credit-scoring-in-österreich

Schlussfolgerungen
In diesem Zusammenhang ist auch auf die Kriterien von Datensparsamkeit
und Zweckbindung zu verweisen. Nicht jedes verfügbare Datum über
das Leben einer Person darf auch für Bonitätsscoring verwendet werden.
Bestimmte Lebensbereiche und Datenarten sind explizit auszunehmen.
Zudem dürfen Daten, die zweckfremd erhoben wurden nicht weitergeben
und in Scoring-Modellen verarbeitet werden.
Verhältnismäßigkeit
Für Scoring-Verfahren sollte gelten, dass diese nur ab einer bestimmten
Höhe des Geschäftsvolumens angewandt werden dürfen. Dazu gehört auch,
dass Dienstleistungen und Produkte, die zum grundlegenden Lebensstandard
von Menschen in Österreich gehören, von umfassenden Bonitätsbewertungen
ausgenommen werden. Bei Geschäftsfällen mit materiellen Gütern,
die sich bei einem Zahlungsausfall wieder beschaffen lassen, sollte
Credit Scoring nur stark eingeschränkt zugelassen sein.
Unternehmensinterne Kontrollmechanismen
Daten zur Bonitätsbewertung dürfen nicht jederzeit für alle Unternehmensangestellte
verfügbar sein. Zugriffe auf die erfassten, archivierten und analysierten
personenbezogenen (Bonitäts-)daten sind auf ein Minimum zu
beschränken und revisionssicher zu protokollieren. Falls eine Datenweitergabe
unumgänglich ist, so darf diese jedenfalls nur anonymisiert erfolgen.
Die Kontrolle über die Einhaltung der Bestimmungen sollte in erster Instanz
einem betrieblichen Datenschutzbeauftragten übertragen werden, der
in Firmen, die Scoringverfahren einsetzen, jedenfalls einzurichten wäre.
Empirische Forschung zu sozialen Implikationen
Zudem hat sich gezeigt, dass es auffallend wenig sozialwissenschaftlichempirische
Untersuchungen zum Thema Credit Scoring und der Kreditwürdigkeitsbemessung
natürlicher Personen gibt. Neben finanzmathematischen
Analysen finden sich hauptsächlich rechtswissenschaftliche Diskussionen.
Repräsentative Erkenntnisse über Erfahrungen und Implikationen auf der
Seite der betroffenen VerbraucherInnen sind nicht verfügbar. Hier wären
jedenfalls vertiefende Studien angebracht, die sich empirisch mit der Praxis
der Kreditvergabe bzw. der Vertragsgestaltung bei Verbrauchergeschäften
auseinandersetzen.
Wie in anderen Technologiefeldern auch, fließen in die statistischen Modelle
und Algorithmen der Scoring-Verfahren die Wertvorstellungen der
Auftraggeber und Entwickler ein. Wie sich dies auf die Ergebnisse der
Scoringberechnungen auswirkt, bedarf weiterer wissenschaftlicher Untersuchungen.
ITA-Projektbericht Nr.: A66 | Wien, April 2014 75