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About this book

Social Credit Ratings sind das Ergebnis von Sozialkreditsystemen. Diese umfassen auf verschiedene Datenbanken zugreifende, online betriebene Rating- oder Scoringsysteme, bei denen beispielsweise die Kreditwürdigkeit, das Strafregister und das soziale und gesellschaftliche Verhalten von Personen oder Organisationen wie Unternehmen oder Nichtregierungsorganisationen zur Klassifizierung ihrer Reputation verwendet werden. Das Fahreignungs-Bewertungssystem des Kraftfahrt-Bundesamtes, das für jedermann bestimmte Ordnungswidrigkeiten, Fahrverbote oder Straftaten mit Punkten bewertet und speichert, ist ebenso bekannt und anerkannt wie die SCHUFA-BonitätsAuskunft, der Creditreform-Bonitätsindex oder Noten von Ratingagenturen. Ähnliche Systeme wie Hotelsterne, Verkäuferbewertungen in Online-Shops, Likes, Zertifikate und Zeugniszensuren aller Art sind in Deutschland wie auch in vielen anderen Ländern und weltweit in Social Media verbreitet. Der vom chinesischen Staatsrat beschlossene Aufbau eines staatseigenen Sozialkreditsystems führt solche Ratings und Scorings aufgrund einzigartiger Verknüpfungen in eine neue Dimension, die erst durch die neuen Informations- und Kommunikationstechnologien ermöglicht wurde. Dieses Buch gibt einen tiefen Einblick in die verwendeten Daten, Verfahren, Methoden und Modelle sowie diskutiert Bedeutung, Nutzen, Funktionen, Anwendungsbereiche und auch Risiken und Gefahren von Social Credit Ratings.

Table of Contents

Frontmatter

Chinas Social Credit Rating

Frontmatter

1. Reflections on China’s Credit Reporting Practice

This article discusses the current situation, logic and development trends of China’s credit reporting system. China’s credit reporting system is composed of financial, commercial and administrative credit reporting, which were set up according to its resource allocation system divided into financial sector, non-financial sector, and government sector, respectively. The three sectors take credit as one of the referential factors in resource allocation, and establish corresponding credit reporting systems and credit evaluation mechanisms. The high participation of government departments in resource allocation gives the pattern, content, and purpose of the credit reporting systems its Chinese character. China’s three major resource allocation systems and three major credit reporting systems complement each other, which is a new type of social governance model to achieve co-governance on credit rules.

Jingmei Wu 吴晶妹

2. Zur historischen Entwicklung des Kreditbegriffs

Mit dem Wandel der menschlichen Gesellschaft hat der Begriff des Kredits in verschiedenen historischen Perioden unterschiedliche Konnotationen. Die ethische Bedeutung von Kredit erschien zuerst, anschließend die wirtschaftliche Bedeutung und schließlich die rechtliche Bedeutung. Das Konzept des Kredits in der modernen Gesellschaft ist eine Vereinigung verschiedener Bedeutungen in der Geschichte. Die Bedeutung von „Kredit“ unterscheidet sich von „Reputation“ und „Vertrauen“, hängt jedoch von ihnen auch zusammen.

Xinzhong Shi 石新中

3. Normalisierung koordinierter Sanktion von Unehrlichkeit

Basierend auf der Definition des Systems der gemeinsamen Sanktion von Unehrlichkeit werden in diesem Artikel systematisch der Evolutionsprozess, die wichtigsten Methoden, Auswirkungen, Probleme und die internationalen Erfahrungen des Systems aufgeführt. Mit der Förderung der koordinierten Sanktion von Unehrlichkeit in größerem Umfang und Ausmaß haben sich an einigen Stellen unfaire Bestrafungen, verallgemeinerte Bestrafungsmaßnahmen und unsachgemäße Verwaltung von schwarzen Listen herausgebildet, was eine hohe Aufmerksamkeit benötigt. Angesichts der Tatsache, dass einige der von China durchgeführten administrativen Maßnahmen zur koordinierten Sanktion von Unehrlichkeit bereits im Rahmen der administrativen Bestrafung liegen, sollten sie gesetzlich verankert werden. Gleichzeitig wird vorgeschlagen, den Mechanismus für die koordinierte Sanktion von Unehrlichkeit unter den folgenden drei Gesichtspunkten zu verbessern: Erstens soll die Gesetzgebung über die koordinierte Sanktion von öffentlichen Krediten auf drei Wegen beschleunigt werden, nämlich Überarbeitung des Verwaltungsstrafgesetzes, Beschleunigung des Gesetzgebungsprozesses für das Sozialkreditgesetz sowie Überarbeitung bzw. Verbesserung der Vorschriften für die damit verbundenen Felder, und die Klauseln über die koordinierte Sanktion von Krediten darin einzubetten usw. Die zweite besteht darin, ein Listenverwaltungssystem für die koordinierte Sanktion einzuführen, um die gemeinsamen Bestrafungsmaßnahmen explizit, offen und vorhersehbar zu machen. Drittens ist die Einrichtung eines koordinierten Sanktionsmechanismus für Marktkredite zu beschleunigen, um mit dem gemeinsamen Sanktionsmechanismus für Öffentlichen Vertrauensmissbrauch interoperabel zu sein und koordiniert entwickeln zu können.

Jiaping Han韩家平, Didi Xu 许荻迪, Yuanyuan Guan 关媛媛

4. Bewertung der Integrität und Zustand des chinesischen städtischen Kreditsystems mit CEI-Index

Die Theorie des chinesischen Sozialkreditsystems wurde 1999 begründet. Im selben Jahr begann die chinesische Regierung mit dem Aufbau des städtischen Kreditsystems. Im Herbst dieses Jahres wurde Shanghai in einem durch den damaligen Premierminister des Staatsrates, Zhu Rongji erteilten Untersuchungsbericht der Regierung als Pilot für den Bau des städtischen Kreditsystems der Zentralregierung bestimmt.

Junyue Lin 林钧跃

Social Credit Rating Governance

Frontmatter

5. A Study on the Typological Regulation of the Dishonesty Punishment

The punishment of dishonesty is an important content of the credit rule of law. The punishment of dishonesty is not a precise legal concept, so we must use legal technology to analyze and define it. Among the market punishment, industrial punishment, social punishment, administrative punishment, judicial punishment and other punishment mechanisms, the punishment by the public power is the focus of the credit rule of law. Administrative disciplinary measures are not all right-limited measures. In essence, the administrative blacklist measure of right restriction belongs to administrative punishment, but it does not violate the principle of “one punishment for one violation”. In the future, when legislating the social credit law, we should typologically regulate dishonesty punishment and focus on the administrative punishment regulating the constitutive elements, punishment measures and procedures, credit restoration mechanism and other issues.

