3 Rolle von Transparenz

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1 3 Rolle von Transparenz Effizienz auf dem Kreditmarkt hängt nicht allein von der Höhe des Informationsdefizits der Kreditgeber bezogen auf die Kreditwürdigkeit der Kreditnehmer ab diese Betrachtungsweise von Transparenz stand in den vorangegangenen Kapiteln im Vordergrund, sondern, wie in Kapitel 1.5 schon angesprochen, auch von dem Informationsmangel der Kreditnehmer über die Verwendung und Bedeutung der Kreditinformationen. Dabei sind die Kreditgeber bzw. Kreditbüros gefordert, diese Informationsasymmetrien für die Kreditnehmer abzubauen. Fehlende Transparenz hinsichtlich der Verfahren zur Bonitätsbeurteilung hindern die Kreditnehmer daran, ihre wahren Präferenzen zu offenbaren und vorteilhafte Handlungen zu unternehmen. Im Gegensatz zum Informationsmangel der Kreditgeber gibt es bei dem Informationsmangel der Kreditnehmer unterschiedliche Wirkungen durch den Abbau der Informationsasymmetrie. Die Bereitstellung von Informationen hinsichtlich der verwendeten Daten, deren Wirkung bei der Bestimmung der Kreditwürdigkeit sowie der Verfahren zur Bonitätsprüfung verursachen dabei einerseits Transaktionskosten sowohl auf Seiten der Kreditgeber und Kreditbüros als auch der Kreditnehmer, die die Informationen verarbeiten müssen. Andererseits finden Anreizveränderungen bei den Kreditnehmern statt. Mehr Verständnis für die Bedeutung von Kreditinformationen und für die relevanten Verfahren kann Vertrauen und Akzeptanz bei den Marktteilnehmern bewirken. Sofern diese positiven Effekte mit steigender Transparenz stetig zunehmen und Fehlentscheidungen von Individuen verhindert würden, wäre vollständige Transparenz für die Marktallokation vorteilhaft. Allerdings kann zu viel Transparenz auch negative soziale Wohlfahrtseffekte verursachen. 100 Begrenzte Rationalität schwächt effizientes Verhalten der Marktteilnehmer ab. Von begrenzter Rationalität bei Individuen wird immer dann gesprochen, wenn Individuen entweder nicht alle relevanten Informationen besitzen oder sie nicht alle relevanten Informationen korrekt beurteilen und sämtliche Handlungsfolgen abschätzen können, weil die zu verarbeitenden Informationen zu komplex sind. 101 Während Transparenz durch Bereitstellung relevanter Informationen die erste Ursache von begrenzter Rationalität abmildert, wird sie durch zu viele und komplexe Informationen verstärkt. Unter Berücksichtigung dieser Effekte sind das optimale Maß an Transparenz sowie die relevanten Informationen zu bestimmen, um die maximale Effizienzsteigerung für den Kreditmarkt zu erzielen. 69

2 Für die Kreditnehmer sind die Kreditkonditionen sowie die diese bestimmenden Verfahren wesentliche Informationen. Bei den Konditionen sind dabei Kredithöhe, Kreditlaufzeit, Kreditzins und Kreditsicherheiten zu unterscheiden. Diese Informationen werden auf einem kompetitiven Markt, wie es der Kreditmarkt ist, von den Kreditgebern freiwillig vollständig offen gelegt, da dies den Kreditgebern im Werben um Kreditnehmer hilft und den Verkauf ihrer Kredite ermöglicht. Insofern existiert diesbezüglich kein Problem hinsichtlich des optimalen Transparenzniveaus, so dass hier auf eine weitere Analyse verzichtet werden kann. Von nachgelagertem, aber steigendem Interesse für Kreditnehmer sind Informationen bzgl. der Einflussgrößen, die die Kreditkonditionen bestimmen, d.h. die bonitätsbestimmenden Merkmale. Die Bonität wird von nahezu allen Kreditgebern über Score-Werte abgebildet, die diese entweder selber erstellen oder von Kreditbüros ermittelt werden. Relevante Informationen für den Kreditnehmer bei den Verfahren zur Bonitätsprüfung sind die Datenquellen, die Datenarten und die Datenverarbeitungsverfahren. Datenquellen geben an, woher die Kreditgeber bzw. Kreditbüros ihre Daten beziehen, die sie zur Bonitätsprüfung verwenden. Die Datenarten liefern Informationen, welche Einzelmerkmale konkret in die Kreditwürdigkeit einfließen und welche Wirkung sie dabei entfalten. Die Datenverarbeitungsverfahren schließlich beinhalten Angaben über die Wirkungen der einzelnen Daten in Bezug auf die Kreditwürdigkeit. Transparenz und Offenlegung von Informationen haben für die verschiedenen Bereiche unterschiedliche Wirkungen, so dass das optimale Transparenzniveau differenziert analysiert werden muss, indem die Vor- und Nachteile gegeneinander abgewogen werden. 