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'''Kreditscoring''' ({{enS|scoring}}, „Punkte sammeln“) ist im [[Finanzwesen]] der [[Anglizismus]] für eine [[Risikoklassifizierung]] durch [[Wirtschaftsauskunftei]]en oder [[Ratingagentur]]en, welche die [[Kreditwürdigkeit]] von [[Privatperson]]en in [[Risikoklasse]]n einstuft und von [[Gläubiger]]n genutzt wird.

== Allgemeines ==
Scoring ist ein [[Finanzmathematik|finanzmathematisch]]-[[Statistik|statistisches]] Verfahren, das die [[Eintrittswahrscheinlichkeit]] bestimmter [[Ereignis]]se berechnet.<ref>[https://www.google.de/books/edition/Ehmann_u_a_Lexikon_f%C3%BCr_das_IT_Recht_201/qcLmDAAAQBAJ?hl=de&gbpv=1&dq=Kreditscoring+lexikon&pg=PA357&printsec=frontcover Eugen Ehmann, ''Lexikon für das IT-Recht'', 2016, S. 357]</ref> Die [[Wahrscheinlichkeit]] wird durch den „Score-Wert“ angegeben. Beim Kreditscoring soll das [[Zahlungsverhalten]] von [[Schuldner]]n analysiert werden; das mit der Eintrittswahrscheinlichkeit gemessene [[Kreditereignis]] ist hierbei die zentrale Größe. Ein [[Scoring (BDSG neu)|Scoring]] muss stets ein wissenschaftlich anerkanntes mathematisch-statistisches Verfahren sein.

== Inhalt ==
Ausgewertet werden [[personenbezogene Daten]] wie [[Lebensalter]], [[Biologisches Geschlecht|Geschlecht]], [[Güterstand]], [[Beruf]], [[Arbeitgeber]], [[Betriebszugehörigkeit]], [[Arbeitseinkommen]], [[Vermögen (Wirtschaft)|Vermögen]], [[Schulden]], [[Konsumverhalten]] oder aufgenommene [[Bankkredit]]e.<ref>[https://www.google.de/books/edition/Gabler_Bank_Lexikon/oQibBgAAQBAJ?hl=de&gbpv=1&dq=Kreditscoring+lexikon&pg=PA297&printsec=frontcover Wolfgang Grill/Ludwig Gramlich/Roland Eller (Hrsg.), ''Gabler Bank Lexikon'', 1995, S. 995]</ref> Einige dieser [[Daten]] werden einer [[Gewichtung]] unterzogen, weil sie (wie Arbeitseinkommen oder Zahlungsverhalten) eine größere Bedeutung als andere Daten aufweisen. Viele persönlichen Daten unterliegen einer permanenten Veränderung, so dass wegen der Aktualität hohe Anforderungen an das [[Änderungsmanagement]] zu stellen sind.<ref>[https://www.google.de/books/edition/Integriertes_%C3%84nderungsmanagement/Ba6mBgAAQBAJ?hl=de&gbpv=1&dq=%C3%84nderungsmanagement+aktualit%C3%A4t&pg=PA238&printsec=frontcover Ralf Reichwald/Udo Lindemann, ''Integriertes Änderungsmanagement'', 1998, S. 238]</ref>

Darüber hinaus wird das Zahlungsverhalten anhand der Rückmeldungen von Gläubigern und [[Eintragung]]en in öffentlichen Registern erfasst. Gemessen wird anhand [[empirisch]]er Daten von Gläubigern ([[Rückstand (Finanzwesen)|Zahlungsrückstände]], [[Zahlungsrisiko|Zahlungsrisiken]]) oder aus Registern ([[Handelsregister]], [[Schuldnerverzeichnis]]), welche die Wahrscheinlichkeit eines [[Ausfallrisiko|Ausfall-]] oder [[Kreditrisiko]]s wiedergeben. Die Daten wie [[Forderungsverlust]], [[Insolvenz]] oder [[Schuldnerverzug (Deutschland)|Zahlungsverzug]] stellen überwiegend eine [[Negativauslese]] dar, um das [[Insolvenzrisiko]] des (künftigen) Schuldners einschätzen zu können.