Wei Wang 王伟

6. The Social Credit System and China’s Rule of Law

In 2014, the People’s Republic of China central government formally declared the construction of a Social Credit System (SCS) a national task. Meanwhile, government-designated localities and companies are experimenting with scoring systems for businesses, citizens and the administration. The government’s initiative introduces mechanisms for a massive aggregation and exchange of data about ‘credit subjects’, pushes for the application of such credit information in the decision-making processes in both the public and the private sector, and elevates the punishment of naming and shaming to new prominence. Its conceptual heritage is social management, a governance strategy born in the political apparatus of the PRC that does not operate with the traditional notion of law. The SCS’ potentially heavy impact, as well as its conceptual heritage in social management, begs the question of what difference it makes to the rule of law in the PRC. A legal framework for the SCS does not (yet) exist. It has been held that the SCS is a powerful tool to strengthen the rule of law. However, this thesis aims to bring to light challenges that arise from the SCS for the rule of law. It does so by considering the SCS’ conceptual cradle, and further mapping what has surfaced of the SCS to date in policy and legislative documents, the commercial credit market, and local pilot projects. Drawing on this comprehensive picture of the SCS, elements which appear at odds with rule of law will be pointed out. They include a lack of legal definitions for SCS key terms such as ‘trustworthiness’, opaque procedures and possible penalties that bypass the law. Ways to integrate them into the Rechtsstaat will be considered, all of which necessitate a re-definition of what law is. Finally, the angle of social management offers a meta-social credit system as a solution to conciliate the SCS and rule of law. The question remains whether the SCS can truly solve all problems that it brings about merely by means of its own conceptual heritage, social management theory – or whether an independent organ outside of itself is indispensable.

Marianne von Blomberg

7. Toward A Reputation State: A Comprehensive View of China’s Social Credit System Project

China’s Social Credit System Project (the “SCSP”) is one of the most misunderstood recent developments in China’s law and policy. This chapter offers a comprehensive conceptual thesis that explains the SCSP as the Chinese government’s multi-faceted strategy to use reputation in law and governance. The SCSP envisions that reputation mechanisms such as blacklisting, rating, and scoring be used to tackle a range of the country’s intractable governance problems in its social and economic realms. While knowing no apparent equivalent elsewhere in the world, the SCSP portends the rise of the “reputation state” on a wider scale, as government authorities outside of China will also increasingly seek to use reputation mechanisms and technologies in the spheres of law and governance. And as it both raises high hopes and stokes grave fears, the SCSP has so far been shaped and limited by the institutional and market forces that animate it in the first place.

Xin Dai 戴昕

8. Forschung zum städtischen Personal Credit Scoring im Kontext der Rechtsstaatlichkeit

Im Zuge der Beschleunigung des Aufbaus und der Vervollständigung des Sozialkreditsystems in China führen immer mehr Regionen innovative Mechanismen mit lokalen Besonderheiten zum Personal Credit Scoring ein. Mit Belohnungs- oder Bestrafungsmaßnahmen gemäß Credit Scores ist es ein Mittel der Sozialgovernance geworden. Als ein neues Governanceinstrument spielt Personal Credit Scoring eine wichtige Rolle in der Verbesserung von Zielgerichtetheit und Effektivität der Sozialgovernance. In der Praxis entstehen allerdings Probleme wie eine zu breit angelegte Datenerfassung, eingeschränkte Transparenz der Bewertungsregeln sowie unklare Festlegung der Anwendungsbereiche. Vollständige Umsetzung der Verfahrensanforderungen während Etablierung und Durchführung der Regeln zur Ermittlung der Credit Scores, Optimierung der Bewertungsdimensionen sowie Einschränkung des Verwendungsumfangs etc. sind einerseits unumgänglich für die Gewährleistung der Rechtmäßigkeit und Wirksamkeit des Personal Credit Scorings als neues Governanceinstrument und sind andererseits erforderlich zur Förderung der Rechtsstaatlichkeit sowie dem Aufbau einer Kreditgesellschaft.

Minghua Lin 林明华

9. Risk Culture as a Means of Mitigating Conduct Risk

Similarities with and Differences to the China Social Credit System

Banks around the world have been exposed to numerous cases of misconduct at individual as well as on a systemic level, inflicting harm on single customers and the society as a whole. This includes inappropriate product design (e.g. securitizations which led to the financial crisis), large-scale market manipulations (LIBOR and other reference rates), as well as other fraudulent activities (e.g. creation of accounts without the knowledge of the affected clients). Regulatory bodies have reacted with a broad range of requirements and recommendations. A key tool in fighting misconduct is the strengthening of risk culture as an “institution’s norms, attitudes and behaviours related to risk awareness, risk-taking and risk management, and the controls that shape decisions on risks”(EBA 2017). Implementing risk culture frameworks is a means of influencing behaviour of employees to mitigate those risks in individual banks and thus ultimately to improve the reputation of the banking sector as a whole. While banks have made progress in designing those frameworks, the maturity of this particular discipline is still at a moderate level and full-scale implementation is not yet common. The China Social Credit System also aims at improving behaviour of individuals and corporations by setting clear expectations and measuring compliance with those. Chinese authorities have gathered substantial experience with this methodology during pilot implementations and are refining the approach further during the rollout throughout the country. A comparison of those two approaches leads to suggestions on what the two approaches could learn from each other.

Thomas Kaiser, Tatjana Schulz

10. Überwachungsstaat China

Die Kommunistische Partei Chinas (KPCh) ist darauf aus, das Verhalten und die Gesinnung der Bürger nach den Vorgaben der Führung gleichzuschalten. Wichtigster Hebel dabei ist das geplante Sozialkreditsystem – eine von Algorithmen gesteuerte Maschinerie, die Bürger, Unternehmen, Institutionen und Behörden überwacht, bewertet und, je nachdem, belohnt oder bestraft. Anders als in der deutschen Schufa geht es dabei nicht nur um Bonitätsauskünfte über Kreditverträge und Zahlungsverhalten, sondern um sämtliche Daten. Das System ist als „Totalitarismus im digitalen Gewand“ beschrieben worden. Bundeskanzlerin Angela Merkel soll dazu gesagt haben, George Orwell’s „1984“ sei im Vergleich dazu nur ein „laues Lüftchen“. Das SKS stellt auch die ausländischen Unternehmen in China vor große Herausforderungen.

