Bonitätsprüfung und Kreditentscheidungen: Risikoklasse und Pflichten im EU-KI-Recht

Anhang III Nr. 5 erfasst KI zur Bewertung der Kreditwürdigkeit oder Bonität natürlicher Personen oder zur Ermittlung ihrer Zahlungsfähigkeit, ausgenommen KI zur Finanz-Solvenz-Überwachung von Kreditinstituten bzw. zur Betrugsbekämpfung. Grund der Einstufung: Kreditzugang ist wirtschaftlich existentiell, und Scoring birgt hohes Diskriminierungsrisiko ( Proxy-Variablen für Geschlecht, ethnische Herkunft, Wohnort). Daher das volle Pflichtenbündel aus Art. 8–15 spätestens am 2. Dezember 2027 (verschoben durch AI Omnibus 2026).

Anbieter/Betreiber erfüllen Art. 8–15 mit Schwerpunkt auf: Daten-Governance mit Bias-Prüfung (Art. 10) — Trainingsdaten müssen repräsentativ und frei von diskriminierenden Verzerrungen sein; menschliche Aufsicht (Art. 14) bei ablehnenden Entscheidungen; Aufzeichnung (Art. 12). Überlagert: Art. 22 DSGVO (Recht, nicht ausschließlich automatisiert entschieden zu werden, mit Ausnahmen und menschlicher Eingriffsmöglichkeit), AGG (keine Diskriminierung nach Geschlecht/Alter/Ethnie/Behinderung/Religion), Kreditwesengesetz und BAFin-Aufsicht. Eine vollautomatische Ablehnung ohne menschliche Prüfung ist datenschutzrechtlich angreifbar.

Das zentrale Risiko sind Proxy-Variablen: scheinbar neutrale Merkmale (Postleitzahl, Name, Browserverlauf) können mittelbar auf Geschlecht, Ethnie oder Religion schließen und so diskriminieren. Art. 10 Abs. 2 lit. f verlangt ausdrücklich Bias-Prüfung. Praktisch erforderlich: repräsentative Trainings-/Prüfdaten, Bias-Audits an Untergruppen, Nachvollziehbarkeit der Score-Faktoren (Erklärung, warum ein Score niedrig ist), klare Recht auf menschliche Überprüfung. Die BAFin und die Verbraucheraufsicht prüfen zunehmend algorithmische Kreditentscheidungen. Dokumentation der Fairness-Tests schützt im Aufsichtsfall.