3.1 Transparenzbeeinflussende Faktoren Datenquellen Die erste Komponente, die einen Einfluss auf die Berechnung von Score-Werten hat und deren Wirkung auf Transparenz untersucht werden soll, sind die Datenquellen. Dabei handelt es sich um die Offenlegung der Herkunft der Daten, die Kreditgeber und Kreditbüros bei ihrer Bonitätsbeurteilung heranziehen, und wie die Daten übermittelt werden. Als Quelle kommen alle diejenigen in Frage, die Daten über Individuen gespeichert haben. Allerdings sind nicht alle Daten gleichermaßen geeignet, um in Datenverarbeitungsverfahren zu Bonitäts- 70

3 urteilen weiterverarbeitet zu werden. Dies schlägt sich dann in der Qualität und dem Preis für die ausgewerteten Daten nieder. In diesem Zusammenhang gehört zu Transparenz auch, dass die Kreditgeber und Kreditbüros mitteilen, woher sie die Rohdaten beziehen, die sie anschließend in ihren Verfahren zu aussagekräftigen Bonitätsurteilen umwandeln. Darüber hinaus gehört dazu die Offenlegung der Abnehmer von Bonitätsurteilen bei den Kreditbüros, das heißt die Information, welcher Kreditgeber von den Kreditbüros ein Krediturteil über einen Kreditnehmer bezieht. Auf das Verhalten der Kreditnehmer hat eine solche Offenlegung kaum Auswirkungen. Es hilft den Kreditnehmern vielmehr, ihre Verbreitung und Spur nachzuvollziehen und somit die Bedeutung ihrer individuellen Daten verstehen zu lernen. Bezüglich der tatsächlichen Zusammenhänge und der Datenarten, die in den Beurteilungsverfahren auftreten, zeigt eine solche Transparenz lediglich Tendenzen. Zudem hilft es, Kreditbeurteilungsverfahren voneinander abzugrenzen und besser einschätzen zu können, da es unterschiedlich aussagekräftige Daten gibt, die sich für die Bestimmung der Kreditwürdigkeit eignen. Score-Werte lassen sich prinzipiell aus allen personenbezogenen Daten ermitteln, wobei sich diejenigen besser eignen, die sich auf wirtschaftliche Eigenschaften beziehen, als andere, die eher das Konsumverhalten abbilden. Insofern lässt sich die Qualität verschiedener Scores bereits grob vorhersagen, wenn die Datenquellen bekannt sind. Diesbezüglich trägt eine höhere Transparenz in diesem Bereich zur Effizienzsteigerung bei. Ein besonderer Vorteil hoher Transparenz in diesem Bereich ist, dass Fehler schnell nachvollzogen und behoben werden können. Da es somit keine adversen Effekte oder Ausweichreaktionen der Marktteilnehmer gibt und die Komplexität dieser Information gering ist, so dass das Problem begrenzter Rationalität kaum auftritt, kann vollständige Transparenz als optimales Niveau angenommen werden. Mit dieser Transparenz kann auch der informationellen Selbstbestimmung der Kreditnehmer gerecht werden, da diese wissen, wer auf ihre Daten zurückgreift. Dadurch können sie die Verbreitung ihrer personenbezogenen Daten nachvollziehen und lenken. Bei der Lenkung ist jedoch zu berücksichtigen, dass eine Einschränkung des Zugriffs von Kreditgebern oder Kreditbüros mit Einschränkungen im Konsum von Krediten einhergehen kann, da die Beurteilung der Bonität Voraussetzung für die Kreditvergabe ist. 71