Theo Sommer

11. Social Credit, Sicherheit und Freiheit

Die Nachrichten über die sogenannten Social Credit Systeme verbreiteten sich im Westen verhältnismäßig spät und entwickelten sich seither in der Berichterstattung zu einer Art negativem Faszinosum und Clickbait-Thema ohne Tiefgang. In ihrem Beitrag betrachtet die Politikwissenschaftlerin und Sinologin Katika Kühnreich die westliche Kritik der Systeme, arbeitet oft vernachlässigte ideologische Wurzeln der Systeme heraus und legt Verwandtschaften zu Tendenzen im westlichen Machtgefüge frei. Neben dem Eingehen von Aspekten der Gamifizierung innerhalb dieser Systeme zeichnet sie die Wege, auf denen Menschen in solche Systeme geführt werden nach und zeigt internationale Parallelen in den Veränderungen von Herrschaft. Zum Ende wirft sie die Frage nach Konsequenzen, aber auch dem Energie- und Ressourcenverbrauch solch technisierter Systeme der Kontrolle auf.

Katika Kühnreich

Persönlichkeits- und Wettbewerbsrecht

Frontmatter

12. Europäisches Datenschutzrecht und Bonitätssysteme in China

Bonitätssysteme in China sind zum einen auf in China tätige Unternehmen gerichtet und sammeln Informationen über das Geschäftsgebaren, die Einhaltung von gesetzlichen Regelungen insbesondere zu Compliance oder auch zu Umweltschutz. Die daraus abgeleiteten Bewertungen qualifizieren Unternehmen als gute oder schlechte Geschäftspartner oder Wirtschaftsakteure. Damit sind entsprechende Vor- oder Nachteile für die Unternehmen verbunden.Zum anderen gibt es zahlreiche Ansätze, das Verhalten von natürlichen Personen auf der Grundlage umfassender Informationssammlung aus allen Lebensbereichen zu bewerten und ihnen entsprechend der Ergebnisse den Zugang zu sozialen Leistungen zu erschweren oder zu erleichtern und im Allgemeinen ihre Stellung in der Gesellschaft durch den generierten „Score“ zu beeinflussen.Die europäischen Datenschutzgesetze stellen an alle Unternehmen, Behörden und öffentlichen Einrichtungen umfangreiche Anforderungen, wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden. Ziel ist es, den natürlichen Personen ein Selbstbestimmungsrecht über sie betreffende Informationen zu gewähren. Voraussetzung dafür ist eine hohe Transparenz über die Verarbeitung personenbezogener Daten und umfangreiche Rechte der Betroffenen auf Auskunft, Widerspruch und Löschung ihrer Daten.Die europäischen Datenschutzgesetze binden in der EU ansässige Unternehmen vor allem auch hinsichtlich der Übermittlung von personenbezogenen Daten in Länder außerhalb der EU. Die Anforderungen des europäischen Datenschutzes gelten deshalb für eine Übermittlung von personenbezogenen Daten an Bewertungssysteme in China in vollem Umfang. Das hat zur Folge, dass ein in der EU ansässiges Unternehmen für ein Bewertungssystem relevante Daten über seine Geschäftstätigkeit in China nur dann zur Verfügung stellen kann, wenn diese Informationen keinerlei Bezug zu natürlichen Personen aufweisen. Ein Rückschluss auf in den Unternehmen agierende Personen muss also völlig ausgeschlossen sein.Chinesische Unternehmen, die in der EU Produkte und Dienstleistungen natürlichen Personen anbieten oder deren Tätigkeit auf die Beobachtung natürlicher Personen ausgerichtet ist, sind im Hinblick auf die damit im Zusammenhang stehende Verarbeitung von Kundendaten ebenfalls an die europäischen Gesetze gebunden. Dies schließt die Weitergabe personenbezogener Daten an Bewertungssysteme in China völlig aus.Die Lösung dieser Problematik könnte in der Schaffung einer in der EU wirksamen gesetzlichen Grundlage für die Informationsbereitstellung an Bonitätssysteme in China sein. Voraussetzung dafür wäre eine Etablierung von Datenschutzregeln in der Struktur der chinesischen Bewertungssysteme, die ein EU-adäquates Datenschutzniveau garantieren.

Barbara Kirchberg-Lennartz

13. Social Credit Rating im Spannungsfeld zwischen möglichst umfassender Informationsgrundlage für Entscheidungen und dem Schutz der Privatsphäre

Der Artikel betrachtet die Frage, ob und unter welchem Umständen das Modell des Social Credit Rating in einem europäischen, insbesondere deutschen Rechtssystem umsetzbar wäre und kommt zu dem Ergebnis, dass bei allem verständlichen Interesse an einer umfassenden Sachverhaltsgrundlage für eine Entscheidung die Idee gegen fundamentale Prinzipien unseres Rechtssystems, wie dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung und dem Rechtsstaatsprinzip diametral entgegen läuft.

Steffen Salvenmoser

14. Influencer Marketing und Recht

Das Influencer Marketing ist in den letzten Jahren in der Welt des Marketings ein wichtiger Bestandteil geworden, insbesondere für Unternehmen. Auch hat es einen vollständig neuen Beruf zu Tage gebracht: der Influencer. Lange Zeit von vielen belächelt, ist mittlerweile ein umfassendes Business daraus entstanden. Ganz klar ist – am Influencer Marketing kommt man so schnell nicht vorbei. Der nachfolgende Inhalt beleuchtet unter anderem die Grundlagen des Influencer Marketings sowie des Influencers an sich, insbesondere aber die rechtlichen Herausforderungen.

Scarlett Lüning

Ethik im Social Credit Rating

Frontmatter

15. Geschäftsethik in China – ein Praxisbericht

Die herausragende wirtschaftliche Entwicklung der Volksrepublik China hat in den vergangenen Jahrzehnten viele positive Effekte herbeigeführt: Sinkende Armut, wachsende Mittelschicht, innovative High-Tech-Unternehmen. Die Liste ließe sich lange fortführen. Der massive Bedeutungsgewinn materieller Leitmotive hat aber auch eine Ethik des Gewinnens gefördert, in der ein clever agierender Geschäftsmann sich zum Erreichen des Erfolges sehr weitreichender Mittel bedienen kann, während der Verlierer nicht geschickt oder klug genug war, um das Risiko zu erkennen. Ein moralisch ethischer Konsens im Geschäftsleben fehlt. Manipulation, Spekulation sowie ein riesiger grauer Kapitalmarkt sind die Kehrseite des wirtschaftlichen Erfolgs. Folge ist ein gesellschaftlicher Vertrauensverlust, der sich negativ auf die gesamte volkswirtschaftliche Entwicklung auswirkt. Der 2014 veröffentlichten Plan der chinesischen Regierung, im Jahr 2020 ein umfassendes, datenbasiertes Social Credit System einzuführen, ist unter anderem der Versuch, das geringe gesellschaftliche Vertrauen zu adressieren und ein faires, transparentes, und berechenbares Wirtschaftsumfeld zu schaffen. Das Mammutprojekt bezieht auch alle in China tätigen Unternehmen mit ein, die Daten aus rund 30 Bereichen an die zuständigen lokalen und nationalen Behörden weiterreichen müssen. Dort werden die Daten in einer zentralen Datenbank konsolidiert und analysiert. Mittels eines komplexen, intransparenten Algorithmus wird schließlich ein Rating ermittelt, das sowohl Strafen als auch Vergünstigungen zur Folge haben kann. Der vorliegende Beitrag liefert einen Praxisbericht über die chinesische Geschäftsethik und analysiert, inwieweit das Corporate Social Credit System geeignet ist, die Schattenseiten des wirtschaftlichen Erfolgs einzudämmen.

