Profilbildung (Scoring). Die SCHUFA-Auskunft kann um sogenannte Scorewerte ergänzt werden. Beim Scoring wird anhand von gesammelten Informationen und Erfahrungen aus der Vergangenheit eine Prognose über zukünftige Ereignisse erstellt. Die Berechnung aller Scorewerte erfolgt bei der SCHUFA grundsätzlich auf Basis der zu einer betroffenen Person bei der SCHUFA gespeicherten Informationen, die auch in der Auskunft nach Art. 15 DS-GVO ausgewiesen werden. Darüber hinaus berücksichtigt die SCHUFA beim Scoring die Bestimmungen § 31 BDSG. Anhand der zu einer Person gespeicherten Einträge erfolgt eine Zuordnung zu statistischen Personengruppen, die in der Vergangenheit ähnliche Einträge aufwiesen. Das verwendete Verfahren wird als „logistische Regression“ bezeichnet und ist eine fundierte, seit langem praxiserprobte, mathematisch-statistische Methode zur Prognose von Risikowahrscheinlichkeiten. Folgende Datenarten werden bei der SCHUFA zur Scoreberechnung verwendet, wobei nicht jede Datenart auch in jede einzelne Scoreberechnung mit einfließt: Allgemeine Daten (z.B. Geburtsdatum, Geschlecht oder Anzahl im Geschäftsverkehr verwendeter Anschriften), bisherige Zahlungsstörungen, Kreditaktivität letztes Jahr, Kreditnutzung, Länge Kredithistorie sowie Anschriftendaten (nur wenn wenige personenbezogene kreditrelevante Informationen vorliegen). Bestimmte Informationen werden weder gespeichert noch bei der Berechnung von Scorewerten berücksichtigt, z.B.: Angaben zur Staatsangehörigkeit oder besondere Kategorien personenbezogener Daten wie ethnische Herkunft oder Angaben zu politischen oder religiösen Einstellungen nach Art. 9 DS-GVO. Auch die Geltendmachung von Rechten nach der DS-GVO, also z.B. die Einsichtnahme in die bei der SCHUFA gespeicherten Informationen nach Art. 15 DS-GVO, hat keinen Einfluss auf die Scoreberechnung. Die übermittelten Scorewerte unterstützen die Vertragspartner bei der Entscheidungsfindung und gehen dort in das Risikomanagement ein. Die Risikoeinschätzung und Beurteilung der Kreditwürdigkeit erfolgt allein durch den direkten Geschäftspartner, da nur dieser über zahlreiche zusätzliche Informationen – zum Beispiel aus einem Kreditantrag – verfügt. Dies gilt selbst dann, wenn er sich einzig auf die von der SCHUFA gelieferten Informationen und Scorewerte verlässt. Ein SCHUFA-Score alleine ist jedenfalls kein hinreichender Grund einen Vertragsabschluss abzulehnen.
Profilbildung (Scoring). Vor Geschäften mit einem wirtschaftlichen Risiko möchten Geschäftspartner möglichst gut einschätzen können, ob den eingegangenen Zahlungsverpflichtun- gen nachgekommen werden kann. Durch die Auskunft und mittels sogenannter Wahrscheinlichkeitswerte unterstützt die CRIF GmbH Unternehmen bei der Entscheidungsfindung und hilft dabei, alltägliche (Waren-) Kreditgeschäfte rasch abwickeln zu können. Hierbei wird anhand von gesammelten Informationen und Erfahrungen aus der Vergangenheit eine Prognose über zukünftige Ereignisse erstellt („Scoring“). Die Berechnung der Wahrscheinlichkeitswerte erfolgt bei der CRIF GmbH primär auf Basis der zu einer betroffenen Person bei der CRIF GmbH gespeicherten Informationen, die auch in der Auskunft gemäß Art. 15 DSGVO ausgewiesen werden. Zudem finden Anschriftendaten Verwendung. Anhand der zu einer Person gespeicherten Einträge und der sonstigen Daten erfolgt eine Zuordnung zu statistischen Personengruppen, die in der Vergangenheit ähnliche Zahlungsverhal- ten aufwiesen („Scoreberechnung“). Zur Entwicklung des statistischen Modells einer solchen Zuordnung („Scoremodell“) werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, wie z.B. die logistische Regression. Die von CRIF GmbH eingesetzten maschinellen Lernverfahren sind fundierte, seit langem