„Grundsätzlich kann es sinnvoll sein, Prozesse zu automatisieren“, sagt Frank-Christian Pauli, Referent Team Finanzen beim Verbraucherzentrale Bundesverband. Dabei denkt er beispielsweise an die Überprüfung der Kreditwürdigkeit. „Es ist auch im Sinne des Verbrauchers, keinen Kredit abzuschließen, mit dem man hinterher voraussehbar in Schwierigkeiten kommt“, betont er. Um eine solche Prüfung durchzuführen, benötigt man Informationen vom Kunden. Denn ohne diese lässt sich keine Aussage darüber treffen, ob er eine gute oder eine schlechte Bonität hat. In diesem Fall ist es gut, wenn die den Kredit betreffenden Daten gesammelt werden.
Warum Banken Big Data nutzen sollten
Ingolf Jungmann, Vizepräsident der Frankfurt School of Finance and Management fügt hinzu:“Banken leben von den Informationen der Kunden. Ohne diese Informationen könnten sie ihnen für die entsprechenden Phasen gar nicht die richtigen Produkte empfehlen. Das ist übrigens nicht neu, sondern schon immer so.“ Auch Hans-Werner Wurzel, Präsident des Bundesverbandes Deutscher Unternehmensberater und Geschäftsführungsmitglied bei Bearingpoint spricht sich für Big Data im Bankensektor aus: „Wenn die Banken wissen, was ihre Kunden brauchen, können sie ihnen entsprechende Produkte anbieten“, sagt er. Jetzt ist es noch so, dass die Banken Produkte entwickeln, aber nicht immer genau wissen, ob die Kunden daran einen Bedarf haben. „So gesehen ist Big Data auch für den Kunden positiv“, sagt der Unternehmensberater. „Denn als Kunde freue ich mich, wenn man mir Produkte anbietet, die einen positiven Einfluss auf mein Leben haben.“
Das sieht auch Jungmann so: Wenn das Sammeln von Daten dazu führe, dass man den Kunden helfen und ihre Wünsche bedienen könne, sei das ein wertvolles Vorgehen. Und zwar für beide Seiten. Abgesehen davon hält Hans-Werner Wurzel die Angst der Verbraucher vor Big Data in der Finanzbranche für ein Paradoxon: „Die Menschen teilen über soziale Medien so viele Informationen, die höchst sensibel sind“, sagt er. „Aber gerade bei den Banken, die so hohe regulatorische Anforderungen erfüllen müssen, sind sie skeptisch.“ Dabei müssten Banken im Umgang mit Daten doch besonders restriktiv sein: „Banken können es sich gar nicht leisten, die Daten ihrer Kunden missbräuchlich zu verwenden“, sagt Wurzel.
Die Grenzen der Sammelwut
Eine Grenze des Datensammelns kann trotzdem erreicht werden. Dann nämlich, wenn wahllos die Daten von Bankkunden gesammelt und miteinander in fragwürdige Verbindungen gesetzt werden. Ein Beispiel: Pauli berichtet von einem Interview im April in einer Tageszeitung. Dort ging es um den Mitgründer eines Hamburger Dienstleisters, der allerdings nicht auf dem deutschen Markt tätig ist. Er gab an, schlechte Kreditkunden auch an einer bestimmten, auf dem Smartphone oder dem PC installierten Schriftart erkennen zu können. Das überraschte auch das Unternehmen selbst, das die Daten sammelte und analysierte. Darum versuchte es, das Rätsel zu lösen. Dabei kam heraus, dass diese Schrift zu einem Pokerspiel gehörte.
Die Schlussfolgerung war also: Wer diese Schrift auf dem Smartphone hat, hat auch ein Pokerspiel geladen und dementsprechend eventuell ein Spiel- beziehungsweise Geldproblem. „Das ist natürlich Quatsch“, sagt Pauli. „Nicht jeder, der ein Spiel spielt, vielleicht sogar nur mal ausprobiert hat, ist deswegen weniger kreditwürdig. Es kann auch sein, dass dieser Verbraucher das Spiel nicht selbst geladen hat, sondern vielleicht jemand aus seiner Familie. Oder vielleicht auch nur ein Gast, der sich damit die Zeit vertrieb“. Abgesehen davon muss nicht jeder ein Spiel- oder Geldproblem haben, der Pokerspiele auf dem Handy spielt. Außerdem wurde die Schrift eventuell mit einer ganz anderen App installiert. In diesem Fall gibt es also viele offene Fragen. Fazit: Die Daten, die Finanzunternehmen sammeln, müssen in einem relevanten Bezug zur Kreditwürdigkeit stehen.
Die Tücken von Big Data
Das ist auch für die Kreditinstitute sinnvoll. Denn sonst ist unter Umständen irgendwann der Punkt erreicht, an dem ein Großteil der Bürger aus nicht relevanten Gründen als nicht mehr kreditwürdig gilt. „Dann machen sich die Bankhäuser selbst ihr Geschäft kaputt“, sagt Pauli. Schließlich gehören Darlehen zu den Produkten, mit denen sie ihr Geld verdienen. Auch darum ist es wichtig, dass die harten Daten eine Rolle spielen, andere jedoch nicht. „Harte Daten“, sagt Pauli,“sind überprüfbar und haben einen eindeutigen Bezug zur Kreditwürdigkeit. Weiche Daten dagegen sind teilweise nur geschätzt und es wird in sie ein Bezug zur Kreditwürdigkeit hineininterpretiert, der beim Einzelnen gar nicht stimmen muss.“
Denke man das Pokerspiel-Exempel weiter, könnte man mit derselben Logik auch den Rückschluss ziehen, dass jemand Geldprobleme hat, der häufig Schuldnerberatungssendungen im Fernsehen anschaut. Mit einem Smart-TV lassen sich diese Informationen auslesen und könnten schließlich in eine Kreditwürdigkeitsübersicht einfließen. Das bezeichnet Jungmann als „absolute Exzesse, die niemand wollen kann“. Frank-Christian Pauli fügt hinzu: „Wenn die Bürger durch solche Prozesse ausgelöst aus Angst vor den Konsequenzen aufhören, sich zum Beispiel für ein Thema zu interessieren, weil ihr Interesse falsch ausgelegt werden könnte, hat Big Data eine verfassungsrechtliche Grenze erreicht, denn dann wird die Meinungs- und Handlungsfreiheit eingeschränkt“.