Thomas Stewens, Axel Rose

16. Das Sozialkreditsystem in China aus ethischer Sicht

Eine Diskussion der Chancen und Risiken für die Betroffenen

Das Sozialkreditsystem ist ein im Test bzw. in den Anfängen befindliches Überwachungs-, Erfassungs- und Bewertungssystem zur Angleichung des Verhaltens der Bürger, Behörden und Firmen von China an die moralischen, sozialen, rechtlichen, wirtschaftlichen und politischen Anforderungen der Kommunistischen Partei (KP). Es findet, so der Plan, ein permanentes Rating und Scoring mit Blick auf die Lebenssituation, das Sozialverhalten oder Verwaltungs- und Wirtschaftsaktivitäten statt. Der vorliegende Beitrag skizziert die Diskussion über das Sozialkreditsystem in den westlichen Medien und zwischen den Experten in China. Ausgehend von Grundannahmen, die von der Planung und Projektierung abgeleitet sind, werden Überlegungen aus der Perspektive der Ethik angestellt, und zwar mit Blick auf die betroffenen Bürgerinnen und Bürger. Die Anwendung des Systems auf Unternehmen spielt im vorliegenden Beitrag keine Rolle. Der Befund ist, dass eine bestimmte Umsetzung des Sozialkreditsystems die Lebensqualität heben, aber auch die Persönlichkeitsrechte und die Menschenrechte verletzen kann.

Oliver Bendel

17. Social Scoring als Mensch-System-Interaktion

Derzeit wird in China das sogenannte Social Credit Rating vorbereitet. Dieses Verfahren bildet verschiedenste Variablen, die dort an Bürgern erhoben werden, auf eine einzige Zahl ab. Dafür bedarf es vielerlei Absprachen, Entscheidungen und Normierungen, aber auch praktisch-technischer Dinge, wie Infrastruktur für Informationssammlung, -speicherung, und -integration. Beim Social Credit Rating handelt es sich in der Tat um ein komplexes System, bei dem viele Institutionen, Personen und Technik zusammenwirken müssen. Dies soll in diesem Kapitel künftig als „kleines“ System bezeichnet werden.

Ulrich Hoffrage, Julian N. Marewski

18. Diskriminierung im Sozialkreditsystem

Jeder Mensch diskriminiert – er unterscheidet verschiedene Verhaltensweisen und Merkmale seiner Mitmenschen und behandelt sie entsprechend unterschiedlich. Diese Aussage gilt jedenfalls in der Bedeutung des Begriffs „Diskriminierung“ als „Unterscheidung“. Unterscheidungen sind üblich und allgemein akzeptiert, selbst wenn daraus eine Benachteiligung folgt: Beispielsweise wählen Kunden das Produkt des Anbieters mit dem besten Preis-/Leistungsverhältnis – und entscheiden sich gegen dessen Konkurrenten. Im Alltagsleben ist Diskriminierung sogar unvermeidlich: „Knappheit der Ressourcen, Wettbewerb und Diskriminierung sind daher untrennbar miteinander verbunden“ (Kirchgässner 1997, S. 9, oder ähnlich Block und Walker 1981, S. 6.). In diesem Sinne diskriminiert auch jeder Staat: Er bestraft Gesetzesübertretungen, während er bestimmte Tätigkeiten fördert und unterscheidet damit ebenfalls zwischen verschiedenen Verhaltensweisen.

Dirk Schlotböller

19. Veränderung der relationalen Vorstellungen, des Sozialverhaltens und der Moralvorstellungen durch Social Credit Systeme

Menschen haben ein grundlegendes Bedürfnis nach Zugehörigkeit zu Gruppen und Gemeinschaften. Wenn sie sich mit der Gemeinschaft identifizieren, verhalten sie sich freiwillig kooperativ und engagieren sich für Gemeinschaftsziele. Zur Steuerung der sozialen Interaktion mit anderen verwenden Menschen unterschiedliche kognitive Modelle, die ihr Verhältnis zum Interaktionspartner und ein situativ angemessenes Verhalten bestimmen. Wir argumentieren, dass die Einführung eines allgemeingültigen Social Credit Systems nachhaltig die soziale Wahrnehmung und das soziale Denken so verändert, dass die Betroffenen sich in sozialen Interaktionen nur noch dann kooperativ verhalten, wenn dies für sie von Vorteil ist und vom Beurteilungssystem honoriert wird. Freiwilliges, aus innerem Antrieb motiviertes, kooperatives Verhalten und Engagement wird abnehmen. Dies wird sich mittelbar nicht nur negativ auf die soziale Interaktion zwischen einzelnen Personen, sondern auch auf Unternehmen auswirken, weil die Kreativität und damit die Innovationsfähigkeit abnehmen. Zusätzlich sind flächendeckende Social Credit Systeme aus unserer Sicht unvereinbar mit demokratischen Grundprinzipien.

Bernhard Streicher, Johannes F. W. Arendt

Nachhaltigkeit im Rating

Frontmatter

20. Green Economy, Green Deal und Sustainable Finance – Die zentrale Rolle von Nachhaltigkeitsratings

Gibt man heutzutage den Begriff „Nachhaltigkeit“ in eine Internet-Suchmaschine ein, erhält man mit ziemlich hoher Wahrscheinlichkeit Suchergebnisse im zweistelligen Millionenbereich. Diese hohe Zahl offenbart auch, dass weltweit eine Vielfalt von Verständnissen, Definitionen und Programmatiken zu Nachhaltigkeit kursiert. Lange Zeit hingegen hatte es den Anschein, dass es einen gewissen inhaltlichen Konsens zu Nachhaltigkeit gibt. Historische Bezugsgrundlage bildete das 1713 vom kurfürstlich-sächsischen Oberberghauptmann Hans Carl von Carlowitz veröffentlichte forstwirtschaftliche Werk „Sylvicultura Oeconomica“. Hierin wurde nicht nur die Idee und der Begriff der Nachhaltigkeit erstmals explizit behandelt, sondern auch in klaren Umrissen die Dreidimensionalität der Nachhaltigkeit formuliert (vgl. Höltermann und Oesten 2001). In der Nachhaltigkeitsvorstellung wie sie 1987 von der von den Vereinten Nationen eingesetzten „World Commission on Environment and Development“ (sogenannte Brundtland-Kommission) formuliert wurde, spiegeln sich die damaligen Grundelemente der Nachhaltigkeit wieder: „(…) eine Entwicklung, die die Bedürfnisse der Gegenwart befriedigt, ohne zu riskieren, dass künftige Generationen ihre eigenen Bedürfnisse nicht befriedigen können“ (Hauff 1987, S. 46).