4 3.1.2 Datenarten Die zweite Komponente, die die Score-Berechnung beeinflusst, ist die Art der verwendeten Daten. Zwar geben die Datenquellen bereits ein Anzeichen darüber, welche Daten allgemein in die Score-Berechnung eingehen, die Einzelmerkmale bleiben jedoch von der Offenlegung ausgenommen. Konkret wird in diesem Zusammenhang das einzelne Merkmal des Kreditnehmers, welches den Kreditgebern oder Kreditbüros vorliegt, betrachtet, was einen bestimmten Einfluss auf den Score- Wert hat. Um die Wirkung von Transparenz in Bezug auf die konkreten Einzelmerkmale beurteilen zu können, muss das Berechnungsverfahren noch etwas genauer betrachtet werden. Bei der Berechnung von Score-Werten werden unterschiedliche Typen von Merkmalen unterschieden. 102 Zunächst gibt es einzelne Merkmale, die positiv auf die Kreditwürdigkeit wirken und sie verbessern. Ein weiterer Typ mindert die Kreditwürdigkeit, da es Merkmale sind, die Kreditnehmer aufwiesen, die in der Vergangenheit einen Kredit nicht zurückgezahlt hatten und als charakteristisch für Kreditausfälle im Rahmen des statisch-mathematischen Verfahrens identifiziert wurden. Schließlich gibt es solche Merkmale, deren Wirkung von der Struktur der Einzelmerkmale abhängt, d.h. in Kombination mit bestimmten anderen Merkmalen können sie positiv oder negativ wirken. Zudem muss zwischen harten und weichen Merkmalen unterschieden werden. 103 Bei harten Merkmalen wäre eine Transparenz leicht möglich, da sie nicht durch opportunistisches Verhalten beeinflusst werden können, so dass die Berechnung der Score-Werte unverändert bleibt. Da dies aber den geringsten Teil der Daten betrifft, die in die Score-Berechnung eingehen, ist davon keine allgemeine Schlussfolgerung in Bezug auf das Transparenzniveau möglich. Dazu müssen insbesondere die weichen Merkmale betrachtet werden, da sie derart beeinflusst werden können, dass die Bonität besser ausfällt, als sie in Wirklichkeit ist. Damit wäre das Verfahren zur Ermittlung von Score-Werten, welches angewendet wird, um kreditwürdige von kreditunwürdigen Kreditnehmern zu separieren und somit die Kreditvergabe effizient zu gestalten, in seiner Aussagekraft gemindert. Die Kreditnehmer, die Kredite zu günstigen Konditionen wünschen und wissen, welche Merkmale ihren Score, der die Kreditkonditionen bestimmt, positiv beeinflussen bzw. reduzieren, werden die positiven Merkmale dementsprechend ändern und negative Merkmale nicht mitteilen oder ebenfalls zu ihren Gunsten beeinflussen. Insofern bewirkt hohe Transparenz in Bezug auf die Einzelmerkmale, dass sich Kreditnehmer strategisch verhalten können und ihre Bonität besser darstellen, als sie tatsächlich ist. 72

5 Kreditunwürdige Kreditnehmer werden entsprechende Einzelmerkmale nicht bereitstellen, so dass sie nicht mehr von kreditwürdigen Kreditnehmern bzw. solche ohne entsprechendes Einzelmerkmal isoliert werden können. 104 Zudem werden die Mechanismen wirkungslos, mit deren Hilfe sich Kreditgeber und Kreditbüros vor kreditunwürdigen Kreditnehmern schützen wollen. Dadurch sinkt die Effizienz der Kreditvergabe, da kreditunwürdige Kreditnehmer Kredite erhalten. Transparenz könnte jedoch auch die Allokation verbessern, wenn den Kreditnehmern die Möglichkeit gegeben wird, durch zusätzliche Informationen, die bislang nicht über sie vorhanden sind und somit nicht in die Berechnung ihrer Score-Werte einfließen konnten, ihre Kreditwürdigkeit zu verbessern. Dadurch kann auf individuelle Besonderheiten der Kreditnehmer bei der Kreditentscheidung eingegangen werden, was bei intransparenten Datenarten nicht möglich ist, da die Kreditnehmer nicht wissen, welche Informationen relevant sind bzw. noch fehlen. Transparenz würde dieses Missverhältnis lösen, so dass die Bonitätsbeurteilung und Kreditentscheidung effizienter gestaltet werden können. Konkretes Beispiel wäre die Bereitstellung von Informationen über erfüllte Kreditgeschäfte bzw. Zahlungsverpflichtungen, die dem Kreditgeber bzw. dem Kreditbüro bislang nicht bekannt waren. Die gegenläufigen Effekte von Transparenz bei den Datenarten legen nahe, dass nicht alle Daten vollständig transparent gemacht werden, da sonst insbesondere der separierende Charakter einzelner Daten verloren geht. Allerdings ergeben sich auch effizienzsteigernde Effekte durch transparente Datenarten, so dass zumindest diese