DU BIST NUR EINE KLEINE NUMMER! - CCC S · Ziel: Eine Art Vertrauensindex für jeden...
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DU BIST NUR EINE DU BIST NUR EINE KLEINE NUMMER! KLEINE NUMMER! WIE UNS SCORING IM ALLTAG WIE UNS SCORING IM ALLTAG BEGEGNET BEGEGNET Dr. Stefan Schlott @_skyr [email protected]
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DU BIST NUR EINEDU BIST NUR EINEKLEINE NUMMER!KLEINE NUMMER!
WIE UNS SCORING IM ALLTAGWIE UNS SCORING IM ALLTAGBEGEGNETBEGEGNET
Dr. Stefan Schlott @_skyr [email protected]
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Stefan Schlott, BeOne Stuttgart GmbHJava-Entwickler, Scala-Enthusiast, Linux-Jünger
Seit jeher begeistert für Security und Privacy
Aktiv beim CCC Stuttgart
WAS IST SCORING?WAS IST SCORING?
VERSUCH EINER DEFINITIONVERSUCH EINER DEFINITIONAuswertung einer Datenbasis mittels statistischer Modelle
Berechnung eines Prognosewerts (Vorhersage) für bestimmteFragestellung
Typische Fragestellung: Erfüllungswahrscheinlichkeit für einenKredit
Prognosen sind schwierig, besonders wenn siedie Zukunft betreffen.
— N. Bohr (?)
DIE SCHUFADIE SCHUFA
NUR DIE SCHUFA?NUR DIE SCHUFA?
„Instrument zur Risikominimierung”
„Effektiver Frühwarnindikator des Zahlungsverhaltens vonKonsumenten“
„Prüfen Sie die Bonität Ihrer Kunden und verbessern Sie dieQualität Ihrer Beziehungen“
VERWENDETE DATEN: SCHUFA (1)VERWENDETE DATEN: SCHUFA (1)Zu den gespeicherten Informationen zählen
zum Beispiel die Anzahl und Art derKreditaktivitäten, etwaige Zahlungsausfälle
oder Informationen darüber, seit wann Sieschon Erfahrungen im Umgang mit
Kreditgeschäften sammeln.Die SCHUFA hat keine Informationen zu Ihrer
Nationalität, Ihrem Einkommen, IhremFamilienstand oder über Ihre
Vermögensverhältnisse.Quelle: (bei )Schufa FAQ archive.org
VERWENDETE DATEN: SCHUFA (2)VERWENDETE DATEN: SCHUFA (2)NamenGeburtsdatum und ggf. -ortAnschrift (aktuelle und frühere)Persönlicher SCHUFA-Basisscore
Infos von Vertragspartnerunternehmen:
BankkontenKreditkartenLeasingverträge
TelekommunikationskontenVersandhandelskontenRatenzahlungsgeschäfte, Kredite, o.ä.
Infos zu nicht-vertragsgemäßem VerhaltenQuelle: (bei )Schufa FAQ archive.org
VERWENDETE DATEN: SCHUFA (3)VERWENDETE DATEN: SCHUFA (3)...führen wir standardmäßig (das heißt bei 99,7
Prozent aller Scoreberechnungen) keinGeoscoring durch.
(...) Lediglich in wenigen Ausnahmefällen(nämlich wenn uns zu einer angefragten
Person keinerlei Informationen vorliegen)greifen wir auf Adressdaten zurück (...)
Quelle: (bei )Schufa FAQ archive.org
VERWENDETE DATEN: BONIVERSUMVERWENDETE DATEN: BONIVERSUMAuf Basis von Alter und Geschlecht und von Adressdaten
Score II: Zusätzlich Kauf- und Zahlungsverhalten
(Gespeichert) werden insbesondere Angabengespeichert über den Namen, die Anschrift,das Geburtsdatum, ggf. die E-Mail-Adresse,
das Zahlungsverhalten und dieBeteiligungsverhältnisse von Personen.
Quelle: (bei ), (bei )Bonipedia archive.org Boniversum DSGVO-Info archive.org
RECHTSGRUNDLAGERECHTSGRUNDLAGEDisclaimer: Kein Jurist!
Basis: „Berechtigtes Interesse” (DSGVO Artikel 6)
Juristisch kritisch: Schufa-Klausel (Einverständnis zurDatenweitergabe) - kontrovers zum „Kopplungsverbot“ (DSGVO
Artikel 7 Abs 4)
Löschanspruch nach DSGVO: Abwägungssache
2018: Crowdfunding-Projekt für Software, um Schufa-Selbstauskünfte einzulesen und auszuwerten
Vorwurf: Schufa-Score intransparent und möglicherweisediskriminierend.
OPENSCHUFAOPENSCHUFAKafkaeske Situation: Eine Zahl, auf die ich keinen Einfluss habe und
deren Herkunft ich nicht kenne, hat weitreichenden Einfluss aufmein Leben
Prüfung nicht möglich - Algorithmus ist Geschäftsgeheimnis
Fragestellung: Wie berechnet Schufa den Score?
PRESSE-ECHOPRESSE-ECHO
AUSWERTUNGAUSWERTUNG„Nur” ~2.800 Selbstauskünfte eingereicht
Trotz fehlender statistischer Represäntativität: Zeigt Probleme
Schlechte Scores ohne NegativmerkmaleDrei positive Einträge, trotzdem Einstufung „erhöhtes Risiko”
Scores suggerieren nicht vorhandene Genauigkeit85,04% oder 97,41%: lassen mehr Details vermuten als vorhanden
Deutlicher Einfluss: Alter, Geschlecht, Zahl der UmzügeDas wäre Diskriminierung
Quelle: Open Knowledge Foundation
Quelle: Spiegel
CCC-FORDERUNG: DATENBRIEFCCC-FORDERUNG: DATENBRIEFAsymmetrie Datensammler und Betroffene
Möglicherweise Datensammler den Betroffenen unbekannt!