Henry Schäfer

21. ESG-Risiken und ihre Quantifizierung

Das Akronym ESG ist eine englischsprachige Abkürzung und steht für „Environment“, „Social“ und „(Corporate) Governance“ (Umwelt, Soziales/Gesellschaft und Unternehmensführung/-struktur).Allgemeine Beispiele für den Bereich „Environment“ sind Höhe des Energieeinsatzes, Anteil erneuerbarer Energieträger, Strategie rund um das Thema Klimawandel, Emissionsausstoß. Unter „Social“ sind Aspekte wie beispielsweise Achtung der Menschenrechte, Verbot von Kinder- und Zwangsarbeit, Chancengleichheit und Diversität, Arbeitsplatzgestaltung, Weiterentwicklung zu verstehen. Das Kriterium „Governance“ zielt darauf ab, inwieweit Nachhaltigkeit strukturell im Unternehmen verankert ist. Darunter fallen beispielsweise Themen wie Nachhaltigkeitsmanagement, Maßnahmen zur Korruptionsbekämpfung, Umwelt- & Qualitätsmanagementsysteme, finanzielle Nachhaltigkeit und Risikomanagementsysteme.ESG-Risiken und -Chancen haben als Ursache eine hohe Relevanz, da sie hinsichtlich Wirkung beispielsweise die Reputation oder die immateriellen Werte eines Unternehmens erheblich beeinflussen können.Es wird dabei aufgezeigt, dass auch ESG-Risiken oft finanzielle Auswirkungen haben, die als solche zu quantifizieren und bei der Beurteilung des Gesamtrisikoumfangs (Eigenkapitalbedarfs), der Kapitalkosten und des Grads der „Bestandsgefährdungen“ eines Unternehmens (u. a. auch beispielsweise im Sinne von § 91 des deutschen Aktiengesetzes [AktG, eingeführt durch durch Kontroll- und Transparenzgesetz, KonTraG]) als solche zu berücksichtigen sind.Der nachfolgende Beitrag setzt sich mit der Relevanz und Bewertung von ESG-Risiken in der Praxis auseinander. Hierbei werden auch Parallelen zum „Social Credit Rating“ aufgezeigt und diskutiert. Ein besonderer Schwerpunkt liegt hierbei auf der Erläuterung der Bedeutung von Simulationsverfahren, die eine quantitative Bewertung komplexer Systeme, wie beispielsweise von Umweltsystemen oder sozialer Systeme, ermöglichen.

Werner Gleißner, Frank Romeike

Methoden und Modelle zum Social Credit Rating

Frontmatter

22. An Economic Approach to China’s Social Credit System

In an effort to increase trustworthiness across society, the Chinese government has been building its Social Credit System since 2014. This system targets all natural and legal persons in China and consists of four major elements: a central data platform, a rating system for commercial creditworthiness, a propaganda system for educative purposes and a publicly available listing system with black- and redlists (for negative or positive behavior) as well as consequential joint punishments and rewards. While most of the related academic discourse has focused on the system’s political implications, this paper provides an economic perspective on the Chinese government’s rationale for setting up such a system. Transaction cost economics has shown that trust is an important factor for business transactions and economic growth. However, China’s rapid economic development and modernization has weakened societal trust, including the traditional trust-building approach via guanxi (interpersonal relationships). Hence, the Chinese government is using the Social Credit System as an alternative approach for trust-building. The system is supposed to strengthen institutional mechanisms and incentivize trustworthy behavior. It can be regarded as an add-on to the currently rather weak legal system and fragmented government enforcement apparatus.

Theresa Krause, Doris Fischer

23. Daten, Verhalten, Persönlichkeit

Wie man datenbasiert Persönlichkeit analysiert und Verhalten prognostiziert – ein empirisches Beispiel

Verhalten folgt der Persönlichkeit des Handelnden. Wir zeigen mit unserem täglichen Verhalten, wer wir sind, welche Persönlichkeitseigenschaften bei uns wie stark ausgeprägt sind – im privaten wie beruflichen Handeln und in den Spuren, die unser Verhalten in sozialen Medien und im Internet hinterlässt. Die Analyse der Persönlichkeit des Handelnden auf Basis der digitalen Spuren steht noch am Anfang – existieren die Verhaltensspuren im Internet doch gerade erst seit einer Dekade. Umso mehr lohnt der Blick auf den Zusammenhang von in diesen Daten gezeigtem Verhalten und Persönlichkeit des Handelnden, um künftiges Verhalten mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu prognostizieren. So ist der Ansatz des Social Credit Rating grundsätzlich valide.Wie eng Daten, Verhalten und Persönlichkeit miteinander verbunden sind, wird anhand einer Studie gezeigt, in der mehr als 100 verurteilte Wirtschaftskriminelle in deutschen Justizvollzugsanstalten hinsichtlich Ihrer Persönlichkeit untersucht und mit einer Kontrollgruppe verglichen wurden. Dabei konnten anhand nur weniger gemessener Persönlichkeitseigenschaften 86 Prozent der Wirtschaftsdelinquenten korrekt als solche identifiziert werden.

Alexander Schlegel

24. Menschen bewerten und entwickeln?

Der Mensch ist intelligent, er kann täuschen und lügen, vieles kopieren, alles instrumentalisieren und er kommuniziert bereits als Baby niemals ohne eine Absicht. Dabei ist ihm seine Absicht nicht immer bewusst. Während sich danach rein absichtsloses Handeln in Aktivitäten ausdrücken würde, die sich selbst genügen, könnten alle anderen, vom Menschen als Subjekt mit freiem Willen beabsichtigte Aktivitäten also durchaus einer Bewertung unterliegen.

Andreas Fornefett, Gerd Rupprecht, Uwe Schacher

25. Nutzen und Grenzen eines multidimensionalen Sozialkreditmodells für Unternehmen

In einer Welt der schnellen Transaktionen mit sehr vielen unterschiedlichen Interaktionspartnern verbessert die Zusammenlegung vieler unterschiedlicher Informationen zu einem Gesamtprofil die Einschätzung über dessen Verhalten und erleichtert damit den Handel. Die von Internetgiganten teilweise betriebene soziale Einschätzung zur Erstellung von Kaufinteressen im Internet unterscheidet sich von einem zentral betriebenen Sozialkreditsystem (wie es in China geplant ist) massiv. Der Erwartung an den Informationsgewinn und der technologischen Machbarkeit stehen diverse gesellschaftliche Kosten gegenüber, die zu verstehen und abzuwägen sind. In diesem Beitrag werden der Nutzen und die Kosten eines sozialen Unternehmensratings für Unternehmen verschiedener Größenordnung, Banken und Staaten untersucht. Dies hilft den Umgang mit einem Sozialkreditsystem für sich selbst, aber auch die Wirkung auf andere Beteiligte zu verstehen.