Überwiegend ist eine Punktevergabe üblich. Die konkreten Regeln und [[Algorithmus|Algorithmen]] einer Punktevergabe und -gewichtung werden „Scorekarte“ ({{enS|scorecard}}) genannt nach dem [[Scorekarte|gleichlautenden Begriff]] aus dem Sport. Es gibt verschiedene Techniken, um geeignete Scorekarten zu entwickeln, wie etwa die [[Logistische Regression]], [[Diskriminanzanalyse]], [[Künstliches neuronales Netz|Künstliche neuronale Netze]] und andere [[Data-Mining]]-Methoden.

== Kreditscoring der Schufa (Deutschland) ==
Die [[SCHUFA Holding AG|Schufa]] bietet ihren Kunden seit 1997 zusammen mit der Bonitätsauskunft über einzelne Verbraucher einen Score-Wert auf Basis der bei ihr gespeicherten Daten an. Das ist ein Wert von 1 bis 100 %<ref>{{Literatur|Autor=FinanceScout24|Titel=Schufa-Score: Kennen Sie Ihren Score & die Bedeutung?|Sammelwerk=FinanceScout24|Datum=2015-05-07|Online=https://www.financescout24.de/wissen/ratgeber/schufa-score-und-eintrag|Abruf=2016-11-14}}</ref>, der dem jeweiligen Verbraucher zugeordnet wird und die Wahrscheinlichkeit eines [[Forderungsausfall|Kreditausfalles]] angibt. Beim verwendeten [[Punkteregel|Punktesystem]] steht die höchste Punktzahl 100 (%) für die [[Risikoklasse]] „kein Kredit- oder Zahlungsrisiko“, bei geringeren Punktzahlen erhöht sich das Kreditrisiko entsprechend. Je niedriger der Score-Wert, desto höher ist die [[Ausfallwahrscheinlichkeit (Finanzwesen)|Ausfallwahrscheinlichkeit]]. Der Score-Wert ist abhängig vom Zweck, für den er angefragt wird – so erhalten beispielsweise Versicherungen andere Score-Werte als Mobilfunkanbieter. Jeder Verbraucher kann bei der Schufa die Score-Übermittlung zu seiner Person untersagen. Vielfach machen Unternehmen jedoch die Aufnahme einer [[Geschäftsbeziehung]] von einer positiven Schufa-Bewertung abhängig. Seit Anfang 2007 ist in der Eigenauskunft der Schufa der eigene Basis-Score-Wert in %-Werten zu sehen.

Die Schufa-Branchen-Scores wurden 2001 überarbeitet. Das Score-Verfahren basiert auf dem [[Logistische Regression|logistischen Regressionsmodell]], das die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Zufallsereignisses mit zwei möglichen Ausgängen modelliert. Für das Verfahren von 2001 wurden ca. 6,7 Mio. anonymisierte Datensätze über eine „Reifezeit“ von 15 Monaten ausgewertet.<ref>Ralf Hüls/Andreas Henking, ''Privatkundengeschäft: Mit Scoring zu mehr Ertrag''. in: Bank und Markt 03, 2003, S. 146 ff.</ref>
Von dem Branchenscore gibt es 7 verschiedene Arten, und zwar [[Hypothekenbank]]en, [[Versandhandel]], [[Handel]], [[Telekommunikation]], [[Genossenschaftsbank]]en und [[Sparkasse]]n, [[Bank]]en und die ''Schufa-Business-Line''.

Seit April 2010 konnten Verbraucher entsprechend § 34 Abs. 4 BDSG a. F. eine Auskunft über die historischen Wahrscheinlichkeitswerte – das heißt SCHUFA-Scores, die innerhalb der vergangenen 12 Monate an Schufa-Vertragspartner übermittelt wurden – erhalten.

Zu den Merkmalen, welche die [[Schufa]] berücksichtigt, zählen beispielsweise Einträge über offene Kredite und über rechtsgültig gewordene [[Mahnbescheid|Mahn-]] oder [[Vollstreckungsbescheid]]e. Die Schufa hält die Einzelheiten zur Berechnungsformel und zu den einfließenden statistischen Merkmalen ihres Scoring-Systems geheim.

Bis 2001 ist das Einholen einer Eigenauskunft als negatives Merkmal in das Scoring eingeflossen; nach massiven Protesten stellte die Schufa diese Praxis nach eigenen Angaben ein.

