BGH entscheidet über Transparenzpflichten der Schufa beim Scoring-System
Noah Franke
BGH entscheidet über Transparenzpflichten der Schufa beim Scoring-System
Der Bundesgerichtshof (BGH) steht vor einer richtungsweisenden Entscheidung in einem Verfahren zur Transparenz des Schufa-Scoring-Systems. Im Mittelpunkt des Rechtsstreits steht die Frage, ob die Auskünfte des Unternehmens den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) genügen und wie detailliert Verbraucher über automatisierte Entscheidungen informiert werden müssen, die sie betreffen.
Ausgelöst wurde der Fall von fünf Klägern, die bemängeln, dass die Schufa nicht ausreichend offengelegt habe, wie ihre Bonitätsbewertungen zustande kommen. Sie werfen dem Unternehmen vor, weder die zugrundeliegenden Daten noch die Gewichtung der einzelnen Faktoren preiszugeben. Im März 2023 führte die Schufa ein neues Scoring-Modell ein, das eine standardisierte Skala von 100 bis 999 sowie zwölf definierte Kriterien vorsieht – ein Schritt, der mehr Klarheit schaffen soll.
Das Oberlandesgericht Dresden hatte zuvor entschieden, dass die bisherigen Auskünfte der Schufa unzureichend seien. Die Richter urteilten, Verbraucher müssten zumindest die zentralen Faktoren und deren Gewichtung nachvollziehen können, die in ihre Bewertung einfließen. Die Schufa hingegen betont, ihre aktuellen Angaben entsprächen bereits den gesetzlichen Vorgaben, und plant, bis Ende 2028 vollständig auf das neue System umzustellen.
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Nun muss der BGH klären, ob die bisherigen Offenlegungen der Schufa den DSGVO-Anforderungen gerecht werden. Zudem wird das Gericht entscheiden, ob Verbraucher ein Recht auf tiefere Einblicke in die Logik und die entscheidenden Faktoren hinter ihren Bonitätswerten haben.
Die Entscheidung könnte Maßstäbe für die Transparenz automatisierter Entscheidungsprozesse und KI-Systeme nach der DSGVO setzen. Sie dürfte auch Auswirkungen darauf haben, wie datenbasierte Bewertungen künftig durchgeführt werden. Das Urteil wird die Pflichten von Unternehmen präzisieren, die algorithmische Scoring-Modelle nutzen.
