WEBVTT FILE

1
00:00.440 --> 00:01.000
Hallo, Max.

2
00:01.000 --> 00:01.840
Servus.

3
00:01.840 --> 00:03.640
Wir reden heute ja über die CRIF.

4
00:04.080 --> 00:05.800
Wer ist die CRIF?

5
00:05.800 --> 00:08.000
Genau. Die CRIF ist
eine Kreditauskunftei.

6
00:08.000 --> 00:10.800
Das ist ein Unternehmen,
was sozusagen probiert,

7
00:10.800 --> 00:13.800
über Leute irgendwie herauszufinden,
wie zahlungsfähig sie sind

8
00:14.080 --> 00:16.440
und diese Informationen
dann auch verkauft.

9
00:17.080 --> 00:19.280
Woher haben sie diese Daten?

10
00:19.280 --> 00:20.040
Das ist ganz interessant.

11
00:20.040 --> 00:21.720
Bei der CRIF weiß man es teilweise.

12
00:21.720 --> 00:25.560
Sie kriegen Daten von Adresshändlern,
also von Databrokern,

13
00:25.560 --> 00:26.880
die einfach Daten verkaufen.

14
00:26.880 --> 00:29.040
Wir wissen zum Beispiel,
dass sie für fast ganz Österreich

15
00:29.040 --> 00:32.080
einen Datensatz haben
mit Adresse, Name, Geburtsdatum,

16
00:32.160 --> 00:34.560
aber auch vergangene Wohnorte,
wenn Leute umgezogen sind.

17
00:34.560 --> 00:36.360
Und es gibt da noch andere
Quellen wahrscheinlich.

18
00:36.360 --> 00:37.880
Wir wissen zum Beispiel,
dass Inkassobüros

19
00:37.880 --> 00:39.920
einmelden bei ihnen.
Und die probieren,

20
00:39.920 --> 00:42.120
daraus einen riesen
Datensatz zu bauen.

21
00:42.120 --> 00:45.320
Und es ist fast wie
ein privates Melderegister.

22
00:45.360 --> 00:46.800
Also wir haben ja in Österreich
ein Melderegister,

23
00:46.800 --> 00:48.360
wo der Staat weiß,
wo du wohnst.

24
00:48.360 --> 00:50.080
Aber das kann man ja nicht
einfach abfragen.

25
00:50.080 --> 00:53.440
Und die bauen praktisch
so ein privates Parallel-Ding dazu.

26
00:53.960 --> 00:56.280
Und was ist dieser
Score jetzt genau?

27
00:56.280 --> 00:58.080
Genau, aus dem ganzen
Datensatz, den sie haben,

28
00:58.080 --> 01:01.000
probieren sie dann einen
Bonitätsscore hochzurechnen.

29
01:01.000 --> 01:04.720
Dieser Score fängt
bei 250 an und geht bis 700.

30
01:04.720 --> 01:05.840
Die meisten Leute
sind irgendwo

31
01:05.840 --> 01:08.120
 bei den 400ern und 500ern.

32
01:08.200 --> 01:10.000
Und sie gruppieren das ganze dann in

33
01:10.000 --> 01:12.120
 Rot, Gelb, Grün, so wie ein Ampelsystem.

34
01:12.120 --> 01:13.080
Rot ist so nach dem Motto:

35
01:13.080 --> 01:15.360
“Ja nicht mit den Leuten
irgendeinen Vertrag abschließen!”

36
01:15.360 --> 01:17.560
Gelb ist so in die Richtung:
“Wissen wir nicht ganz/fishy.”

37
01:17.560 --> 01:19.960
Und Grün ist sozusagen generell okay.
Aber selbst innerhalb von dem

38
01:19.960 --> 01:21.400
gibt es dann halt noch
diesen Score, der teilweise eben

39
01:21.400 --> 01:24.600
100 Punkte oder 200 Punkte
auseinanderliegen kann.

40
01:25.120 --> 01:29.080
Und diesen Score verkaufen
sie dann, um eben zu sagen:

41
01:30.160 --> 01:32.680
“Die Person ist okay,
die Person ist nicht so okay.”

42
01:32.680 --> 01:35.640
Wer ruft jetzt diesen Score ab?
Wie geht das?

43
01:35.640 --> 01:38.920
Im Prinzip kann jedes Unternehmen
da einen Zugang bekommen

44
01:38.920 --> 01:40.240
und die zahlen dann dafür.

45
01:40.240 --> 01:44.280
Es gibt praktisch eine API,
also eine Schnittstelle, wo,

46
01:44.320 --> 01:47.320
wenn man zum Beispiel Zalando
verwendet, wenn man da jetzt bestellt,

47
01:47.440 --> 01:49.840
heißt es: “Kauf auf Rechnung, bitte
gib dein Geburtsdatum an!”

48
01:49.840 --> 01:52.680
Du gibst das Geburtsdatum an und
im Hintergrund geht es dann an die CRIF.

