hat<br />
<strong>in</strong>sbesondere e<strong>in</strong>e Ausweitung der E<strong>in</strong>satzbereiche und e<strong>in</strong>e<br />
Erschließung neuer Datenquellen stattgefunden.<br />
• Berechnungen werden weiterh<strong>in</strong> z.T. auf der Grundlage<br />
mangelhafter Datenbestände durchgeführt. Z.T. werden<br />
unerhebliche Daten <strong>für</strong> bestimmtes Verhalten und<br />
diskrim<strong>in</strong>ierende Daten verwendet.<br />
• Die Aussagekraft vieler Berechnungsverfahren ist fragwürdig.<br />
• Es besteht weiterh<strong>in</strong> e<strong>in</strong>e hohe Intransparenz sowohl <strong>für</strong><br />
Betroffene als auch <strong>für</strong> die Empfänger der Scorewerte und <strong>für</strong> die<br />
Aufsichtsbehörden.<br />
• Zulässige E<strong>in</strong>satzbereiche und die zulässige Datenbasis<br />
bestimmter <strong>Scor<strong>in</strong>g</strong>verfahren, <strong>in</strong>sbesondere solcher, die im<br />
Rahmen existenzieller Entscheidungen e<strong>in</strong>gesetzt werden, sollten<br />
reguliert werden.<br />
• Durch Maßnahmen wie Standardisierung sollte Kontrollfähigkeit<br />
hergestellt werden.<br />
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Vielen Dank <strong>für</strong> Ihre Aufmerksamkeit!<br />
Peter Hornung<br />
Carolyn Eichler<br />
Norddeutscher Rundfunk<br />
NDR Info<br />
E‐Mail:<br />
p.hornung@ndr.de<br />
Telefon:<br />
040 4156 2887<br />
<strong>Unabhängiges</strong> <strong>Landeszentrum</strong><br />
<strong>für</strong> Datenschutz<br />
Schleswig‐Holste<strong>in</strong><br />
E‐Mail:<br />
ULD43@datenschutzzentrum.de<br />
Telefon:<br />
0431 988 1652<br />
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