Bernhard Kessler, Kaifei Jin

26. Neurobiologische und psychologische Prozesse im Zusammenhang mit Sozialkreditsystemen

Sozialkreditsysteme führen in Menschen zu neurobiologischen Reaktionen und daraus resultierenden Handlungsentscheidungen. Der vorliegende Artikel untersucht die Frage, wann und warum Sozialkreditsysteme ihre gewünschte Wirkung erzielen können und in welchen Fällen das weniger oder gar nicht der Fall ist. Soziologisch zeigt sich, dass Menschen schon immer Sozialkreditsysteme verschiedenster Art in ihre Gemeinschaften integriert haben. Neurobiologisch spielen vor allem der Hirnstamm, das Limbische System und das Stirnhirn eine Rolle in der Entstehung der Reaktionsmuster. Aus den ausgelösten psychologischen Prozessen können verschiedene, positive wie negative, Wirkungen auf das Individuum und die Gesellschaft abgeleitet werden. Je mehr emotionale Sicherheit und Vorteile ein Sozialkreditsystem dem Einzelnen oder der Gemeinschaft bringt, desto leichter wird es akzeptiert, je mehr Unsicherheit und innere Konflikte entstehen, desto höher ist die Ablehnung. Die geschilderten Mechanismen berücksichtigen mögliche (informations-)technische Ausgestaltungen und können auf jegliche Art von Sozialkreditsystemen bezogen werden.

Heike R. Dahlmann

Funktionen und Anwendungsbeispiele

Frontmatter

27. Betriebswirtschaftliche Betrachtungen zum Social Credit Rating

In diesem Beitrag wird das Thema Social Credit Rating aus konsequent betriebswirtschaftlicher Unternehmensperspektive beleuchtet. Zukünftig zu erwartende Risiken, Kosten, aber auch die aus einem unbestechlichen Social Credit System resultierenden Chancen werden gegenübergestellt und Handlungsalternativen abgewogen, um Unternehmensentscheidern einen ersten Überblick zu geben.Wenn wir uns in der westlichen Welt mit Social Credit Rating (SCR) beschäftigen, so geschieht dies häufig vor einem ethisch-moralisch-politischem Hintergrund. Nicht selten reduzieren wir unsere Betrachtungen des Chinesischen Social Credit Systems (SCS) ausschließlich auf natürliche Personen (Stichwort „DSGVO“), um dann, von einem scheinbar moralisch erhöhten Standpunkt aus, orwellistische Zukunftsszenarien zu beschwören.Dieser Beitrag richtet seinen Fokus (ausgehend von der Fiktion eines vollständig umgesetzten SCS in der Volksrepublik China) jedoch nur auf den „unternehmens“-relevanten Teil des zukünftigen SCS und teilt sich in acht Fragen und Antworten auf. Die unternehmerische Perspektive steht bei allen Betrachtungen, möglichen Risiken und Handlungsoptionen im Vordergrund.

Thomas Pache

28. China, das Corporate Social Credit System und die Implikationen für das Management deutscher Unternehmen

Der Aufsatz verschafft Unternehmern und Managern einen prägnanten Einblick in die äußerst vielschichtigen Implikationen für das Management deutscher Unternehmen, die aus der Einführung des umfassenden nationalen chinesischen Sozialkreditsystems für Unternehmen erwachsen. Neben einer Skizzierung der Kernelemente des neuen Ratingsystems wird das Thema auch ausführlich in die relevanten Aspekte der chinesischen Kultur eingeordnet.

Thomas Solbach

29. Das chinesische Sozialkreditsystem für Unternehmen – Hintergründe und praktische Hinweise

Der vorliegende Beitrag erläutert die Hintergründe zur Einführung eines Sozialkreditsystems für Unternehmen in China. Die Autoren geben einen Überblick über die Auswirkungen des neuen Systems und liefern praktische Hinweise für Unternehmen, wie sie sich daran anpassen können.

Tim A. Fongern, Heng Wang, Lihong Yu

30. „Social Credit“ bei der Auswahl von Mitgliedern des Aufsichtsrates einer Aktiengesellschaft

Der Aufsichtsrat ist verpflichtet, der Hauptversammlung die Mitglieder des nächsten Aufsichtsrats vorzuschlagen, und ist damit de facto für die Auswahl der Aufsichtsratsmitglieder verantwortlich. Daraus können Schadenersatzansprüche in Form eines Auswahlverschuldens gegen ihn entstehen. Zudem können daraus auch Reputationsrisiken für die Unternehmen erwachsen, deren Tragweite sehr weitreichend sein können und die nicht unterschätzt werden sollten.Digitalisierung, Vernetzung, wachsende Datenspeicher- und -verarbeitungskapazitäten verändern die industrielle Landschaft massiv und dringen in alle Lebensbereiche ein. Es gehört zur Professionalität eines Aufsichtsrats, sich dem nicht zu verschließen. Big Data-Analysen und -Technologien können im Auswahlprozess neuer Aufsichtsratsmitglieder zu einer besseren Auswahl führen sowie Haftungsrisiken für den Aufsichtsrates und letztlich auch für das Unternehmen reduzieren, auch wenn Algorithmen nur ein Element im Auswahlverfahren sein können und die letzte Entscheidung sowie die Haftung immer bei dem Gremium verbleiben muss.Angesichts der Komplexität von Big Data-Technologie muss die Aufbereitung der Daten, auf die der Aufsichtsrat zugreift, von darauf spezialisierten Unternehmen geleistet werden, am besten in privatrechtlicher, nicht öffentlich-rechtlicher Form, jedoch unbedingt kontrolliert von einer staatlichen Aufsicht, zum Beispiel nach dem Vorbild der beaufsichtigen Ratingagenturen. Bewertung und Gewichtung der Informationen werden dabei eine ständige Herausforderung bleiben.Eine solche Innovation bei der Auswahl von Aufsichtsratsmitgliedern wäre nicht vergleichbar mit dem Social Credit System der chinesischen Regierung, mit dem sie das ganze Land flächendeckend überwachen will. Sie wäre aber in jeden Fall auch weit von den engen Datenschutzbedenken entfernt, die in Deutschland vorherrschen. Das schwedische Beispiel zeigt, dass Transparenz von Personendaten durchaus mit Demokratie und Meinungsfreiheit vereinbar ist.Social Credit ist kein Allheilmittel, bei der richtigen Ausgestaltung kann es jedoch ein wichtiges Tool sein bei der Auswahl von Aufsichtsratsmitgliedern und folglich dabei helfen, die Professionalisierung der Aufsichtsratstätigkeit weiter zu entwickeln.Die Autorin dankt Dr. Katrin Burkhardt, Berlin, für die anregende Diskussion und die kritischen Anmerkungen sowie Felix Schatten, 01PC, Bad Soden, für die hilfreichen und interessanten Anregungen zu den Debatten betr. Social Media, Algorithmen und digitale Zukunft.