transparent gemacht werden können. Transparenz könnte in Richtung sehr individueller Zusatzdaten erfolgen, für die keine allgemein zugängliche Datenbasis existiert, die aber zusätzliche Aussagekraft für die Kreditwürdigkeit haben können. Dadurch bleiben die Zielerreichung der Score-Verfahren weitgehend unbeeinflusst und Möglichkeiten zu strategischem Verhalten der Kreditnehmer begrenzt. Da das primäre Ziel der Kreditgeber die Kreditvergabe ist, ist eine systematische nachteilige Berücksichtigung von Daten bei der Bonitätsbeurteilung nicht zu erwarten, sofern Wettbewerb auf dem Kreditmarkt existiert Datenverarbeitungsverfahren Der dritte und letzte Bereich, in dem die Wirkung von Transparenz auf die Allokation auf dem Kreditmarkt analysiert werden soll, ist die Art, wie die Daten verarbeitet werden. Score-Verfahren sind mathematischstatistische Verfahren, die aus Rohdaten aussagekräftige Informationen über die Kreditwürdigkeit eines Kreditnehmers liefern, um somit 73

6 eine Risikoeinschätzung zu geben und schließlich die Kreditkonditionen festlegen zu können. Die Effizienz, die durch die Verfahren erreicht werden kann, hängt entscheidend von der Datenbasis ab. Statistische Verfahren stellen stets Mindestanforderungen an die zu analysierenden Daten. Dazu zählt, dass eine Mindestdatenmenge erforderlich ist, wobei gilt, dass die Verfahren umso effizienter eingesetzt werden können, je mehr Daten einbezogen sind. Darüber hinaus müssen die Daten geeignet sein, die Bonität erklären zu können. Bonität ist direkt nicht messbar, so dass Hilfsvariablen herangezogen werden, die die Bonität möglichst gut erklären können. Die Auswahl geeigneter Erklärungsvariablen erfolgt dabei einerseits aus intuitiven Erklärungsmustern, die die Hilfsvariable in einen inhaltlichen Zusammenhang zur Kreditwürdigkeit stellt. Beispiel für eine derartige Variable ist die Eidesstattliche Versicherung eines Individuums: Eine Eidesstattliche Versicherung eines Kreditnehmers deutet darauf hin, dass er in der Vergangenheit seinen Verbindlichkeiten nicht nachkommen konnte, so dass er weniger kreditwürdig eingestuft wird als jemand ohne Eidesstattliche Versicherung. Andererseits erfolgt die Auswahl aufgrund rein statistischer Kriterien. Dabei wird eine Vielzahl verschiedener Variablen in das Beurteilungsverfahren eingespielt und deren statistische Relevanz in Bezug auf die Erklärung der Kreditwürdigkeit, d.h. die Wahrscheinlichkeit ermittelt, dass der Kreditnehmer seinen Kredit nicht zurückzahlen wird. Demnach fließen nur solche Variabeln in die Beurteilungsverfahren ein, die einen statistisch nachweisbaren Erklärungsgehalt liefern. Zur Ermittlung der Score-Karten, die die erklärenden Variablen darstellen, die zur Berechnung der Score-Werte herangezogen werden, gibt es mehrere statistische Ansätze, um die Erklärungsmuster bestimmen zu können. 105 Alle Verfahren basieren dabei auf statistischen Verfahren zur Erkennung von Erklärungsmustern einer abhängigen Variablen (Ausfallwahrscheinlichkeit) von verschiedenen Einzelmerkmalen. In der Vergangenheit wurden die Verfahren mit der Zunahme der Bedeutung des Kreditgeschäftes weiterentwickelt. In der Zwischenzeit sind es hochkomplexe Modelle, bei denen einzelne Zusammenhänge und Einflüsse ohne entsprechendes Fachwissen kaum noch nachvollzogen werden können. Die Komplexität wird zudem durch die Marktstruktur auf dem Kreditmarkt gesteigert, da einzelne Kreditgeber in verschiedenen Branchen und konkurrierende Kreditbüros teilweise unterschiedliche Verfahren anwenden. Dadurch steigt nicht nur die Zahl der verschiedenen Score-Verfahren, sondern auch die Vielfalt nimmt zu, so dass Individuen aufgrund der damit verbundenen Komplexität kaum Interesse an vollständiger Transparenz haben. 74

