Kreditscoring

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Inhaltsverzeichnis 1 Verhältnis zu externen Ratings 2 Kreditscoring im Privatkundengeschäft 3 Kreditscoring im Firmenkundengeschäft 4 Vor- und Nachteile 4.1 Vorteile 4.2 Nachteile 5 Kosten 6 Siehe auch

[Bearbeiten] Verhältnis zu externen Ratings

Intern ermittelte Kreditscores müssen nicht mit externen Ratings übereinstimmen, sodass sich u.U. unterschiedliche Ausfallwahrscheinlichkeiten ergeben. Dies kann vielfältige Gründe haben:

• verschiedene Inputs
• verschiedene Informationsaggregationsverfahren
• verschiedene Ratingskalen
• Banken erstellen intern "point in time"-Ratings, d.h. eine Ausfallprognose für ein Jahr nach Beurteilungszeitpunkt, während externe Ratings auf einem "through the cycle"-Ansatz, d.h. einer Ausfallprognose über den Konjunkturzyklus beruhen.

Steht einer Bank sowohl der interne Wert als auch das externe Rating zur Verfügung, so kann es entweder:

• dem eigenen System glauben
• dem fremden System glauben
• beide Systeme verwenden:::::

Mit Kreditscoring (von engl. to score -punkten, score - Auswertung) kann eine Bank die Kreditwürdigkeit nach einem vorgegebenen Verfahren mehr oder weniger automatisiert ermitteln.

Auf Basis von Kreditnehmer-Merkmalen wie "Kunde seit", "Beruf", "Sicherheiten" werden Punkte vergeben, diese gewichtet und dann zu einer einzelnen Bonitäts-Note zusammengefasst, um mit diesem Gesamtscore die Kreditvergabe zu erleichtern. Ist die Bonität ausreichend, kann der Kredit gewährt werden.

Motivation ist, schlechte Risiken zu vermeiden und auf Basis einer statistisch unterfütterten Methode objektivierte Entscheidungen zu erhalten. Je besser das zugrunde liegende Scoring-Modell die Wirklichkeit abbildet, desto weniger Kreditausfälle wird es geben. Scoring-Modelle und die dort einfliessenden Merkmale müssen ständig gepflegt werden.

[Bearbeiten] Kreditscoring im Privatkundengeschäft

Kreditscoring wird als ein statistisches Verfahren von Kreditinstituten angewendet, um eine Risikoklassifizierung für private standardisierte Ratenkredite und Kleinkredite durchzuführen (Credit-Factory). Derartige Kredite werden üblicherweise unbesichert vergeben und ausschließlich auf die persönliche Bonität des oder der Kreditnehmer abgestellt.

Es wird bei der Bearbeitung von Ratenkrediten eine schnelle Kreditentscheidung angestrebt, wobei nur in einem geringen Maße die detaillierte Vermögenssituation des Kreditnehmers geklärt werden kann.

Es werden persönlichen Eigenschaften (wie etwa der Beruf, Arbeitgeber, Familienstand, Kontoführung im eigenen Haus, positive und negative Merkmale der SCHUFA-Auskunft) und wirtschaftlichen Verhältnisse (verfügbares Einkommen sowie Vermögensverhältnisse, erwartete Ausgaben) heranzgezogen. Bei eigenen Kunden kann auf Erfahrungen in deren Kundenbeziehung zurückgegriffen werden; durch den Kreditsachbearbeiter wird in traditioneller Form die Kreditwürdigkeitsentscheidung nach einem persönlichen Gespräch vorgenommen, die zwar auf einer subjektiven, intuitiven Beurteilung erfolgt, aber auch einen ganzheitlichen Eindruck liefert.

Die erfassten Merkmale werden durch eine Punktbewertung standardisiert (Kreditscoring). Bewertungsregeln, die die zu erhebenden Daten klassifizieren und einem Punktwert (dem Score) zuordnen können in verschiedenen Verfahren niedergelegt sein. Neben eigenständigen Anwendungen sind Tabellenverarbeitungsprogramme oder papierbasierte Verfahrensbeschreibungen üblich.