Yvette Bellavite-Hövermann

31. Einsatz von Emotional Data Intelligence für eine effektivere Handelsüberwachung

User-Generated Content (UGC) (Vickery und Wunsch-Vincent 2007) macht einen wesentlichen Teil der Kommunikation über soziale Medien aus. UGC, das den Austausch von Emotionen unterstützt, bezeichnen wir in diesem Zusammenhang als „emotionale Daten“. Wir alle „produzieren“ emotionale Daten, indem wir unsere Emotionen in Tweets, Forenbeiträgen, Blogs usw. zum Ausdruck bringen. Wir „konsumieren“ auf der anderen Seite Emotionen, indem wir von geäußerten Gefühlen, Stimmungen oder Meinungen beeinflusst werden. Unsere Entscheidungen werden oft von diesen Daten oder Emotionen mit beeinflusst, was wiederum zu neuen Daten oder Emotionen führt. Die Entscheidungen können im Folgenden Verhaltensweisen oder Ergebnisse verändern. Wir bezeichnen die Analyse dieses Prozesses als „Emotional Data Intelligence“. Dabei geht es um die Beantwortung der Frage, wie die unterschiedlichen Emotionen, die in öffentlichen digitalen Quellen permanent zum Ausdruck kommen, Entscheidungsprozesse beeinflussen können.Emotionale Daten oder Stimmungsdaten aus digitalen sozialen Netzwerken können auf verschiedene Weise zur Marktbeobachtung genutzt werden. Stockpulse kooperiert mit führenden Börsen in Europa und den USA, um Erkenntnisse auf der Grundlage emotionaler Daten für die Handelsüberwachung zu liefern. Der Artikel soll einen kurzen Überblick über einige Anwendungsbeispiele in diesem Bereich sowie zur weiteren Monetarisierung von Stimmungsdaten geben.

Heinz Ackermann, Jonas Krauß, Stefan Nann

32. Chinesische Verhältnisse auch in Deutschland? Gläserne Unternehmen und Digitale Unternehmensfinanzierung – Aktualität, Konsistenz und Integration von Informationen im Digitalen Scoring

In den Markt der mittelständischen Unternehmensfinanzierung drängen mit großer Macht neue Finanzvermittler und -dienstleister, die alle den gerade stark wachsenden Markt der Online-Kredite erobern wollen. Neu gegründete FinTechs bieten besonders spezialisierte und kundenorientierte Finanzdienstleistungen an und machen damit den traditionellen Banken im Firmenkundengeschäft zunehmend Konkurrenz. Prozesseffizienz und Digitale Vernetzung sind die Schlagwörter der Zukunft. So unterschiedlich die Vertriebsfunktionen der einzelnen FinTech-Player auch sein mögen, so gleich und artverwandt sind jedoch bei allen die im Hintergrund ablaufenden digitalen Prozesse.Geheimnisumwitterte Algorithmen steuern die Kreditentscheidung. Implementiert in komplexe IT-Programme liefern diese autonome Handlungsempfehlungen: Kreditvergabe, ja oder nein? Wenn ja, in welcher Höhe, mit welcher Kondition und welcher Laufzeit? Der Kreditanalyst, so wie man ihn von klassischen Banken kennt, ist letztlich „nur“ noch für die Prozessoptimierung zuständig. Seine Aufgabe besteht zunehmend darin, automatisierte Risikosysteme zu installieren, diese zu verbessern, Sonder- und Spezialfälle mit dem Algorithmus zu trainieren und die Prozessabläufe mit den Kunden zu optimieren.Automatisierte, lernfähige und objektivierte Risikomodelle (Data Analytics) sind das Herzstück jeder digitalen Kreditentscheidung. Über unterschiedlichste Programmschnittstellen werden alle relevanten Informationen aus unternehmensinternen oder externen Quellen herangezogen: aus der Buchhaltung, der Kontoführung (Digital Account Check), aus öffentlichen und privaten Registern oder Auskünften, aus Marktdaten und Branchenvergleichen, aus Nachrichten via Internet, Youtube oder sonstigen Social-Media-Kanälen. Die Zusammenfassung dieser speziellen Informationen über Vernetzung, maschinenlesbare Daten und anschließender umfassender Datenanalyse ermöglicht ein Aggregationsniveau, das bisher manuell nicht möglich war. Ziel der Vernetzung ist es dann, über Cloud-basierte Lösungen und maschinenlesbare Datentechnik den automatisierten Austausch von Informationen zwischen mehreren, unabhängig voneinander agierenden Netzwerkpartnern zu ermöglichen.Öffentliche Wahrnehmung, das Internet und die sozialen Medien bieten über Vernetzung und Digitalisierung einen schier unerschöpflichen Fundus an Fakten, Meinungen und Hintergrundinformationen, die in keinem Jahresabschluss eines Unternehmens stehen. Über verschiedenste Portale oder Medien lassen sich somit Informationen zur „Sozialen Unternehmenskompetenz“ filtern. Damit ist die Grundlage für ein Sozialkreditsystem auch in Deutschland gelegt.Von daher liegt in der Beschäftigung mit den Erfordernissen der digitalen Finanzkommunikation eine wesentliche Voraussetzung für den Erhalt der unternehmerischen Konkurrenzfähigkeit. Es gilt, neue Wege zu gehen und schneller auf der Lernkurve zu sein als der Wettbewerb. Manches mag noch nach Zukunftsmusik klingen, beschränkt lediglich auf einige wenige standardisierte und unkomplizierte Sachverhalte. Aber lernfähige Algorithmen, automatisierte Prozessketten und ein vernetzter Datentransfer werden mehr und mehr völlig neue Finanzierungslösungen im Rahmen von Kooperationspartnerschaften ermöglichen – mit allen, die bereit sind, sich den neuen Realitäten der Digitalisierung zu stellen.

