Kredit-Scoring der nächsten Generation (Artem Grigor)

Was ist Bonitätsbewertung?  

 Jeder wird im Laufe seines Lebens mit der Bonitätsprüfung konfrontiert, auch wenn er nie einen Kredit aufnehmen muss. Die Kreditwürdigkeitsprüfung entstand ursprünglich aus dem Bedürfnis von Banken und anderen Kreditgebern heraus, zu beurteilen, wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden ihr Geld zurückzahlen werden. Um ihre internen Prozesse zu vereinfachen
Und um schlanker zu werden, haben sie diese Aufgabe an Kreditbewertungsunternehmen ausgelagert, die Aufzeichnungen über die Kreditwürdigkeit ihrer Kunden führen und Kundenbewertungen auf der Grundlage proprietärer Formeln durchführen. Damit können sie Banken und anderen Kreditgebern eine Zahl von 1-1000 (850) zur Verfügung stellen
Maß an Zuverlässigkeit.

Obwohl die Kreditwürdigkeitsprüfung ursprünglich dazu gedacht war, die Fähigkeit einer Person, Kredite aufzunehmen, zu beurteilen, wird sie heute bei allen Finanzaktivitäten eingesetzt, von der Unterzeichnung eines neuen Mobilfunkvertrags bis hin zur Vermietung einer Wohnung. Es ist jetzt eine Möglichkeit herauszufinden, ob es den Kunden finanziell gut geht
verantwortlich (Sean LaPointe), wobei alles auf einer dreistelligen Zahl beruht. Daher ist eine gute Kreditwürdigkeit oft lukrativer als eine
exzellente Arbeit (Experian).

Doch trotz der größeren Akzeptanz als je zuvor haben sich die Art und Weise, wie Kredit-Scores berechnet werden, und die dazu verwendeten Daten kaum verändert.

Was ist falsch an der Kreditwürdigkeitsprüfung?

Derzeit gibt es drei große Kreditbewertungsorganisationen: Equifax, Experian und TransUnion. Gemeinsam führen sie die meisten Kreditbewertungen für die USA und das Vereinigte Königreich durch und sind für Kreditgeber die wichtigste vertrauenswürdige Informationsquelle über Sie als Kunden. Berechnen
Der Partitur zufolge verwenden diese Unternehmen mehrere Modelle, wobei FICO das beliebteste ist. Darin wird vor allem beurteilt, wie gut Sie frühere Kredite zurückgezahlt haben und welche Arten von Krediten Sie wann hatten.

Das Überraschende an diesem Modell ist, dass es nur vergangene Kredite zur Bewertung künftiger Kredite heranzieht. Dies führt dazu, dass eine Person mit einem gut bezahlten Job und Ersparnissen, die ohne Kredit lebt, einen niedrigeren Score hat als jemand, der sein gesamtes Einkommen für die Rückzahlung ausgibt
Kredit für frühere Kredite. Diese Situation hat in letzter Zeit zu einem Aufschwung finanziell stabiler Menschen geführt, die trotz ausreichender Mittel Kredite aufnehmen, nur um ihre Kreditwürdigkeit zu verbessern (Emma
Woodward). 

Wir können es viel besser machen

Dies ist offensichtlich ein besorgniserregendes Zeichen. Es gibt nicht nur Eintrittsbarrieren für finanziell stabile Menschen, die einen Kredit aufnehmen möchten, sondern die Menschen haben jetzt auch generell einen Anreiz, sich noch tiefer zu verschulden. Natürlich sollte es nicht so sein. Zum Glück gibt es etwas, das wir haben
dagegen tun kann.

Jeden Tag generiert jeder Verbraucher Daten, die als klarer Indikator dafür dienen können, dass es sich um einen vertrauenswürdigen Zahler handelt. Von der Art und Weise, wie man Geld ausgibt, über die Teilnahme an Aktivitäten in der Freizeit bis hin zu Social-Media-Aktivitäten. All dies zeichnet ein viel besseres Bild
ob Sie für Ihre Schulden haften oder nicht. Darüber hinaus können sich diese Informationen schnell an neue Lebensbedingungen anpassen, im Gegensatz zu alten Kredit-Scores, die meist statisch sind, es sei denn, Sie verfügen über eine aktive Kreditlinie. 

Es hat sich auch gezeigt, dass die Verwendung alternativer Daten, wie die oben genannten, die Qualität der Kreditbewertung drastisch verbessern kann, mit Berichten über eine Verbesserung von über 50 %. (Haben
Scoring mit Daten aus sozialen Netzwerken, Bonitätsbewertung im Einzelhandel anhand feingranularer Zahlungsdaten). Und in Zeiten von Big Data gibt es keine Einschränkungen beim Aufbau neuer Bewertungssysteme – it
ist durchaus möglich.