Aus den vom Kreditgeber so erfragten und maschinell ermittelten Daten wird eine Risikoklassifizierung ermittelt und die Kreditentscheidung vorbereitet.

== Interne und externe Scores ==
Kreditscores können auf ''eigenen Daten'' eines Unternehmens (etwa [[Stammdaten|Personenstammdaten]], [[Kreditvertrag]]sdaten, [[Konto]]führung) beruhen oder auf ''externen Daten'', etwa von [[Wirtschaftsauskunftei|Auskunfteien]].

Intern ermittelte Kreditscores müssen nicht mit externen [[Rating (Finanzwesen)|Ratings]] übereinstimmen, so dass sich u. U. unterschiedliche [[Ausfallwahrscheinlichkeit (Finanzwesen)|Ausfallwahrscheinlichkeiten]] für denselben Schuldner ergeben. Dies liegt vor allem an unterschiedlichen Gewichtungen, [[Informationsdefizit]]en oder fehlender Aktualität. Kreditinstitute erstellen intern „point in time“-Ratings, also einer Ausfallprognose für ein Jahr nach dem Beurteilungszeitpunkt<ref>[https://www.google.de/books/edition/A_Critical_Assessment_of_Basel_II_Intern/TAwdP406s48C?hl=de&gbpv=1&dq=%E2%80%9Epoint+in+time%E2%80%9C-rating&pg=PA199&printsec=frontcover Vahit Ferhan Benli, ''A Critical Assessment of Basel II: Internal Rating Based Approach'', 2010, S. 199]</ref>, während externe Ratings auf einem „through the cycle“-Ansatz beruhen, also einer Ausfallprognose über einen [[Konjunkturzyklus]] hinweg.

== Kreditscoring-Modell ==
Das Kreditscoring-Modell weist gegenüber konventionellen Verfahren Vor- und Nachteile auf:

=== Vorteile ===
* [[Standardisierung]], [[Präferenz (Wirtschaftswissenschaften)|persönliche Präferenzen]] des [[Kreditsachbearbeitung|Kreditsachbearbeiters]] werden ausgeschaltet.
* [[Empirisch]] [[Validierung (Informatik)|validierbar]] (objektiv nachvollziehbar).
* EDV-technische Verfeinerung möglich.
* Für die Kreditgeber (das Verfahren ist auch bei der [[Warenkreditversicherung]] einsetzbar) wird der [[Entscheidungsprozess|Kreditentscheidungsprozess]] durch Automatisierung wirtschaftlicher.
* Beschleunigung der [[Kreditentscheidung]].
* Zeit- und Kostenersparnis.

=== Nachteile ===
* Die persönliche [[Erfahrung]] der Kreditsachbearbeiter fließt meist nicht ein. Eine langjährige Geschäftsbeziehung zum Kreditnehmer (Kundenberatung) stellt oftmals einen Informationsvorteil dar. Der Kreditsachbearbeiter entscheidet über seinen ganzheitlichen Eindruck vom Kreditnehmer. Einige technische Scoring-Lösungen berücksichtigen allerdings derartige Daten.
* Die Daten sind eventuell problematisch ([[Datenschutz]]).
* Die Entscheidung wird eventuell auf Basis veralteter oder fehlerhafter Daten getroffen ([[Datenqualität]]).
* Weitergabe oder Handel mit Daten sind – begrenzt – möglich.
* unzureichende Berücksichtigung qualitativer personenbezogener Daten.
* ständige Aktualisierung nötig.

== Übernahme durch Gläubiger (Deutschland) ==
Wenn gewerbliche Gläubiger ([[Kreditinstitut]]e, [[Nichtbank]]en einschließlich [[Versicherungsunternehmen]]) das Kreditscoring von den Auskunfteien übernehmen wollen, müssen sie [[Mitglied]] oder [[Kunde]] der Auskunfteien sein und für deren [[Dienstleistung]]en ein [[Entgelt]] entrichten. Das übernommene Kreditscoring gehört neben weiteren [[Kreditunterlagen]] zur Grundlage der [[Kreditwürdigkeitsprüfung]], die entweder bei erstmaliger [[Kredit]]gewährung, bei der turnusmäßigen [[Kreditsachbearbeitung#Kreditüberwachung|Kreditüberwachung]] während der [[Kreditlaufzeit]] und bei [[Prolongation]]en durchzuführen ist.

