Scoring schafft Vertrauen

Wer heute als Neukunde bei einem Versandhandel einen wertvollen Computer bestellt, bekommt den oft schon am n├Ąchsten Tag per Post geliefert. Bezahlt wird erst einige Tage oder bei einem Kauf auf Kredit sogar Monate sp├Ąter. Wer einen Mobilfunkvertrag abschlie├čt und sich f├╝r ein ├╝ber die Grundgeb├╝hr subventioniertes Handy wie das iPhone entscheidet, bezahlt den Anschaffungspreis des Ger├Ąts verteilt auf die ganze Vertragslaufzeit.

 

Trotzdem bieten viele Unternehmen ihnen v├Âllig unbekannten Menschen die M├Âglichkeit sozusagen mit ihrem guten Namen zu bezahlen. Damit das funktioniert, brauchen Unternehmen einen verl├Ąsslichen Weg das Risiko einzusch├Ątzen. W├Ąhrend man selbst sicher l├Ąnger ├╝berlegen w├╝rde, bevor man einer unbekannten Person etwas Wertvolles auf Kredit verkauft, haben die Unternehmen mit Hilfe der SCHUFA einen Weg gefunden, objektive Informationen ├╝ber Millionen von potentiellen Kunden zu erfassen. Zu 93 Prozent aller B├╝rger hat die SCHUFA dabei ausschlie├člich positive Informationen gespeichert.

 

Genutzt werden diese nur, wenn ein konkreter Vertragsabschluss ansteht. Dann wird aus Informationen zu laufenden Krediten, ausgestellten Kreditkarten, Mobilfunkvertr├Ągen und vielen anderen kreditrelevanten Daten ein Score ermittelt. In fast allen F├Ąllen best├Ąrkt der Score das Unternehmen den Kauf auf Rechnung zu erm├Âglichen. In Einzelf├Ąllen kann das Wissen ├╝ber den Score eine zu riskante Kreditvergabe verhindern.

Scoring - Wie geht das?

Von Konfuzius ist das Zitat ┬╗Erz├Ąhl mir die Vergangenheit und ich werde die Zukunft erkennen┬ź ├╝berliefert. ├ähnlich arbeitet das mathematisch-statistische Verfahren Scoring, mit dem man Wahrscheinlichkeiten f├╝r das k├╝nftige Verhalten von Kunden ermittelt. Das gleiche Verfahren wird seit vielen Jahrzehnten in der Gesundheitsvorsorge, bei der Wettervorhersage und bei vielen anderen Gelegenheiten angewendet. Entwirft man ein neues Scoring-Modell, braucht man zun├Ąchst umfangreiche anonymisierte Daten aus der Vergangenheit.

 

Aus diesen werden mit Hilfe eines hochkomplexen Rechenmodells Ursache-Wirkungs-Zusammenh├Ąnge er-rechnet. So k├Ânnte Datenmaterial ├╝ber Sch├╝lerzeitungen beispielsweise zu der Erkenntnis f├╝hren, dass eine Zeitung mit einer Redaktion aus mehr als 15 Sch├╝lerinnen und Sch├╝lern mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 Prozent auch im Folgejahr weiter erfolgreich Zeitung macht. Eine Zeitung hingegen mit nur 3 Redakteuren ist in der Vergangenheit mit gro├čer Wahrscheinlichkeit binnen der n├Ąchsten Jahre eingestellt worden.

 

Hat man diese Erkenntnisse gewonnen, kann man Ursache und Wirkung auf neue Entscheidungssituationen ├╝bertragen und hat so eine weitere wichtige Information, die bei der Entscheidung hilft. Bei der SCHUFA ist der Score die prozentuale Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde seine Zahlungen vertragsgem├Ą├č leistet und es zum Beispiel nicht zu einem Kreditausfall oder anderen Problemen kommt.