praxiserprobte, ma- thematisch-statistische Methoden zur Prognose von Risikowahrscheinlichkeiten bzw. Erfüllungswahrscheinlichkeiten. Folgende Daten werden bei der CRIF GmbH zur Scoreberechnung verwendet, wobei nicht jede Datenart auch in jede einzelne Scoreberechnung mit einfließt: Geburtsdatum, Geschlecht, Warenkorbwert, Anschriftendaten und Wohndauer, bisherige Zahlungsstörungen, öffentliche Negativmerkmale wie Nichtabgabe der Vermögensauskunft, Gläubigerbefriedigung ausgeschlossen, Gläubigerbefriedigung nicht nachgewiesen, Inkassoverfahren- und Inkassoüberwachungsver- fahren. Mit welcher Wahrscheinlichkeit eine betroffene Person einen Hypothekenkredit zurückzahlen wird, muss nicht der Wahrscheinlichkeit entsprechen, mit der sie eine Rechnung im E-Commerce-Handel störungsfrei ausgleicht. Aus diesem Grund bietet die CRIF GmbH ihren Vertragspartnern unterschiedliche bran- chenspezifische Scoremodelle an. Scorewerte betroffener Personen verändern sich u.U. häufiger, da sich auch die Informationen, die bei der CRIF GmbH über eine Person gespeichert sind, verändern. So kommen neue Informationen hinzu, während andere aufgrund von Speicherfristen gelöscht werden. Außerdem ändern sich auch die Infor...
Profilbildung (Scoring). Neben der Erteilung von Auskünften über die zu einer Person gespeicherten Informationen unterstützt die SCHUFA ihre Vertragspartner bei deren Entscheidungsfindung durch Profilbildungen, insbesondere mittels sogenannter Scorewerte. Dies hilft z. B. dabei, alltägliche Kreditgeschäfte rasch abwickeln zu können. Unter dem Oberbegriff der Profilbildung wird die Verarbeitung personenbezogener Daten unter Analyse bestimmter Aspekte zu einer Person verstanden. Besondere Bedeutung nimmt dabei das sogenannte Scoring im Rahmen der Bonitätsprüfung und Betrugsprävention ein. Scoring kann aber darüber hinaus der Erfüllung weiterer der in Ziffer 2.1 dieser SCHUFA-Information genannten Zwecke dienen. Beim Scoring wird anhand von gesammelten Informationen und Erfahrungen aus der Vergangenheit eine Prognose über zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen erstellt. Anhand der zu einer Person bei der SCHUFA gespeicherten Informationen erfolgt eine Zuordnung zu statistischen Personengruppen, die in der Vergangenheit eine ähnliche Datenbasis aufwiesen. Zusätzlich zu dem bereits seit vielen Jahren im Bereich des Bonitätsscorings etablierten Verfahren der Logistischen Regression, können bei der SCHUFA auch Scoringverfahren aus den Bereichen sogenannter Komplexer nicht linearer Verfahren oder Expertenbasierter Verfahren zum Einsatz kommen. Dabei ist es für die SCHUFA stets von besonderer Bedeutung, dass die eingesetzten Verfahren mathematisch-statistisch anerkannt und wissenschaftlich fundiert sind. Unabhängige externe Gutachter bestätigen uns die Wissenschaftlichkeit dieser Verfahren. Darüber hinaus werden die angewandten Verfahren der zuständigen Aufsichtsbehörde offengelegt. Für die SCHUFA ist es selbstverständlich, die Qualität und Aktualität der eingesetzten Verfahren regelmäßig zu prüfen und entsprechende Aktualisierungen vorzunehmen. Die Ermittlung von Scorewerten zur Bonität erfolgt bei der SCHUFA auf Grundlage der zu einer Person bei der SCHUFA gespeicherten Daten, die auch in der Datenkopie nach Art. 15 DS-GVO ausgewiesen werden. Anhand dieser bei der SCHUFA gespeicherten Informationen erfolgt dann eine Zuordnung zu statistischen Personengruppen, die in der Vergangenheit eine ähnliche Datenbasis aufwiesen. Für die Ermittlung von Scorewerten zur Bonität werden die gespeicherten Daten in sogenannte Datenarten zusammengefasst, die unter xxx.xxxxxx.xx/xxxxxxx-xxx eingesehen werden können. Bei der Ermittlung von Scorewerten zu anderen Zwecken können auch weitere Daten(arten)...
