Wenn Algorithmen über einen Kredit entscheiden

In Zeiten der Digitalisierung ganzer Wirtschaftszweige werden bis dato bekannte Vorgehensweise entweder komplett neu gestaltet, zumindest aber mal an der einen oder anderen Stelle optimiert. Was vielleicht für den einen oder anderen Bürger harmlos klingt, hat aber durchaus fatale Auswirkungen auf das eigene wirtschaftliche Leben. Beispielsweise in der Welt der Finanzen, wobei hier das Kreditwesen den wohl größten Einfluss seitens der Digitalisierung erfährt – Stichwort Algorithmen.

Einzig die Bonität ist entscheidend bei der Kreditvergabe? Mitnichten!

In Zeiten, in denen insbesondere die sogenannten Fin-Tech Unternehmen sich anschicken mit dem Versprechen „schnelle Kredite“ und „Geld leihen zu jeder Tages und Nachtzeit“ den bisher von traditionellen Banken bestimmten Kreditmarkt streitig zu machen, tauchen „Phänomene“ auf, die sich aufgrund bisheriger Erfahrungen für Otto-Normalverbraucher kaum erklären lassen. Da ist ein solides Einkommen vorhanden, die Kredithistorie ist auch nicht wirklich schlecht und auch sonst scheinen die klassischen Anforderungen, um einen Kreditantrag erfolgreich abschließen zu können, gegeben zu sein. Und dennoch passiert es immer wieder, das trotz augenscheinlich guter Voraussetzungen ein via Internet bei einem FinTech Unternehmen beantragter Onlinekredit abgelehnt wird. Die Frage nach dem „Warum?“ ist dann legitim, bleibt jedoch seitens der Kreditanbieter zumeist unbeantwortet. Was steckt also dahinter, dass gerade bei den Onlinekrediten, welche von modernen Internetbanken ohne Filialnetz angeboten werden, solche Ablehnungen entstehen? Der Grund hierfür liegt in der Nutzung sogenannter Algorithmen. Komplexe und somit auch komplizierte mathematische Formeln, welche in Sekundenschnelle darüber entscheiden, ob ein Kunde kreditwürdig ist oder nicht.

Datenmengen schaffen Standards dank Algorithmen – zum Nachteil mancher Kunden

Wer Zugang zu großen Datenmengen hat oder diese mittels entsprechender Software generieren kann, ist ebenso in der Lage diese Datenmengen nach bestimmten Kriterien auszuwerten und daraus – je nach Verwendungszweck – entsprechende, vermeintlich logische Rückschlüsse zu ziehen. Rückschlüsse, welche dann als Entscheidungsgrundlage – beispielsweise bei der Vergabe von Krediten – herangezogen werden können.

Beispiele gefällig? Ist beispielsweise in einem bestimmten Vierteil einer Stadt in den letzten 12 Monaten die Ausfallrate bei Krediten besonders hoch, so haben Kreditnehmer aus diesem Bezirk bei der Kreditaufnahme trotz anderer positiver Kriterien zur Kreditvergabe nicht selten mit einer Ablehnung zu kämpfen oder aber zumindest deutliche schlechtere Konditionen hinzunehmen.

Anderes Beispiel: Fällt beispielsweise bei einer Auswertung auf, dass Kreditausfälle besonders häufig mit bestimmten Vornamen verbunden sind, so kann auch dies zu einer negativen Beeinträchtigung einer Kreditentscheidung führen.

Das Problem an der Sache ist jedoch, dass Algorithmen im Kreditwesen zwar den Bearbeitungsprozess aus technischer Sicht hin deutlich beschleunigen, aber im Grunde auch die Gefahr bergen „Vorurteile“ zu reproduzieren und somit die Punkte „Objektivität“ und „faire Bewertung“ eines Antrages auf einen Kredit völlig außer Acht lassen.

Redakteur: Markus Gildemeister