[[Rechtsgrundlage]] für Kreditinstitute sind {{§|18|kredwg|juris}} [[Kreditwesengesetz|KWG]] sowie die [[Verordnung (EU) Nr. 575/2013 (Kapitaladäquanzverordnung)|Kapitaladäquanzverordnung]] (englische Abkürzung CRR), die in Art. 144 Nr. 1a CRR eine aussagekräftige Beurteilung jedes Schuldners verlangt, wobei ein [[Rating (Finanzwesen)|Rating]]system den Risikomerkmalen von Schuldner und Geschäft Rechnung tragen muss (Art. 170 Nr. 1 CRR) und bei Kreditgenehmigungen jedem Schuldner ein Rating zuzuordnen ist (Art. 172 Nr. 1a CRR). Ein Rating setzt voraus, dass den Kreditinstituten entsprechende Unterlagen über Vermögen, Schulden und [[Einkommen]] des Kreditnehmers vorliegen. Da die CRR als Ausführungsbestimmung des {{§|10|kredwg|juris}} KWG anzusehen ist, gilt sie im Verhältnis zum KWG als „[[lex specialis]]“, dem Vorrang eingeräumt werden muss vor den allgemeinen Bestimmungen des {{§|18|kredwg|juris}} KWG.

== Datenschutz (Deutschland) ==
Da [[personenbezogene Daten]] durch Auskunfteien [[Datenspeicher|gespeichert]] und [[Datenverarbeitung|verarbeitet]] werden, sind die [[Datenschutz]]bestimmungen zu beachten.

=== Bundesdatenschutzgesetz ===
Nach {{§|30|bdsg_2018|juris}} Abs. 1 [[Bundesdatenschutzgesetz|BDSG]] muss eine Wirtschaftsauskunftei persönliche Daten, die zur Bewertung der Kreditwürdigkeit von [[Verbraucher]]n genutzt werden dürfen und zum Zweck der Übermittlung [[Datenerhebung|erhoben]], [[Datenspeicher|gespeichert]] oder verändert werden, Auskunftsverlangen von [[Kreditgeber]]n aus anderen [[EU-Mitgliedstaaten]] genauso behandeln wie Auskunftsverlangen inländischer Darlehensgeber. Wer den Abschluss eines [[Verbraucherdarlehensvertrag]]s mit einem Verbraucher infolge einer Auskunft einer Wirtschaftsauskunftei ablehnt, hat den Verbraucher unverzüglich hierüber sowie über die erhaltene Auskunft zu unterrichten (§ 30 Abs. 2 BDSG).

Die Verwendung eines Wahrscheinlichkeitswerts über ein bestimmtes zukünftiges Verhalten einer [[natürliche Person|natürlichen Person]] zum Zweck der [[Kreditentscheidung]] über die Begründung, Durchführung oder Beendigung eines [[Vertragsverhältnis]]ses mit dieser Person ({{enS|scoring}}) ist gemäß {{§|31|bdsg_2018|juris}} BDSG nur zulässig, wenn die Vorschriften des Datenschutzrechts eingehalten wurden, die zur Berechnung des Wahrscheinlichkeitswerts genutzten Daten unter Zugrundelegung eines wissenschaftlich anerkannten mathematisch-statistischen Verfahrens nachweisbar für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit des bestimmten Verhaltens erheblich sind, für die Berechnung des Wahrscheinlichkeitswerts nicht ausschließlich [[Wohnanschrift|Anschriftendaten]] genutzt wurden und im Fall der Nutzung von Anschriftendaten die betroffene Person vor Berechnung des Wahrscheinlichkeitswerts über die vorgesehene Nutzung dieser Daten unterrichtet worden ist; die Unterrichtung ist zu dokumentieren.