7 Effizienz bei Kreditentscheidungen lässt sich in Bezug auf die Beurteilungsverfahren zum einen durch die Ermittlung besserer Erklärungsvariablen und zum anderen durch die Weiterentwicklung der Modelle steigern. 106 Beides sind strategisch bedeutsame Elemente in der Geschäftstätigkeit von Kreditgebern, aber vor allem von Kreditbüros, die insbesondere an der Weiterentwicklung der Verfahren interessiert sind, um ihre Produkte, d.h. ihre Bonitätsurteile qualitativ zu verbessern. Sie werden die Kosten der Weiterentwicklung aber nur auf sich nehmen, wenn sie die verbesserten Verfahren auch zu ihrem Vorteil nutzen können. 107 Transparenzforderungen in Bezug auf die Verfahren würden die Anreize zur Weiterentwicklung der Verfahren und Einzelmerkmale stark reduzieren. Dadurch würden innovative Verbesserungen bei den Verfahren auch für Konkurrenten zugänglich, so dass der komparative Vorteil durch die Innovation nicht genutzt werden kann. 108 Insofern mindert Transparenz die Wohlfahrtssteigerungen, die durch verbesserte Verfahren erreichbar sind. 109 Umgekehrt können transparente Verfahren die Nachvollziehbarkeit und Vergleichbarkeit von unterschiedlichen Verfahren steigern und so deren Güte für Nachfrager der dadurch ermittelten Bonitätsurteile berechenbar machen. Dieser positive Effekt ergibt sich durch die Guteigenschaft von Score-Werten als Erfahrungsgut. 110 Bei Transparenz der Verfahren ist jeder kundige Anwender dieser Verfahren in der Lage, die Güte der Verfahren nachzuvollziehen. Um diese Potentiale zur Effizienzsteigerung nicht ungenutzt zu lassen, hat die Europäische Kommission festgestellt, dass die Verfahren zur Ermittlung der Bonität Betriebsgeheimnisse von Kreditbüros darstellen und somit nicht vollständig transparent gemacht werden müssen. 111 Allerdings kann die Entwicklung der Verfahren nicht vollständig intransparent erfolgen, da die Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben, 112 dass bestimmte Variablen nicht verwendet werden, so nicht kontrollierbar wäre. 113 Da die Kontrolle der Einhaltung der Bestimmungen des BDSG auch nicht durch die Individuen selbst durchgeführt werden kann, da sie einerseits dem Anreiz zum Trittbrettfahrerverhalten unterliegen und andererseits die hohe Komplexität der Verfahren eine korrekte Beurteilung nicht ermöglicht, 114 besteht Bedarf staatlichen Eingriffs, der die Verfahren analysiert und die Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben überwacht. Da die Entwicklung effizienter Beurteilungsverfahren unter Umständen mit den Interessen des Datenschutzes kollidiert, ist es notwendig, zunächst diese beiden Kontrolltätigkeiten zu trennen. In einem konstruktiven Dialog, in dem die gegenläufigen Effekte zwischen Effi- 75

8 zienzsteigerungen durch die Weiterentwicklung geschützter innovativer Score-Verfahren einerseits und die Überwachung der Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben hinsichtlich der Verarbeitung personenbezogener Daten andererseits abgewogen werden, sollte eine gemeinsame Lösung bezogen auf verschiedene Informationsarten, die zur Bonitätsbeurteilung herangezogen werden können, gefunden werden Zwischenfazit zu den Wirkungen von Transparenz auf Markteffizienz Für das Verständnis und die Akzeptanz der Kreditnehmer für die Notwendigkeit und den Nutzen von Score-Verfahren bei Kreditentscheidungen der Kreditgeber spielt Transparenz eine besondere Rolle. Allerdings sind die Effekte von Transparenz nicht immer effizienzsteigernd, so dass nicht für alle Bereiche vollständige Transparenz angestrebt werden soll. Bei den Datenquellen ist eine vollständige Transparenz vorteilhaft; ein Höchstmaß an Transparenz in diesem Bereich liefert also Vorteile für die Effizienz auf dem Kreditmarkt, da insbesondere die Verbreitung von individuellen Daten nachvollziehbar gemacht werden kann. Gegenläufige Effekte auf die Effizienz ergeben sich hingegen bei den Datenarten. Einerseits kann die Bonitätsbeurteilung verbessert werden, wenn die Kreditnehmer wissen, welche Daten noch zusätzlich berücksichtigt werden können, um die Kreditkonditionen zu verbessern. Damit