Was ist Scoring?

Der Begriff "Scoring" stammt aus dem Englischen und bedeutet rechnen, einstufen, zählen, "Punkte machen". Den Begriff Scoring verwendet man daher auch oft für Punktbewertungsverfahren.

Prinzip

Als Scoring werden häufig systematische Verfahren bezeichnet, mit denen z.B. Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Ereignisse berechnet und Entscheidungen objektiv unterstützt werden können. Solche Verfahren spielen heutzutage in vielen alltäglichen Bereichen wie z. B. der Medizin, bei Versicherungen, bei Wetterprognosen, bei Internet-Suchmaschinen und im Kreditgeschäft eine Rolle.

Historie

Das Prinzip des Scorings ist nicht neu. Die Wurzeln liegen in den USA und gehen bis in die Zeit vor dem Ersten Weltkrieg zurück. Ende der 50er Jahre wurde das erste elektronische Scoring-System entwickelt. In Europa hat das Thema Scoring bereits in den 70er Jahren Einzug gehalten.

Arten des Scoring

Es gibt nicht nur eine große Vielfalt an verschiedenen Anwendungsgebieten, sondern auch unterschiedliche Verfahren mit denen ein Score berechnet wird. Zum einen kann man anhand der Art der Berechnung z.B. in generische oder statistische Verfahren unterschieden oder bspw. auch nach der Art und Herkunft der verwendeten Daten wie z.B. beim Geo-Scoring.

Anwendungen

Eine häufige Anwendung dieses mathematischen Verfahrens ist das so genannte Kreditscoring. Dieses Verfahren wird eingesetzt, um das Verhalten von Kunden und damit verbundene Chancen und Risiken bei jeder Art von Kreditgeschäften bereits im Vorfeld einschätzen zu können und schnell und unkompliziert abzuschliessen. So profitieren sowohl Unternehmen wie auch Kunden von solchen Verfahren.

Scoring bei der SCHUFA

Bei der SCHUFA beschäftigen sich seit Anfang der 1990er Jahre Mathematiker und Statistiker intensiv mit dem Thema Scoring. Von der Zuverlässigkeit des SCHUFA-Scoreverfahrens hat sich die zuständige Aufsichtsbehörde überzeugt. Die Verfahren werden zudem regelmäßig von Universitäten und unabhängigen Fachinstituten (z. B. dem Statistischen Beratungslabor des Institutes für Statistik an der Ludwig-Maximilian-Universität in München) überprüft und für aussagekräftig befunden.