Kreditscoring der Schufa

Zu den Merkmalen, welche die SCHUFA berücksichtigt, zählen tatsächliche, also beispielsweise Einträge über offene Kredite und über rechtsgültig gewordene Mahn- oder Vollstreckungsbescheide, aber auch wiederum ein statistisches Scoring.

Die SCHUFA hält die genaue Berechnungsformel ihres Scoring-Systems unter Verschluss und hat sich bislang allen Aufforderungen, diese offenzulegen, widersetzt. Das SCHUFA-Scoring setzt sich aus Faktoren zusammen, die aus dem Verhalten des Kreditnehmers resultieren, aber auch aus solchen, die außerhalb von dessen Einflussbereich stehen.

Kritiker wandten beim von der SCHUFA praktizierten Scoring ein, dass bei der Ermittlung der Scoring-Zahl auch Umstände einfließen, deren Speicherung normalerweise nicht erlaubt wäre, so z.B. die Häufigkeit, mit der der Kreditnehmer Selbstauskünfte anfordert. Weitere einbezogene Faktoren sind nach inoffiziellen Informationen beispielsweise der Wohnort und der Erhaltungszustand des Wohnhauses.

Aus den vom Kreditgeber so erfragten und maschinell ermittelten Daten wird eine Risikoklassifizierung ermittelt und die Kreditentscheidung vorbereitet. Die mit den Risikoklassen verbundenen Kredite können Grundlage für die Ermittlung der Pauschalwertberichtigungen auf die Summe aller Ratenkredite sein.

[Bearbeiten] Kreditscoring im Firmenkundengeschäft

Im Firmenbereich werden die wirtschaftlichen Daten weitergehend analysiert; dabei steht die Analyse des Jahresabschlusses zur Informationsaufbereitung und -auswertung im Vordergrund. Tendenzaussagen werden getroffen sowie qualitative, zukunfsorientierte Faktoren berücksichtigt (bspw. das Potenzial des Humankapitals). Anschließend wird eine Ratingeinstufung vorgenommen. Im Ergebnis ähneln die von Banken berücksichtigte Risikofaktoren denen der großen Ratingagenturen. Sie berücksichtigen die finanzielle Situation, die Marktstellung sowie die Managementqualität. Eine langjährige Beziehung zum Kreditnehmer (Hausbankbeziehung) kann den Banken einen Informationsvorteil gegenüber Rating-Agenturen geben, welche nur über externe Informationen verfügen.

In den USA spielen die Cs of Credit bei der Kreditwürdigkeitprüfung eine große Rolle:

• Character:
• Capacity
• Capital
• Collaterals
• Conditions
• Coverage

[Bearbeiten] Vor- und Nachteile

Das Kreditscoring-Modell weist gegenüber konventionellen Verfahren Vor- und Nachteile auf:

[Bearbeiten] Vorteile

• Standardisierung, persönliche Präferenzen des Kreditsachbearbeiters werden ausgeschaltet
• Empirisch validierbar (objektiv nachvollziehbar)
• EDV-technische Verfeinerung möglich
• Für die Kreditgeber, die nicht unbedingt Banken sein müssen, da das Verfahren auch im Warenfinanzierung (Autokauf, Möbelfinanzierung) einsetzbar ist, wird der Kreditientscheidungsprozess durch Automatisierung wirtschaftlicher.

[Bearbeiten] Nachteile

• Die persönliche Erfahrung der Kreditsachbearbeiter fließt nicht ein. Eine langjährige Geschäftsbeziehung zum Kreditnehmer stellt oftmals einen Informationsvorteil dar. Der Kreditsachbearbeiter entscheidet über seinen ganzheitlichen Eindruck vom Kreditnehmer. Einige technische Scoringlösungen berücksichtigen allerdings derartige Daten.
• Die Daten sind eventuell problematisch.

[Bearbeiten] Kosten

Zwei Kostenarten sind im Zusammenhang mit der Kreditwürdikeitsprüfung zu beachten:

• Kosten aus dem Fehler 1. Art: Kreditvergabe an Kunden schlechter Qualtität, aus denen ein Kreditausfall resultiert.
• Kosten aus dem Fehler 2. Art: keine Kreditvergabe an Kreditnehmer guter Bonität, entgangene Zinserträge

[Bearbeiten] Siehe auch

• Insolvenzprognoseverfahren