würde auch die Akzeptanz durch Verständnisverbesserung bei den Kreditnehmern erhöht. Andererseits muss auch der Anreiz zu opportunistischem Verhalten der Kreditnehmer beachtet werden. Transparenz der Einzelmerkmale, die die Bonität beeinflussen, ermöglicht diesen, durch strategisches Offenlegen bzw. Verbergen einzelner Merkmale ihre Bonität zu ihren Gunsten zu gestalten, um die Separierungswirkung auszuhebeln. Die Transparenzwirkungen geraten zudem an ihre Grenzen, da Kreditnehmer begrenzt rational sind. Demnach ist für die Einzelmerkmale bei der Bonitätsbeurteilung eine Teiltransparenz anzuraten, die die Akzeptanz und das Verständnis steigert, aber die Kreditnehmer nicht überfordert und strategisches Verhalten nicht ermöglicht. Es wäre möglich, typische Fälle vorzustellen, wie sich der Score-Wert verbessert oder verschlechtert. Zusätzlich könnte die Aufklärung gesteigert werden, indem Handlungsempfehlungen bezogen auf diese beispielhaften Merkmale gegeben werden, wie der Einzelne diese positiv bzw. negativ beeinflussen kann. 76

9 Die stärksten negativen Effizienzeffekte durch Transparenz ergeben sich bei den Beurteilungsverfahren. Vollständige Transparenz der tatsächlich angewendeten Verfahren hätte wenige positive Effekte für die Kreditnehmer, da sie die Verfahren aufgrund der Komplexität mit Ausnahme der Grundzusammenhänge kaum nachvollziehen können. Stattdessen mindert sich der Anreiz aus Sicht der spezialisierten Kreditgeber und Kreditbüros, die durch entsprechende effiziente Verfahren einen Wettbewerbsvorteil erlangen können, da die Beurteilungsverfahren eine hohe strategische Bedeutung besitzen. Transparenz der Verfahren, so dass auch die Wettbewerber diese Verfahren kopieren können, mindert die Attraktivität von Weiterentwicklungen. Nutzen der Transparenz/ Staatlichen Eingriffs Nutzen der Transparenz Nutzen staatlichen Eingriffs Datenquelle Datenart Datenverfahren Abbildung 17: Zusammenhang von Komplexität und Transparenz. Komplexität/ strategische Bedeutung Abbildung 17 fasst die Analyse und Wirkungen von Transparenz für die drei Komponenten, die das Score-Verfahren beeinflussen, zusammen und zeigt, dass es einen wachsenden staatlichen Bedarf gibt, wenn die Komplexität oder strategische Bedeutung steigt. Der Bedarf entsteht vor allem bei der Kontrolle der Verfahren, die das Individuum allein nicht auf ihre Effizienz überprüfen kann. Gleichsam ergibt sich Handlungsbedarf bei der Überprüfung, dass die verwendeten Daten den gesetzlichen Ansprüchen entsprechen. Die Eingriffsmöglichkeiten beziehen sich aber nur auf die definierten Daten, die von der Verwendung bei Bonitätsbeurteilungen ausgeschlossen sind, und nicht auf darüber hinaus inhaltliche Vorgaben bei der Verwendung weiterer Daten. 77

10 Im Weiteren wird eine Teilung der Score-Verfahren begründet, durch die die Effizienz bei verbesserter Transparenz maximal gesteigert werden kann, ohne die Effizienz mindernden Effekte zu stark aufkommen zu lassen. 3.2 Effizienzoptimale Transparenz der Score-Verfahren In diesem Kapitel wird eine Dreiteilung der Score-Verfahren vorgestellt und analysiert, wodurch den verschiedenen Anreizen und Interessen der Teilnehmer am Kreditmarkt in Bezug auf Transparenz und Markteffizienz entsprochen werden kann. 115 Mit Hilfe dieses Vorschlags zur Staffelung von Score-Typen wird versucht, den Trade-off, der durch eine Ausweitung der Transparenz entsteht, zwischen dem Nutzen durch Erhöhung der Akzeptanz und des Verständnisses bei den Kreditnehmern einerseits und den Kosten der begrenzten Verarbeitungsfähigkeit und den verzerrenden Anreizwirkungen andererseits effizienzoptimal zu lösen. Zunächst soll ein Ausgangs-Score den Kreditnehmern die allgemeine Notwendigkeit und grundlegende Zusammenhänge näher bringen. Mit Hilfe eines Kreditbüro-Scores werden Verfeinerungen der Verfahren vorgenommen und mit weiteren Daten angereichert. Die letzte Stufe von Scores ist der