Profilbildung (Scoring). (i) KSV: Die Auskunft der KKE und WDB kann um sogenannte Scorewerte ergänzt werden. Beim Scoring wird anhand von gesammelten Informationen und Erfahrungen aus der Vergangenheit eine Prognose über zukünftige Ereignisse erstellt. Die Berechnung aller Scorewerte erfolgt beim KSV grundsätzlich auf Basis der zu einer betroffenen Person beim KSV gespeicherten Informationen, die auch in der Auskunft nach Art. 15 DSGVO ausgewiesen werden. Darüber hinaus berücksichtigt der KSV beim Scoring die menschliche Mitwirkungspflicht in automatisierten Verfahren. Anhand der zu einer Person gespeicherten Einträge erfolgt eine Zuordnung zu statistischen Personengruppen, die in der Vergangenheit ähnliche Einträge aufwiesen. Das verwendete Verfahren wird als „logistische Regression“ bezeichnet und ist eine fundierte, seit langem praxiserprobte, mathematisch-statistische Methode zur Prognose von Risikowahrscheinlichkeiten. Folgende Datenarten werden beim KSV zur Scoreberechnung verwendet, wobei nicht jede Datenart auch in jede einzelne Scoreberechnung mit einfließt: Allgemeine Daten (z.B. Geburtsdatum, im Geschäftsverkehr verwendete Anschriften), bisherige Zahlungsstörungen, Kreditaktivität des letzten Jahres, Kreditnutzung, Länge der Kredithistorie sowie Anschriftendaten (nur wenn wenige personenbezogene kreditrelevante Informationen vorliegen). Bestimmte Informationen werden weder gespeichert noch bei der Berechnung von Scorewerten berücksichtigt, z.B.: Angaben zur Staatsangehörigkeit oder besondere Kategorien personenbezogener Daten (wie etwa ethnische Herkunft oder Angaben zu politischen oder religiösen Einstellungen) nach Art. 9 DSGVO. Auch die Geltendmachung von Rechten nach der DSGVO, also z.B. die Einsichtnahme in die beim KSV gespeicherten Informationen nach Art. 15 DSGVO, hat keinen Einfluss auf die Scoreberechnung. Die übermittelten Scorewerte unterstützen die Vertragspartner bei der Entscheidungsfindung und gehen dort in das Risikomanagement ein. Die Risikoeinschätzung und Beurteilung der Kreditwürdigkeit erfolgt allein durch den direkten Geschäftspartner, da nur dieser über zahlreiche zusätzliche Informationen – zum Beispiel aus einem Finanzierungsantrag – verfügt. Dies gilt selbst dann, wenn er sich einzig auf die vom KSV gelieferten Informationen und Scorewerte verlässt. Ein KSV-Scorewert alleine ist jedenfalls kein hinreichender Grund einen Vertragsabschluss abzulehnen.
Profilbildung (Scoring). Vor Geschäften mit einem wirtschaftlichen Risiko möchten Geschäftspartner möglichst gut einschätzen können, ob den einge- gangenen Zahlungsverpflichtungen nachgekommen werden kann. Durch die Auskunft und mittels sogenannter Wahrscheinlich- keitswerte unterstützt die CRIF Bürgel GmbH Unternehmen bei der Entscheidungsfindung und hilft dabei, alltägliche (Waren-
Profilbildung (Scoring). Vor Geschäften mit einem wirtschaftlichen Risiko möchten Geschäftspartner möglichst gut einschätzen können, ob den eingegan- genen Zahlungsverpflichtungen nachgekommen werden kann. Die EURO-PRO berechnet Scorewerte nicht selbst, sondern bezieht diese von der CRIF Bürgel GmbH, Xxxxxxxxxx. 000, 00000 Xxxxxxx, Tel.: +00 (0)00 00000-0. Satzung (C) – Auszug aus der Satzung der „DEVK Deutsche Eisenbahn Versicherung Sach- und HUK-Versicherungsverein auf Gegenseitigkeit