=== Datenschutz-Grundverordnung ===
Die in allen [[EU-Mitgliedstaaten]] geltende [[Datenschutz-Grundverordnung]] (DS-GVO) soll die Grundrechte und Grundfreiheiten natürlicher Personen schützen und insbesondere deren Recht auf Schutz personenbezogener Daten. Sie betrifft gemäß {{Art.|2|DSGVO|dejure}} Abs. 1 DS-GVO die ''automatisierte Verarbeitung'' personenbezogener Daten sowie die ''nicht-automatisierte Verarbeitung'' personenbezogener Daten, die in einem [[Dateisystem]] gespeichert sind oder gespeichert werden sollen. "Personenbezogene Daten" sind nach {{Art.|4|DSGVO|dejure}} Abs. 1 DS-GVO alle [[Information]]en, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen.

Wenn Kreditentscheidungen von Kreditgebern maßgeblich vom Kreditscoring der Auskunfteien wie der Schufa abhängen, handelt es sich nach dem Urteil des [[EuGH]] vom Dezember 2023<ref>[https://curia.europa.eu/juris/document/document.jsf?text=&docid=280426&pageIndex=0&doclang=DE&mode=req&dir=&occ=first&part=1 EuGH, Urteil vom 7. Dezember 2023, Az.: Rs C-634/21]</ref> um [[Automatisierte Datenverarbeitung|automatisierte Entscheidungen]] einschließlich [[Profiling]] nach {{Art.|22|DSGVO|dejure}} Abs. 1 DS-GVO. Hiernach kann der [[Kreditnehmer]] oder Schuldner gegen derartige Entscheidungen [[Widerspruch (Recht)|Widerspruch]] einlegen, wenn sie ihm gegenüber Rechtswirkungen entfalten (Ablehnung eines [[Kreditantrag]]es, [[Kreditkündigung]]) oder ihn in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigen. Wenn die Ermittlung des Score-Wertes nur als eine vorbereitende Handlung zu der eigentlichen „Kreditwürdigkeits-Entscheidung“ (etwa der Kreditinstitute) im Sinne von Art. 22 Abs. 1 DS-GVO anzusehen wäre, muss die Wertermittlung nicht die besonderen Anforderungen von Art. 22 Abs. 2 bis 4 DS-GVO an automatisierte Entscheidungen erfüllen.

Nach [[ständige Rechtsprechung|ständiger Rechtsprechung]] des EuGH muss jede Verarbeitung personenbezogener Daten mit den in {{Art.|5|DSGVO|dejure}} DS-GVO festgelegten Grundsätzen für die Verarbeitung personenbezogener Daten im Einklang stehen und in Anbetracht des in Art. 5 Abs. 1a DS-GVO vorgesehenen Grundsatzes der Rechtmäßigkeit der Verarbeitung eine der in {{Art.|6|DSGVO|dejure}} DS-GVO aufgeführten Bedingungen für die Rechtmäßigkeit der Verarbeitung erfüllen.<ref>EuGH, Urteil vom 20. Oktober 2022, C 77/21, Digi = {{Rspr|K&R 2022, 822}}</ref> Das noch im Januar 2014 vom [[Bundesgerichtshof]] (BGH) auch im Hinblick auf die Berechnungsmethoden des Score-Werts gesicherte [[Geschäftsgeheimnis]] der Schufa<ref>BGH, Urteil vom 28. Januar 2014, Az. VI ZR 156/13 = {{Rspr|BGHZ 200, 38}}</ref> wurde durch den EuGH im zitierten Urteil insoweit eingeschränkt, als auch die speziellen Auskünfte durch die Schufa nach {{Art.|15|DSGVO|dejure}} Abs. 1h DS-GVO erteilt werden müssen.

== Auskunfteien ==
Wirtschaftsauskunfteien mit Kreditscoring sind in Deutschland insbesondere [[Creditreform]] oder [[Crif]], in Österreich gibt es den [[Kreditschutzverband von 1870]], dort und in der Schweiz [[Bisnode]]. In den USA gibt [[Equifax]] und in der Volksrepublik China das [[Sozialkredit-System]].

== Wirtschaftliche Aspekte ==
Die Erstellung von Score-Werten beruht auf der [[Hypothese|Annahme]], dass durch die Zuordnung einer [[Person]] zu einer Gruppe anderer Personen mit vergleichbaren [[Merkmal]]en, die sich in einer bestimmten Weise verhalten haben, ein ähnliches Verhalten vorausgesagt werden kann.

