Die Quantifizierung des Vertrauens.
Duncker & Humblot (Verlag)
978-3-428-19084-3 (ISBN)
Seit Jahrzehnten entscheidet der Kreditscore über den Abschluss von Kreditverträgen. Hierbei handelt es sich um eine Methode zur Quantifizierung von Vertrauen, da der Kreditscore die »Vertrauensfrage Kreditvergabe« numerisch beantwortet. KI und Big Data lassen auf genauere Bonitätsbewertungen hoffen, bergen hingegen die Gefahr undurchsichtiger Entscheidungen. Dies verschärft die gegensätzliche Interessenlage der Kreditvertragsparteien, denn der Kreditgeber will möglichst risikoadäquate Entscheidungen treffen, während der Kreditnehmer seine Daten selbstbestimmt offenlegen und sich bestmöglich präsentieren möchte. Die Arbeit untersucht die aufgeworfene Frage der Transparenz des Kreditscorings am Maßstab des Bankaufsichts- und Datenschutzrechts. Neben der Herausarbeitung des geltenden Regelungskonstrukts zeigt die gemeinsame Betrachtung, dass die sich ergänzenden Vorgaben einen interessengerechten Ausgleich zugunsten von Erklärbarkeit und Finanzstabilität hervorbringen.Ausgezeichnet mit dem Baker & McKenzie-Preis 2023 und dem DKS Award 2022 durch den Deutsche Kreditmarkt-Standards e.V. »The Quantification of Trust. An Examination of the Transparency Requirements on Credit Scoring Prior to the Conclusion of Consumer Loan Agreements in Light of Banking Supervisory and Data Protection Law«: The credit score regularly determines the conclusion of credit agreements. It is a method for quantifying trust, as the credit score provides a numerical answer to the »question of trust in lending«. In addition to an interdisciplinary introduction to credit scoring in the age of artificial intelligence and big data, the examination analyses the transparency requirements in relation to credit scoring stated by banking supervisory and data protection law.
§ 1 Einleitung
Der Verbraucher als Objekt des Kreditscoring – Kreditscoring am Maßstab funktionaler Transparenz – Stand der Forschung – Gang der Untersuchung
§ 2 Einführung in das Kreditscoring
Kreditscoring aus ökonomischer Perspektive – Historische Entwicklung: Von der Intuition zur Statistik – oder vom menschlichen zum maschinellen Lernen – Herkömmliches und alternatives Kreditscoring – Kreditscoring aus technischer Perspektive – Prozess des Kreditscorings
§ 3 Transparenz durch Bankaufsichtsrecht
Vorgaben des Baseler Rahmenwerkes – Kreditrisikomanagement als Ausfluss qualitativer Organisationspflichten – Anforderungen an die Beurteilung des Kreditrisikos zur Berechnung der Eigenmittelanforderungen – Institutionelle Transparenz durch Offenlegung
§ 4 Transparenz durch Datenschutzrecht
Datenschutzrechtliche Grundlagen – Datenschutzrechtliche Rechtmäßigkeit des internen Kreditscorings – Restriktionen für automatisierte Kreditentscheidungen, Art. 22 DS-GVO – Funktionale Transparenz
§ 5 Zusammenfassung und Ausblick
Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse – Ausblick: Transparenz durch KI-Recht
Literatur- , Quellen- und Stichwortverzeichnis
| Erscheinungsdatum | 09.03.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Untersuchungen über das Spar-, Giro- und Kreditwesen. Abteilung B: Rechtswissenschaft ; 227 |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 157 x 233 mm |
| Gewicht | 585 g |
| Themenwelt | Recht / Steuern ► Privatrecht / Bürgerliches Recht ► IT-Recht |
| Recht / Steuern ► Wirtschaftsrecht ► Bank- und Kapitalmarktrecht | |
| Betriebswirtschaft / Management ► Spezielle Betriebswirtschaftslehre ► Bankbetriebslehre | |
| Schlagworte | Auskunftei • Big Data • Kredit • Künstliche Intelligenz • Profiling • Rating • Schufa • Scoring |
| ISBN-10 | 3-428-19084-X / 342819084X |
| ISBN-13 | 978-3-428-19084-3 / 9783428190843 |
| Zustand | Neuware |
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