Der neue Ansatz wäre für viele Menschen ein großer Gewinn, insbesondere für junge Menschen, die noch keinen Kredit aufgenommen haben, aber bereits über ein starkes Profil verfügen. Allerdings haben wir noch immer keine Systeme gesehen, die diese Vorteile nutzen, und dafür gibt es einen Grund:
Privatsphäre.

Das Datenschutzdilemma 

Natürlich gibt es eine Fülle von Daten, die zur Erlangung genauerer Kreditscores genutzt werden können. Diese Daten sind jedoch in der Regel sehr sensibel. Wären Sie beispielsweise damit einverstanden, Informationen über jedes Telefongespräch mit einer externen Partei weiterzugeben?
damit sie eine bessere Kreditwürdigkeit berechnen? Wahrscheinlich nicht, vor allem wenn man bedenkt, dass sie Sie möglicherweise auch belauschen und Informationen extrahieren, um sie an Werbetreibende weiterzuverkaufen. Wie wäre es mit der Übermittlung der Gesundheits- und Standortdaten Ihrer Apple Watch? Oder
alle Ihre Bankgeschäfte?

Diese Datenschutzbedenken waren das größte Hindernis. Darüber hinaus leben wir immer noch mit alten, verrosteten Kredit-Scores, obwohl es Modelle gibt, die Kredit-Scores aus diesen Daten extrahieren könnten. Dennoch gibt es ein hoffnungsvolles Licht am Horizont. 

Private Berechnungen

In den letzten 10 Jahren hat die Entwicklung datenschutzschonender Berechnungstools rasant zugenommen. Hierbei handelt es sich um Tools, die die Ausführung von Algorithmen über private Daten ermöglichen, ohne jemals das Risiko einer Offenlegung der Daten einzugehen. 

In unserem Fall würde es wie folgt funktionieren:

Sie würden Ihren Telefonanbieter anweisen, Ihre verschlüsselten Anrufdaten an die Kreditauskunftei weiterzugeben. Anschließend können sie die Bonitätsprüfung anhand der verschlüsselten Daten durchführen, ohne zu wissen, wen Sie jemals angerufen haben. Aber als Ergebnis werden sie ein gewaltiges Ergebnis erzielen
verbesserte Kreditwürdigkeit. Eine Win-Win-Situation für beide Seiten. Und dies kann mit jeder Art von Daten und sogar jeder Art von Analysemodellen erfolgen. Am wichtigsten ist jedoch, dass Sie sicher sein können, dass die von Ihnen übermittelten personenbezogenen Daten stets vertraulich bleiben. 

Heutzutage gibt es zwei Hauptrichtungen für die Durchführung solcher privaten Berechnungen – software- und hardwarebasiert. Der Softwareansatz basiert auf kryptografischen Techniken, darunter Lösungen wie Multi-Party Computation (MPC) und Fully Homomorphic Encryption
(FHE), noch sehr früh in der Entwicklung. Der Hardware-Ansatz besteht aus speziellen Chips, sogenannten Confidential Computing Units, die bereits in der realen Welt zur Sicherung sensibler Daten während der Berechnung eingesetzt werden. Letztere Technologie ist derzeit die
Der vielversprechendste Kandidat für den Aufbau des erforderlichen verbesserten Kreditbewertungsmodells, das vollständig für die moderne Zeit geeignet ist.

Was wird unsere Zukunft sein?

Es gibt neue und überzeugende Beweise (Kreditbewertung im Zeitalter von Big Data) beweist, dass die neue Ära der Kreditbewertung nicht mehr allzu weit entfernt ist und hoffentlich im nächsten Jahrzehnt Veränderungen erleben wird. 

Viele Banken und private Kreditgeber haben erkannt, dass Kreditscores immer noch zu wenig Informationen liefern. Aus diesem Grund suchen sie selbst aktiv nach Zugriff auf die Daten. Der Datenschutz wird erneut zu einem großen Problem. 

Es ist jedoch davon auszugehen, dass sich dies auch mit privaten Rechentechnologien ändern wird und wir eine Zunahme der Aktivitäten im Zusammenhang mit dem Datenaustausch erleben werden. Mit unserer Zustimmung könnten unsere verschlüsselten Daten daher anonym zwischen Diensten weitergegeben werden
Sie bieten bessere Versicherungsangebote, Hypotheken, „Jetzt kaufen, später zahlen“-Angebote und vieles mehr. 

Im Big-Data-Zeitalter gilt: Je mehr Daten wir abrufen, desto bessere Dienstleistungen werden wir erhalten. Und die Privatsphäre, die einzige größere Hürde auf dem Weg, scheint geglättet worden zu sein.