Kreditgeber-Score, bei dem das Score-Verfahren auf die individuellen Eigenschaften der Kreditgeber angepasst wird Ausgangs-Score Der Ausgangs-Score basiert auf ein paar wenigen allgemeinen Merkmalen, die grundlegend für die Bestimmung von Kreditwürdigkeit sind. Ziel dieses Ansatzes ist die Schaffung von Grundverständnis und darüber hinaus die Stärkung der Akzeptanz bei den Kreditnehmern für diese Art der Kreditanalyse. Dabei wird bewusst auf die vollständige und detaillierte Analyse der Bonität verzichtet, um die Komplexität so gering wie möglich zu halten und so Kreditnehmer nicht zu überfordern. Dadurch kann der Kreditnehmer die grundlegenden Zusammenhänge und Wirkungsweisen von Einzelmerkmalen in Bonitätsbeurteilungsverfahren nachvollziehen. Diese Ausgangs-Scores reichen jedoch nicht aus, um solide Bonitätsbeurteilungen abgeben zu können, da zum einen die Datenbasis und zum anderen das Analyseverfahren im Hinblick auf die Ziele, die mit diesem Score verfolgt werden, beschränkt sind. Insofern werden weitere Score- Modelle benötigt, um effiziente Kreditentscheidungen treffen zu können. 78

11 3.2.2 Kreditbüro-Score (Vertrauens-Score) Aufbauend auf den Einzelmerkmalen des Ausgangs-Scores ermitteln die Kreditbüros einen aussagekräftigen Score-Wert. Dabei lassen sie ihre besonderen Kenntnisse auf die statistischen Modelle und ihre breite Datenbasis einfließen. Der Kreditbüro-Score eignet sich insbesondere für Kreditgeber, die bislang über unzureichende eigene personenbezogene Daten verfügen, so dass sie auf die breite Datenbasis der Kreditbüros zurückgreifen, um dennoch effiziente Kreditentscheidungen treffen zu können. Aus diesem Grund kann hier auch von einem Vertrauens-Score gesprochen werden, da die Kreditgeber ohne weitere eigene Kenntnisse auf die Einschätzung der Kreditbüros vertrauen. Um den maximalen Anreiz zur Weiterentwicklung und Verwendung aussagekräftiger bonitätsrelevanter Daten zu liefern, bleiben die Verfahren für Dritte intransparent. Lediglich die Datenquellen und die Abnehmer der Kreditbüro-Score werden den Kreditnehmern offen gelegt. Sofern die Kreditbüros sich weitere Verbesserungen dadurch versprechen, dass Kreditnehmer ihnen zusätzliche Daten zur Verfügung stellen, werden sie sich bzgl. dieser Einzelmerkmale den Kreditnehmern ebenfalls öffnen, um sie zur Übermittlung weiterer Daten zu veranlassen. Vollständige Transparenz der Einzelmerkmale und statistischen Modelle erhält hingegen die Datenschutzaufsicht. Diese attestiert als Agent im Auftrag derjenigen, die auf die Bonitätsinformationen zugreifen, die effiziente und diskriminierungsfreie Anwendung der Verfahren. Die Kreditnehmer können auf die korrekte Verwendung ihrer Daten vertrauen, so dass Überwachungskosten des Einzelnen gemindert und das Trittbrettfahrerproblem gelöst werden kann Kreditgeber-Score (Verhaltens-Score) Das dritte Verfahren, wonach Bonitätsurteile ermittelt werden, ist der Kreditgeber-Score, der auch Verhaltens-Score genannt wird, da viele eigene Daten über den Kreditnehmer, die der Kreditgeber aus vergangenen Geschäftsbeziehungen oder Selbstauskünften von dem Kreditnehmer gesammelt hat, in die Beurteilung einfließen. Durch diese Kombination der breiten Datenbasis von Kreditbüros und den individuellen Daten der Kreditgeber können die Bonitätsurteile individueller auf die Kreditentscheidung der betrachteten Branche angepasst und somit weitere Effizienzsteigerungen erzielt werden. Da Komplexität und Vielfalt der resultierenden Score-Verfahren mit der Ausweitung des Kreditgeschäftes steigen, ist aufgrund der begrenzten Rationalität und den Aussichten auf einen komparativen Wettbewerbsvor- 79