Forderung Datenbrief: Datensammler sollen 1x jährlich alleBetroffenen über die gespeicherten Daten informieren
Quelle: CCC
SELBSTAUSKUNFT.NETSELBSTAUSKUNFT.NETMuss 1x jährlich kostenlos erteilt werden
Windige Dienstleister verlangen Gebühr
KUNDEN-SCORINGKUNDEN-SCORING
WEITERE SCORESWEITERE SCORES„Der Schufa-Score”: Erfüllungswahrscheinlichkeit für Kredit - nur
eine Variante
Branchen-Scores: Banken, Kauf auf Rechnung, Handyanbieter, ...
Werbe-Scoring: Prognose Ansprechbarkeit, Kaufverhalten,Kaufkraft
Neukunden-Scoring: Prognose Erfolgswahrscheinlichkeit
Autoversicherung: Einteilung in Klassen (unfallfreie Jahre,Unfallquote des Wohnorts), Geschlecht!?
SCORING VON BESTANDSKUNDENSCORING VON BESTANDSKUNDENWieviel Umsatz ist mit einem Kunden zu erwarten?
Folgen: Intensität der Betreuung, Aggressivität von Werbung(Anrufe, Kontakt Kundenberater, etc.)
Positionierung in der Telefon-Warteschleife (Umsatzprognose, wieunbequem ist der Kunde)
Quelle: , Stern (1) Stern (2)
DAS SOCIAL CREDIT SYSTEMDAS SOCIAL CREDIT SYSTEM
DER PLANDER PLANSeit 2014: Suche nach „dem” Social Credit System
Ca. 70 verschiedene Systeme und Ansätze im Test
Bis 2020 Finden des „idealen“ Systems, dann landesweiteAusrollung
Ziel: Eine Art Vertrauensindex für jeden Geschäftspartner(Einzelperson wie Firmen)
Quellen: , (bei ), (bei ), (bei )
35c3: "The" Social Credit System Wired archive.orgDLF archive.org DLF Podcast archive.org
ÖSTLICHE VS WESTLICHE SICHTÖSTLICHE VS WESTLICHE SICHT
Quellen: Financial Times / Staatliche Nachrichtenagentur Xinhua
GUANXIGUANXIDas Netzwerk persönlicher Beziehungen, in dem man in ständiger
Wechselwirkung steht
Familie, Firma, Schule, ...
Persönliche Bande: Kontaktmöglichkeit/Chance und Verpflichtunggleichermaßen
Innerhalb eines Guanxi-Netzes: Meist hierarchische Struktur
Traditionell etablierte Struktur in China
SOCIAL „CREDIT” SYSTEMSOCIAL „CREDIT” SYSTEMCredit / Vorschuss, Guthaben, Punkte: Unvollständige
Übersetzung!
Kann bedeuten...
...Kontext Geld: Guthaben, Kreditwürdigkeit
...Kontext Vertrauen: Vertrauensvorschuß, Glaubwürdigkeit
BELOHNUNG UND SANKTIONIERUNGBELOHNUNG UND SANKTIONIERUNG
Quelle: Wall Street Journal
SUINING-SYSTEMSUINING-SYSTEMEines der Ersten Versuche in dieser Richtung (2016)
Jeder Bürger am Start: 1000 Punkte
Strikter, langer Regelkatalog (was gibt wieviel Abzug, wie langebleibt der Abzug bestehen, welche Sanktionen ab welchem Score)
Zentral verwaltet
Nach kurzer Zeit wegen öffentlichem Widerstand abgeschafft
Begründung: Orwellisches System
RONGCHENG-SYSTEMRONGCHENG-SYSTEMNachfolger in Stadt Rongcheng
Kandidat für finales System, bei uns in den Medien
Dezentralerer Ansatz: Generische Strafen und Belohnungenzentral
Zusätzlich lokale Regeln (Stadtteil, Firma, etc.)
Teils Technikeinsatz: Gesichtserkennung für Regelverletzung imStraßenverkehr
Teils lokale Ansprechpartner, die Infos sammeln und weitergeben(„Blockwart”)
SESAME CREDITSESAME CREDITVom Technologiekonzern Alibaba Group
Machine-learning Ansatz: Mustergruppe an Leuten in Kategorieneingeteilt, Kategorien mit Scores versehen
Machine Learning deduziert Regeln, um Score für neue Leute zuvergeben
Undurchsichtiges Verhalten des Systems für Leute
FINALES SYSTEMFINALES SYSTEMVermutlich sehr ähnlich zu Rongcheng
Vermutlich mehrere Score-Werte für verschiedene Aspekte
Vermutlich Integration der Informationen aus IT-Systemen(Alibaba Group, Wechat, Baidu-Suche)
Vermutlich wird Freundeskreis Einfluss auf Score haben
Lookup der Scorewerte anderer Leute für Jedermann möglich
FAZITFAZIT
FAZITFAZITScoring: Für viele Anbieter ein einfacher Weg zu gewisser
Sicherheit
Genauigkeit fraglich
Fehlender Datenbrief - eine verpasste Chance
Bis dahin: 1x jährlich nutzen
...macht Intresse am Thema deutlich - und erlaubt Korrekturfalscher Informationen
selbstauskunft.net
