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Bundeskabinett beschließt Regeln für Kreditscoring / Foto: © AFP
Bundeskabinett beschließt Regeln für Kreditscoring
Das Bundeskabinett hat in seiner Sitzung am Mittwoch rechtliche Grundlagen für das sogenannte Kreditscoring geschaffen. Wie das Bundesinnenministerium mitteilte, sollen Auskunfteien einem Änderungsentwurf des Bundesdatenschutzgesetzes zufolge unter anderem keine biometrischen Daten, Gesundheitsdaten oder Informationen über die ethnische Herkunft mehr in automatisierte Bewertungen einfließen lassen dürfen. Das gleiche soll für Namen aus sozialen Netzwerken, die Anschrift und Informationen über Zahlungsein- und ausgänge von Bankkonten gelten.
"Wichtig für Verbraucherinnen und Verbraucher ist die Neuregelung zum Scoring, die ihre Rechte stärkt", erklärte Bundesinnenministerin Nancy Faeser (SPD). "Wir regeln klar, dass Daten zur ethnischen Herkunft, Gesundheitsdaten oder persönliche Informationen aus sozialen Netzwerken sowie die Wohnanschrift bei der automatisierten Berechnung der Zahlungsfähigkeit einer Person keine Rolle spielen dürfen."
Hintergrund ist ein Urteil des Europäischen Gerichtshofs (EuGH) in Luxemburg aus dem Dezember, das die Nutzung des Schufa-Werts eingegrenzt hatte. Bei der Entscheidung über einen Kredit darf dieser Wert nicht maßgeblich sein, wie der EuGH urteilte. In einem solchen Fall, wenn also allein ein Algorithmus den Ausschlag gibt, handle es sich um eine verbotene automatisierte Entscheidung.
Laut europäischer Datenschutzgrundverordnung dürfen EU-Mitgliedsstaaten eigene rechtliche Grundlagen für die Scoring-Regeln schaffen. Davon macht die Bundesregierung nun Gebrauch.
Bundesverbraucherschutzministerin Steffi Lemke (Grüne) hatte kurz nach dem Urteil angekündigt, dass die Bundesregierung Regelungen für eine bessere Transparenz beim Scoring "zeitnah" prüfen werde. Eine solche Neuregelung sei schon im Koalitionsvertrag vereinbart.
Die Schufa bewertet die Kreditwürdigkeit einzelner Verbraucher anhand von gesammelten Daten. Auf Grundlage des Schufa-Werts können Unternehmen die Wahrscheinlichkeit einschätzen, ob jemand seine Rechnungen zahlt. Banken, Kreditvermittler, Onlinehändler oder beispielsweise auch Energieversorger nutzen ihn.
G. Lopes--JDB