12 teil auch in diesem Fall die Transparenz zu begrenzen. Die Verfahren werden, wie bei den Kreditbüro-Scores, von der Datenschutzaufsicht auf ihre Gesetzmäßigkeit überprüft, so dass auch in diesem Fall die optimalen Effizienzsteigerungen erzielt werden können. Anhand der Dreiteilung kann auch die Abgrenzung zu den bilateralen Maßnahmen zum Abbau der Informationsasymmetrie verdeutlicht werden. Im Zusammenhang des Ausgangs-Scores sind die Informationen öffentlich zu halten. Dies bezieht sich zum einen auf die unternehmensspezifischen Verfahren und Daten, die zur Berechnung herangezogen werden. Die beiden anderen Score-Verfahren setzen ein geringeres Maß an öffentlichen Informationen voraus und setzen mehr auf bilaterale Offenlegungen. Dabei werden nicht nur die Verfahren und verwendeten Daten der Kreditgeber und Kreditbüros weniger transparent gehalten, sondern auch die personenbezogenen Daten der Kreditnehmer werden eingeschränkter veröffentlicht, d.h. die Daten stehen nicht allen Unternehmen gleichermaßen zur Verfügung, sondern nur einzelnen Kreditbüros oder Kreditgebern. Die Aufgabe zu Kontrolle und Überwachung des eingeschränkten Zugriffs auf die personenbezogenen Daten obliegt der Datenschutzaufsicht, welche dies als Agent für das einzelne Individuum übernimmt Zusammenfassung Dieses Kapitel hat gezeigt, dass relevante Informationen notwendig sind, um effiziente Entscheidungen zu treffen. Aus diesem Grund wurde analysiert, welche Wirkung die Offenlegung aller Informationen, d.h. vollständige Transparenz bei Bonitätsbeurteilungsverfahren hat. Dabei stellte sich heraus, dass vollständige Transparenz nicht in allen Bereichen effizienzsteigernd ist. Bei den Datenquellen ist vollständige Transparenz möglich, ohne die Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von Bonitätsbeurteilungsverfahren einzuschränken. Allerdings nimmt die mögliche Transparenz mit zunehmender Komplexität und strategischer Bedeutung für die Marktteilnehmer ab, da es gegenläufige Einzelinteressen gibt, die abzuwägen sind und mit entsprechenden Einschränkungen der Transparenz begegnet werden müssen. Folglich wird die Transparenz bei den Datenarten nur für einen Teil von relevanten Einzelmerkmalen ohne Möglichkeit zu opportunistischem Verhalten gefordert. Bei den Beurteilungsverfahren ist die strategische Bedeutung für die Kreditgeber und Kreditbüros am größten, so dass in diesem Bereich die maximale Effizienzsteigerung durch minimale Transparenz erzielt wird. 80

13 Um die gegenläufigen Effekte auszugleichen, wurde eine Dreiteilung der Score-Verfahren vorgestellt, die mit unterschiedlichen Transparenzniveaus einhergehen. Die abnehmende Transparenz vom Ausgangs-Score über den Kreditbüro-Score zum Kreditgeber-Score wird durch staatliche Kontrollen kompensiert, um eine gesetzeskonforme Anwendung zu prüfen. Dadurch wird der Trade-off zwischen den Vorteilen einer Transparenzausweitung hinsichtlich Akzeptanz und Verständnis von Scores und den Nachteilen durch verzerrende Handlungen und begrenzte Rationalität der Kreditnehmer bezogen auf die Effizienz des Kreditmarktes optimal gelöst. Sie stellen eine Erweiterung zu der bisherigen Praxis dar, in der die Kreditgeber und Kreditbüros sich den Kreditnehmern zwar öffnen müssen, diese aber nur unzureichend über die Notwendigkeit aufgeklärt werden und ihnen ein entsprechendes Grundverständnis fehlt. Dem Staat kommt dabei eine besondere Rolle zu, indem er einerseits die Einhaltung der eingeschränkten Veröffentlichung der personenbezogenen Daten zwischen den Kreditgebern und Kreditbüros für die Kreditnehmer überwacht und andererseits den Kreditgebern und Kreditbüros Intransparenz bzgl. unternehmensspezifischen Daten bei den verwendeten Verfahren und Einzelmerkmalen ermöglicht. In die Arbeit der Datenschutzaufsicht und bei der Beurteilung der Verfahren soll eine angemessene Berücksichtigung der wachsenden Relevanz des Kreditmarktes einfließen, um die Effizienz des Kreditmarktes nicht übermäßig einzuschränken. Um die wirtschaftlichen Interessen berücksichtigen zu können, ist eine isolierte Aufgabenzuteilung notwendig, damit nicht bereits vor einer Abwägung der Effekte die wirtschaftlichen Vorteile unbeachtet gelassen werden. 81