Das Kreditscoring gehört für Gläubiger insbesondere bei [[Dauerschuldverhältnis]]sen ([[Handyvertrag|Handy-]], [[Kreditvertrag|Kredit-]], [[Leasing]]-, [[Mietvertrag (Deutschland)|Miet-]], [[Versicherungsvertrag]]) zu den wesentlichen Kreditunterlagen. Es dient oft jedoch nicht nur zur [[Bonitätsprüfung]], sondern auch der [[Preiskalkulation]] ([[Bankkalkulation]]: [[Kreditmarge]], [[Prämienkalkulation]]: [[Versicherungsprämie]]). Bei einer Risikoverschlechterung kann sich das [[Covenants#Arten|Margenraster]] der Kreditmarge ({{enS|margin grid}}) verschlechtern oder die Versicherungsprämie erhöhen.

Der [[Entscheidungsträger]] trifft anhand der Kreditunterlagen eine Kreditentscheidung, die im Rahmen der [[Unternehmensziel]]e ([[Risikotragfähigkeit]], [[Rentabilität]]) liegen muss (Zielkonformität).<ref>[https://www.google.de/books/edition/Vahlens_gro%C3%9Fes_Auditing_Lexikon/h7UkaYRTmcsC?hl=de&gbpv=1&dq=Kreditscoring+lexikon&pg=PA1227&printsec=frontcover Carl Helbling, ''Scoringmodelle'', in: Carl-Christian Freidank/Laurenzt Lachnit (Hrsg.), ''Vahlens großes Auditing-Lexikon'', 2007, S. 1227 f.]</ref> Die sich aus dem Kreditscoring ergebende Abstufung in Risikoklassen führt dazu, dass bei erhöhtem Risiko bestehende Verträge mit ungünstigeren [[Tarif]]en versehen oder gar [[Kündigung|gekündigt]] werden und neue Verträge nicht geschlossen werden.

Je genauer und aktueller das zugrunde liegende Scoring-Modell die Wirklichkeit abbildet, desto weniger Kreditausfälle wird es geben.

== Abgrenzung ==
Der Begriff des [[Rating (Finanzwesen)|Ratings]] wird weitgehend für die Analyse von [[Unternehmen]], [[Staat]]en und [[Gebietskörperschaft]]en durch [[Ratingagentur]]en verwendet.

== Literatur ==
* [[Meike Kamp]], [[Thilo Weichert]]: ''[https://www.datenschutzzentrum.de/uploads/projekte/scoring/2005-studie-scoringsysteme-uld-bmvel.pdf Forschungsprojekt Scoringsysteme zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit - Chancen und Risiken für Verbraucher -]'', erstellt vom [[Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein|Unabhängigen Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein]] (ULD) im Auftrag des [[Bundesministerium für Verbraucherschutz, Ernährung und Landwirtschaft|BMVEL]] bzw. der [[Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung]] (BLE) vom 15.05. – 25.11.2005
* Kerstin Dittert: ''Scoring: Der Blick in die Kristallkugel'' (= ''Schriftenreihe Digitalisierung.'' Band 1). epubli, Berlin 2017, ISBN 978-3-7418-8484-9.
* Andreas Henking, Christian Bluhm, [[Ludwig Fahrmeir]]: ''Kreditrisikomessung. Statistische Grundlagen, Methoden und Modellierung.'' Springer, Berlin u. a. 2006, ISBN 3-540-32145-4.
* Rothmann, Robert; Sterbik-Lamina, Jaro; Peissl, Walter (2014): “Credit Scoring in Österreich”; Institut für Technikfolgen-Abschätzung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ITA/ÖAW); Studie im Auftrag der Bundesarbeiterkammer (AK Wien); ITA-Projektbericht Nr.: A66. {{ISSN|1819-1320}}

== Einzelnachweise ==
<references />

{{Normdaten|TYP=s|GND=4403996-7}}
{{Rechtshinweis}}

[[Kategorie:Bankwesen]]
[[Kategorie:Betriebswirtschaftslehre]]
[[Kategorie:Kreditgeschäft]]
[[Kategorie:Planung und Organisation]]
[[Kategorie:Risikomanagement]]
[[Kategorie:Risikomanagement (Bank)]]
[[Kategorie:Risikomanagement (Versicherung)]]

Kreditscoring - Versionsgeschichte

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