Rainer Langen

33. Social Credit Ratings in der Praxis – dargestellt am Beispiel des Wareneinkaufsfinanzierers

Deutsche Kreditinstitute befinden sich in einer Phase ausschlaggebender Veränderungen. Aufgrund der anhaltenden Niedrigzinsen ist das Geschäft der Fristentransformationen nur noch bedingt möglich. Zu einem bisher vernachlässigten Firmenkundensegment gehören die Geschäfts- und Gewerbekunden. Das Berliner Start-up VAI Trade nimmt sich dieses Segments an und setzt auf automatisierte Entscheidungswege. Die Zielgruppe der VAI Trade GmbH sind kleine Unternehmen des Mittelstands. Dies entspricht Unternehmen mit bis zu 50 Mitarbeitern und einem Umsatz zwischen 100.000 und 15 Millionen Euro. Einen besonderen Fokus legt die VAI Trade GmbH auf eCommerce-Händler. VAI Trade verwendet die Bonitätseinschätzungen der Auskunfteien als Vorselektierung der Finanzierungsanfragen. So können harte Negativmerkmale und eventuell bestehende Zahlungserfahrungen der Auskunfteien dabei helfen, das anfragende Unternehmen vorerst einzuschätzen. Da Einzelunternehmen keine Veröffentlichungspflicht ihrer Umsätze haben, liegen den Auskunfteien lediglich rudimentäre Informationen zu den Unternehmen vor.Mit Blick auf die asiatischen Vorläufer der FinTech-Branche steht der Kurs fest. Themen wie die Nutzung unstrukturierter Daten werden weiter an Relevanz in deutschen Finanzunternehmen gewinnen. VAI Trade setzt aus diesem Grund auf die Akkumulation von Daten durch die Anbindung diverser Microservices der Kunden und die Speicherung und das Monitoring der Social Media Auftritte. Betrugsversuche werden hierdurch bereits abgewehrt und Ausfälle vermieden.

Hendrik Schütte, Maximilian Klein

34. Sicherheit messbar machen

Die IT und deren Vernetzung nehmen zu. Damit steigt auch die Notwendigkeit und damit die einhergehende Komplexität, die Systeme sicher zu konzeptionieren und zu betreiben. Weitere Systemgruppen, wie die der operationalen Technologie (OT), beispielsweise Zeiterfassungssysteme, Industrieanlagen oder Steuersysteme, müssen Teil einer ganzheitlichen Betrachtung der IT-Landschaft sein.Den sicheren Betrieb zu gewährleisten, fängt bei der Planung an und ist über den kompletten Lebenszyklus hinweg sicherzustellen. So werden mit CAD-Modellen der Infrastruktur Angriffssimulationen durchgeführt, um Schwachstellen bereits vor Implementierung zu erkennen, Schwachstellen vorab zu identifizieren und zu minimieren. Im laufenden Betrieb sorgt ein dauerhaftes Risikomanagement dafür, Gefahrenstellen zu priorisieren und das Bedrohungspotenzial richtig einzuschätzen.Um das Risiko von Systemen korrekt und transparent zu beschreiben, wird ein objektiver Ansatz benötigt, der reproduzierbar und idealerweise auch automatisierbar ist, damit das Risiko im Zeitverlauf dokumentiert werden kann. Ansätze mittels quantitativer Stochastik, die die Widerstandsfähigkeit von Systemen in einem Messwert beschreiben, eignen sich dafür hervorragend. Wird dieser Messwert in das Risikomanagement eingeführt und regelmäßig bestimmt, entsteht eine belastbare Aussage über den Grad der IT-Sicherheit im Unternehmen.

Magnus Kneisel, Helmut Oppitz

35. Determinants of Consumer Credit Default in Romania: A Comparison of Machine Learning Algorithms

In this chapter, we investigate the separation power of several machine learning techniques and compared them with the benchmark logistic regression using real data from 17,520 private individuals of a Romanian commercial bank. In order to capture the financial crisis effect we equally divided the data in two samples prior and posterior the crisis and we compared 13 models in terms of misclassification Type I and II Errors. As the models aim to catch best the patterns in the “default” profile of a consumer credit borrower, we split the variables in socio-demographic factors (Social Rating) and financial factors (Financial rating) and conclude that “default” profile prior crisis is captured better by the linear models while the patterns of the financial crisis are captured better by the non-linear models. We found that accuracy ratio gives the better results on decision trees and ensembles based on decision trees such as adaptive boosting methods (Financial Rating) and Random Forest (Credit Rating, Social Rating) irrespective of the sample choice. The power of the model to classify the debtors using Social Rating, Financial Rating and the mix of these, the Credit Rating, depends on the trained data used. The Financial Rating’s champion model’s results are best on posterior crisis data, meaning that financial factors counted the most in detecting the patterns in “default” after the financial crisis. The order is not the same for Social Rating, where the best classification is obtained on prior crisis data meaning that classification considering the individual’s creditworthiness is more difficult on posterior crisis “default” patterns.

Ana Maria Sandica, Monica Dudian

Ausblick

Frontmatter

36. Social Credit Rating – Und nun?

Wir haben in dieser Publikation viel über Wesen und Inhalte des Social Credit Rating (SCR) gelesen, über Governance, Recht und Nachhaltigkeit, sowie Methoden, Modelle und Funktionen gelernt. Aber was heisst das jetzt – für Bürger wie für Unternehmen? Wie kann, wie wird SCR die Welt zukünftig verändern?SCR ist im Rahmen der globalen digitalen Transformation und geopolitisch inmitten der die Welt verändernden Triade aus „Politischen Systemen“, „Ökonomischen Systemen“ und „Digitalen Systemen“ zu begreifen. Als Digitales System ist es hierbei für SCR entscheidend, von welchen übergeordneten Werten diese Technologie in ihren Wechselbeziehungen mit Wirtschaft und Politik geleitet und mit welchem Ziel sie eingesetzt wird. In Demokratien können SCR-Systeme dazu beitragen, die Freiheit der Bürger zu bewahren. In Autokratien laufen sie Gefahr, zu einem Instrument lebensalltäglichen Geiseltums zu werden, das die individuelle Freiheit einschränkt. In der Wirtschaft kann SCR unternehmerische Übernahme von Verantwortung unterstützen, zum Beispiel im Kampf gegen den Klimawandel. In einem Staatskapitalismus ist die Befürchtung gerechtfertigt, dass SCR überwiegend dem totalitären Machtausbau dient. Es sollte also nicht darum gehen, SCR zu diskreditieren, sondern darum, die Absichten der für digitale Bewertungssysteme Verantwortlichen zu hinterfragen. Die aktuell zu beobachtende, weltweite Sinnkrise der liberalen Demokratien fällt mit einer Machtverschiebung zugunsten repressiver Regime, die aktuelle Kapitalismusdepression mit einem Hype des Staatskapitalismus zusammen. Das Ausmaß beginnen viele Menschen gerade erst zu verstehen. SCR ist dabei nicht nur in seiner transformativen Wirkung, sondern auch für die westlichen Industrienationen ein ernst zu nehmender Faktor.

Bernd Thomsen
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