Was der Score entscheidet

Der mathematisch berechnete Score hilft dabei Entscheidungen zu treffen. W├╝sstest Du beispielsweise, dass es bei der geplanten Grillparty zu Deinem Geburtstag mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent in Str├Âmen regnen wird, steht Dir dennoch die Entscheidung offen, was Du tust. Sagst Du die Grillparty ab? Schaust Du am n├Ąchsten Tag noch einmal nach der Wettervorhersage? Oder gehst Du das Risiko ein und begr├╝├čt Deine G├Ąste wie geplant?

 

Nicht anders geht es Unternehmen, die von der SCHUFA einen Score zum m├Âglichen Verhalten eines potentiellen Kunden bekommen. Jedes Unternehmen entscheidet f├╝r sich und meist nach internen Richtlinien bis zu welchem Score man mit einem Kunden auf Kreditbasis ins Gesch├Ąft kommen m├Âchte und wann nur noch nach Vorkasse. Die Verf├╝gbarkeit von Informationen und Scores erleichtert es allen Unternehmen, schnelle und dennoch sichere Entscheidungen vor Vertragsabschluss zu treffen und die Kosten f├╝r die Pr├╝fung k├╝nftiger Kunden im Rahmen zu halten.

 

Davon profitieren auch die Kunden. Da das Ausfallrisiko f├╝r die Unternehmen sinkt, k├Ânnen g├╝nstigere Preise kalkuliert werden und in den meisten F├Ąllen schnelle und unb├╝rokratische Vertragsabschl├╝sse angeboten werden. Die Alternative dazu w├Ąre, dass jedes Unternehmen bei jedem Kunden selbst umfangreiche Daten erfragt und diese im Detail pr├╝ft ÔÇô oder dass kein Kauf auf Kredit mehr m├Âglich w├Ąre.

Scoring - Die Details

Nat├╝rlich ist Scoring nicht ganz einfach. Da jede Branche nach eigenen Regeln funktioniert, werden f├╝r einzelne Branchen jeweils spezifische Scorewerte berechnet. In die Berechnung flie├čen Daten ├╝ber bestehende und vergangene Kreditverh├Ąltnisse und Belastungen ein, die bei der SCHUFA ├╝ber eine Person gespeichert sind. Diese Daten kann jeder ├╝ber sich selbst in seiner SCHUFA Eigenauskunft erfahren. Nicht einbezogen werden bei der SCHUFA hingegen die Wohngegend oder andere Faktoren, die der Einzelne nicht beeinflussen kann.

 

Scoring ist eine Wahrscheinlichkeitsrechnung, bei der immer von einem Restrisiko ausgegangen werden muss. Genau wir der beste Autofahrer nicht garantieren kann, dass er auch in Zukunft unfallfrei bleibt, kann auch in Sachen Kreditr├╝ckzahlung nie ganz ausgeschlossen werden, dass etwas schief geht. Wer seinen Score verbessern m├Âchte, sollte seine Rechnungen stets p├╝nktlich bezahlen und darauf achten, dass Einnahmen und Ausgaben stets in einem angemessenen Verh├Ąltnis stehen. Wer aus der Vergangenheit Zahlungsr├╝ckst├Ąnde hat, sollte diese nach M├Âglichkeit schnell begleichen.

 

Kostenfrei erfragen kann man seinen SCHUFA-Basisscore und die eingetragenen Informationen bei einer der 14 Verbraucherservicestellen. Gegen einen Kostenbeitrag kann man die Informationen im Internet abrufen und sich seine speziellen SCHUFA-Branchenscores berechnen lassen. Stellt man fest, dass diese nicht aktuell sind, kann man den Eintrag jederzeit kostenfrei aktualisieren lassen.

Kontakte f├╝r die weitere Recherche

Die SCHUFA

www.SCHUFA.de

 

SCHUFA-Auskunft online

www.meineSCHUFA.de

 

Alles ├╝ber Scores

www.scoring-wissen.de

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