Die rapide Entwicklung und die damit einhergehenden Grenzkostenreduktionen bei Speicher- und Verarbeitungskapazitäten in der elektronischen Datenverarbeitung haben maßgeblich zur Etablierung des „Big Data“-Paradigmas beigetragen. Dabei werden möglichst viele verfügbaren Daten gespeichert und erst danach Analysen vorgenommen, um betriebswirtschaftlich verwertbare Fragestellungen und Informationen zu generieren („Data Science“). Im Bereich der Speicherung und Verarbeitung personenbezogener Daten und insbesondere bei sensiblen Themen wie Bonitätsprognosen, stellt sich die Frage, ob und in welchem Umfang der ökonomische und betriebswirtschaftliche Nutzen eines Datums unter Abwägung regulatorischer und ethischer Aspekte diese Nutzung rechtfertigt. Während die deutsche und europäische Gesetzgebung als Voraussetzung für die Datennutzung bei Bonitätsprognosen überwiegend auf statistische Korrelationen abstellen, sind die wenigsten Verbraucher in der Lage, die verwendeten mathematisch-statistischen Prognosemodelle nachzuvollziehen oder kausale Zusammenhänge zwischen ihrem Verhalten und dem Ergebnis einer Bonitätsprognose herzustellen. Dieses Informationsdefizit hat Einfluss auf die Intensität der politischen Debatte sowie auf Akzeptanz und Stabilität von Institutionen.
Die vorliegende Arbeit versucht, dieses Informationsdefizit zu reduzieren und den Mehrwert unterschiedlicher Bonitätsdatentypen auf einem Echtdatensatz mit ca. 1,6 Mrd. Beobachtungen statistisch zu ermitteln. Dazu wird eine qualitative Typologie von Bonitätsdaten entwickelt, welche diese Daten in unterschiedliche Grade „kontextueller Spezifität“ differenziert und anschließend die statistischen Erklärungsbeiträge unterschiedlich spezifischer Bonitätsdaten auf eine Bonitätsprognose ermittelt. Kontextuell spezifisch bedeutet hier, dass unabhängig von einer statistischen Korrelation ein erkennbarer zeitlicher und inhaltlicher Zusammenhang zwischen einem Bonitätsdatum und dem Verhalten im Kredit-Kontext erkennbar ist, und dass das Datum tatsächlich eine valide Repräsentation individuellen Verbraucherverhaltens ist.
Die zentrale informationsökonomische Fragestellung besteht darin, ob und welche Vorteile Bonitätsdaten mit höherer Spezifität gegenüber solchen mit geringerer Spezifität haben und diese Unterschiede zu quantifizieren. Daraus lässt sich auf die mikro- und makroökonomische Vorteilhaftigkeit unterschiedlich spezifischer Bonitätsdaten schließen. Zusätzlich wird eine Einordnung in die Neue Institutionenökonomik vorgenommen sowie ethische Aspekte der Verwendung von Bonitätsdaten und Prognoseverfahren diskutiert.
Aktualisiert: 2020-01-28
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Möglichst genaue und verlässliche Informationen hinsichtlich des zu erwartenden Kundenverhaltens bilden die zentrale Grundlage verschiedenster betriebswirtschaftlicher Entscheidungsprozesse. In der Praxis ist für die Analyse und Prognose des Kundenverhaltens der Einsatz statistischer Verfahren von besonderer Bedeutung, da dieser eine Standardisierung und Automatisierung des zugrunde liegenden Bewertungsprozesses, der häufig als Scoring bezeichnet wird, ermöglicht. Beispiele hierfür sind die Identifikation von Kunden mit Kündigungsabsichten oder die Bonitätsprüfung von Privatpersonen und Unternehmen.
Vor diesem Hintergrund befasst sich die vorliegende Arbeit mit dem Problem der unbeobachteten Heterogenität von Populationen, die auf ein bestimmtes Verhalten hin untersucht werden. Zur Berücksichtigung einer in den Daten verborgenen und möglicherweise komplexen Struktur wird die Konstruktion lokaler Scoring-Modelle vorgeschlagen, bei der die betrachtete Population zunächst in homogene Subpopulationen segmentiert und anschließend das Kundenverhalten lokal, d. h. innerhalb dieser Gruppen, modelliert wird. Die Segmentierung der Population erfolgt dabei u. a. unter Verwendung selbstorganisierender Karten (SOM), eines Verfahrens, das bislang zur Lösung ökonomischer Problemstellungen wenig verbreitet ist. Der Vergleich des lokalen Scoring mit der gängigen globalen Vorgehensweise, bei der das Scoring-Modell auf der nicht segmentierten Gesamtpopulation basiert, erfolgt exemplarisch anhand zweier betriebswirtschaftlicher Klassifikationsprobleme. Während sich im Fall der Selektion von potentiellen Kunden eines Unternehmens nur marginale Unterschiede in der Klassifikationsgüte ergeben, erweisen sich die lokalen Scoring-Modelle in dem Beispiel zur Bonitätsprüfung von Konsumenten insgesamt als trennschärfer, so dass hier die mit der Kreditvergabe verbundenen Kosten signifikant reduziert werden können.
Aktualisiert: 2019-10-03
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