Kredit beantragen Vergabe

Gewährung von Darlehen: Bei der Kreditentscheidung durch den Algorithmus

Wenn Sie eine gute oder sehr gute Kreditwürdigkeit und ein regelmässiges Gehalt haben, erhalten Sie in der regel ein Darlehen, aber wenn Sie eine schwache Kreditwürdigkeit haben, weist die Hausbank Sie normalerweise zurück. Dies ist die übliche Sichtweise bei der Kreditvergabe. Im Zuge der zunehmenden Automatisierung ganzer Wirtschaftsbereiche werden die bisher bekannten Verfahren entweder vollständig überarbeitet oder an der einen oder anderen Stellen mindestens aufbereitet.

Zum Beispiel in der Finanzwelt, wo das Kreditsystem wahrscheinlich den grössten Einflussbereich auf die digitale Darstellung hat - Keyword-Algorithmen. Ist die Kreditwürdigkeit der einzige entscheidende Faktor bei der Kreditgewährung? Gerade die so genannten Fin-Tech-Unternehmen bereiten sich darauf vor, mit dem bisher von klassischen Kreditinstituten dominierten Markt mit dem Angebot von "Fast Credit" und "Borrow Money zu jeder Zeit rund um die Uhr" zu konkurrieren, entstehen "Phänomene", die sich dem Durchschnittsverbraucher aufgrund von Vorerfahrungen kaum erläutern ließen.

Es steht ein stabiles Gehalt zur Verfügung, die Bonität ist auch nicht wirklich schlecht und auch sonst scheint die klassische Anforderung, einen Leistungsantrag erfüllen zu können, erfüllt zu sein. Dabei kommt es immer wieder vor, dass trotz scheinbar guter Konditionen ein bei einem FinTech-Unternehmen über das Netz beantragtes Online-Darlehen zurückgewiesen wird.

Dann ist die Fragestellung "Warum?" zwar berechtigt, wird aber von den Kreditgebern weitgehend nicht beantwortet. Kompliziertes und damit auch kompliziertes Rechenwerk, das innerhalb von Sekunden entscheidet, ob ein Kunden bonitätsstark ist oder nicht. Jeder, der Zugriff auf große Mengen an Daten hat oder diese mit geeigneter Technik erzeugen kann, ist auch in der Situation, diese Mengen nach gewissen Maßstäben zu bewerten und daraus - je nach Verwendungszweck - geeignete, angeblich folgerichtige Schlüsse zu ziehen. Die Daten werden in der Regel in der Regel nicht in der Standardausführung verwendet.

Schlussfolgerungen, die dann als Grundlage für Entscheidungen dienen können - zum Beispiel bei der Vergabe von Darlehen. Wenn z. B. die Kreditausfallrate in einem Viertel einer Großstadt in den vergangenen 12 Monate besonders hoch ist, haben die Darlehensnehmer aus diesem Stadtteil oft mit Ablehnungen zu kaempfen oder trotz anderer guter Kreditvergabekriterien deutlich verschlechterte Kreditkonditionen zu akzeptieren.

Ein weiteres Beispiel: Ergibt eine Analyse z. B., dass Darlehensausfälle besonders oft mit gewissen Vorsprüngen in Verbindung gebracht werden, kann dies auch negative Auswirkungen auf eine Darlehensentscheidung haben. Problematisch ist jedoch, dass im Kreditsystem zwar technisch gesehen der Verarbeitungsprozess erheblich beschleunigt wird, aber auch das Risiko besteht, "Vorurteile" zu rekonstruieren und damit die Aspekte "Objektivität" und "faire Bewertung" eines Kreditantrags gänzlich zu ignorieren.