Psychometrische Tests können den Finanzsektor für immer verändern

Von James Lumley, Wirtschaftsjournalist der South China Morning Post, des Irish Independent und des Sydney Morning Herald

Als der Datenriese Nielsen im Dezember 2016 den in London ansässigen Anbieter von Zielgruppendaten VisualDNA kaufte, investierte er in eine Technologie, die den Bankensektor in den Schwellenmärkten weitgehend unbemerkt revolutioniert hatte.

VisualDNA ist nämlich einer der Weltmarktführer bei psychometrischen Tests, einer Methode, die zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Privatpersonen und Unternehmen ohne Kredithistorie eingesetzt wird.

Sie verschafft Kreditgebern Zugang zu bisher unerschlossenen Märkten in Asien, Afrika und Lateinamerika.
 

Es handelt sich nicht nur um eine Investition in Fintech, den Bankensektor, Big Data und die Schwellenländer, um nur einige Kategorien zu nennen, sondern auch in eine Technologie, welche die finanzielle Inklusion in den Entwicklungsländern verbessert und den Unternehmern der Schwellenmärkte erstmals Zugang zu dringend benötigten Krediten verschafft.

So gesehen entspricht sie der Definition von Bill Gates des „kreativen Kapitalismus“. Es ist „ein Ansatz, mit dem Regierungen, Unternehmen und Non-Profit-Organisationen zusammenarbeiten, sodass dank der Marktmechanismen mehr Menschen Gewinn erzielen und Anerkennung erhalten oder eine Arbeit leisten können, die die Ungleichheiten auf der Welt verringern.“

Doch worum handelt es sich?

In der Regel bewerten die Unternehmen, die diese Tests anbieten, Persönlichkeitsmerkmale anhand von Fragen und Bildern.

Für die Fragen gibt es keine naheliegenden Antworten, sodass es unmöglich sein sollte, die Tests wie ein Spiel zu absolvieren. Ausserdem werden Täuscher durch ein umfangreiches Querverweissystem entlarvt. Mit einem gut strukturierten Test kann beispielsweise bewertet werden, wie zuverlässig, ehrlich und risikobereit eine Person ist.

Kreditgeber können diese Informationen zur Entscheidungsfindung verwenden, ob die getestete Person ein geeigneter Kreditkandidat ist. Ein gutes Beispiel findet sich auf der Website von VisualDNA.

Die Entwicklung der Tests ist kompliziert. Zudem müssen sie minutiös an verschiedene Kulturen angepasst werden. Die meisten Firmen, die solche modernen Technologien entwickeln, sind oftmals Ausgliederungen von Universitäten.

Entrepreneurial Finance Lab (EFL), ein anderer Marktführer, begann als Researchprojekt an der Harvard University, während der Konkurrent Creditinfo mit der Unterstützung der University of Cambridge entwickelt wurde.

Es dürfte somit klar sein, dass diese Art von Tests keine Ähnlichkeit mit Befragungen nach der Art von „Welche Rolle aus Game of Thrones entspricht Ihrer Persönlichkeit?“ haben, von der die sozialen Medien überschwemmt werden.
 

Diese Tests sind so nützlich, weil ganze Bevölkerungen in den Entwicklungsländern, deren Bankensektor unterentwickelt ist, überhaupt keine Kredithistorie haben. Der einzige Weg, wie die Kreditwürdigkeit beurteilt werden kann, ist die Demografie.

Die statistische Analyse ist ein leistungsstarkes Instrument. Doch kaum ein Kreditgeber wird einen Kredit an einen Kunden einzig aufgrund der Tatsache vergeben, dass die Menschen, die in einer vergleichbaren Position wie der Kunde sind, tendenziell zuverlässig sind.

Psychometrische Tests dagegen personalisieren den Prozess. Sie schliessen eine wichtige Informationslücke, indem sie es dem Kreditgeber ermöglichen, die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls des Kunden mit einer viel grösseren Genauigkeit zu beurteilen.

Doch funktioniert es auch?

Es ist nicht überraschend, dass die Weltbank, die gegründet wurde, um die Armut mit kapitalistischen Mitteln zu bekämpfen, sehr am Einsatz von psychometrischen Tests in den Entwicklungsländern interessiert ist.

Die Bank beschloss, die Effektivität der Methode zu testen. Zu diesem Zweck arbeitete sie mit einer Grossbank in Peru zusammen, um den Nutzen des Tools von EFL zu untersuchen, das das Kreditrisiko von kleinen und mittelgrossen Unternehmen reduzieren soll.

Peru wurde ausgewählt, weil es in dem Land private Kreditbüros gibt. Das bedeutet, dass jeder Bürger einen Kreditscore hat. Dennoch haben viele Bürger noch nie einen Kredit in Anspruch genommen, sodass die Kreditgeber das Kreditrisiko in der Regel anhand von demografischen Kennzahlen bewerten.

So konnte die Weltbank die Daten von Kunden, denen Kredite auf der Basis von traditionellen Kreditscores gewährt wurden, mit jenen von Kunden vergleichen, die Kredite anhand von psychometrischen Daten erhalten hatten.

Nach einem Jahr gerieten 27% der Antragsteller, denen ein Kredit ausschliesslich auf der Basis ihres traditionellen Kreditscores gewährt wurde, in Zahlungsverzug.

Dagegen waren nur 15% der Antragsteller, die mithilfe des EFL-Tools bewertet wurden, mit ihren Zahlungen im Rückstand.

„Die Ergebnisse zeigen, dass psychometrisches Kreditscoring ein zuverlässiges Instrument ist, um das Risiko eines Antragstellers mit einer Kredithistorie zu reduzieren und um potenzielle Kreditnehmer ohne Kredithistorie in einer Weise anzusprechen, dass das Kreditrisiko nicht erhöht wird“, so die Weltbank in ihrem Bericht.¹

Die theoretische Attraktivität, das Potenzial der Schwellenländer auszuschöpfen, muss nicht weiter erläutert werden. Neue Märkte bedeuten neue Gewinne, aber auch neue Risiken.

Der Zeitschrift The Economist zufolge sind nur 7% der Afrikaner und 13% der Südasiaten Kunden von privaten Kreditbüros. Das bedeutet, dass die meisten von ihnen nicht für Kredite infrage kommen würden, deren Risiko nach traditionellen Methoden bemessen wird.
 

Doch nicht alle psychometrischen Tests werden auf die gleiche Weise entwickelt. Zweifellos sind manche Anbieter besser als andere. Heute gibt es klare Marktführer, doch wer weiss, wer morgen die Pole Position innehat?

Eines ist klar: Eine Investition in ein Unternehmen, das psychometrische Tests entwickelt, ist eine Investition, bei der sich Big Data, Fintech und die Schwellenländer überschneiden, um ein Produkt zu erschaffen, das die finanzielle Inklusion verbessert und die Armut lindert.

Auf dieser Basis ist eine Investition wahrscheinlich erwägenswert.

¹ http://blogs.worldbank.org/allaboutfinance/psychometrics-tool-improve-screening-and-access-credit