49
01:52.680 --> 01:55.120
Die kriegen den Score zurück
und unter einem gewissen Score-Level

50
01:55.120 --> 01:57.880
sagen sie: “Kein Kauf auf Rechnung,
du musst vorab bezahlen!”

51
01:57.880 --> 02:00.880
Die meisten
Handynetzanbieter verwenden das.

52
02:01.240 --> 02:03.160
Da gibt es dann die Situation,
wo Leuten gesagt wird:

53
02:03.160 --> 02:06.240
“Du kannst leider nur Wertkarte
haben, dir geben wir keinen Vertrag.”

54
02:06.240 --> 02:09.480
Wo wir auch relativ viele Beschwerden
haben, ist Energieanbieter,

55
02:09.480 --> 02:11.240
also Stromlieferanten,
wo es heißt: “Wechsel

56
02:11.240 --> 02:13.120
doch deinen Stromanbieter
oder Gasanbieter!”

57
02:13.120 --> 02:14.960
Dann wird den Leuten auf einmal
gesagt: “Nein, mit dir nicht.”

58
02:14.960 --> 02:16.720
Und die Leute wissen nicht warum.

59
02:16.720 --> 02:19.360
Und im Hintergrund ist
oft dieser CRIF-Score in Wirklichkeit.

60
02:19.360 --> 02:22.120
Die es auch noch verwenden
sind Banken.

61
02:22.120 --> 02:24.080
Da ist es jetzt vielleicht
nicht so häufig,

62
02:24.080 --> 02:26.080
dass die nur wegen dem
Score sagen: “Nein.”

63
02:26.200 --> 02:28.680
Aber es ist ein Faktor,
den die schon mit einbeziehen.

64
02:28.680 --> 02:31.240
Und wir haben auch mit Banken schon mal
geredet, wo es dann so geheißen hat:

65
02:31.240 --> 02:32.680
 “Ja, also es ist keine harte Regel,

66
02:32.680 --> 02:35.000
aber wenn jemand voll
den niedrigen Score hat,

67
02:35.000 --> 02:38.000
dann muss man halt schon beim
Risikoaufschlag ein bisschen was dazutun.”

68
02:38.800 --> 02:40.960
Wie ist das mit der Richtigkeit
von diesem Score?

69
02:40.960 --> 02:42.680
Weil das hat ja schon arge Auswirkungen.

70
02:42.680 --> 02:45.840
Das besonders Absurde daran ist,
laut ihren eigenen Angaben nehmen sie

71
02:45.840 --> 02:48.280
beim Großteil nur Adresse,
Geburtsdatum und Geschlecht.

72
02:48.280 --> 02:51.920
Beim Geschlecht ist es so, dass Frauen
so zweistellig besser sind im Schnitt

73
02:52.680 --> 02:54.240
von unseren Daten, die wir bisher haben.

74
02:54.240 --> 02:57.040
Alter ist, dass du ein paar Punkte
mehr bekommst pro Jahr.

75
02:57.040 --> 02:58.480
Also umso älter, umso besser.

76
02:58.480 --> 02:59.880
Und das Hauptding ist Adresse,

77
02:59.880 --> 03:02.640
also der Score ist zum großen Teil
einer Adressscore.

78
03:02.640 --> 03:05.680
Wir wissen zum Beispiel, wenn jemand
vom Land in die große Stadt zieht,

79
03:05.680 --> 03:06.640
geht der Score meistens runter.

80
03:06.640 --> 03:10.720
Oder wenn man von einer Landeshauptstadt
nach Wien zieht, geht er meistens runter.

81
03:10.960 --> 03:13.440
Wenn man innerhalb von Wien
Bezirk wechselt,

82
03:13.440 --> 03:15.520
gibt es extreme Schwankungen
von der gleichen Person.

83
03:15.520 --> 03:18.520
Also ich habe zum Beispiel im
14. Bezirk Jeans bestellt

84
03:18.520 --> 03:20.080
und wirklich eine Minute
später im 6. Bezirk.

85
03:20.080 --> 03:23.000
Und der Score im 6. ist
dann höher gewesen,

86
03:23.000 --> 03:24.960
weil halt der 6. Bezirk
da irgendwie höher

87
03:24.960 --> 03:27.600
geranked wird als der 14.,
obwohl es die gleiche Person ist.

88
03:27.600 --> 03:29.000
Also es kann ja nicht
die gleiche Person

89
03:29.000 --> 03:30.000
mehr Kreditwürdigkeit haben,

90
03:30.000 --> 03:32.000
je nachdem, wo die Sachen
hingeschickt werden.

91
03:32.160 --> 03:35.080
Didi Mateschitz gibt es auch noch
lebendig in der Datenbank und

92
03:35.080 --> 03:37.920
der ist leicht unter Österreichschnitt
als reichster Österreicher.

93
03:39.000 --> 03:42.360
Oder einer der höchsten war zum Beispiel,
von den Daten, die wir bisher haben,

94
03:42.360 --> 03:45.360
war ich als Zivildiener mit 19 Jahren,

95
03:45.360 --> 03:48.080
wo ich, glaube ich, damals 300 und
ein paar zerquetschte Euro

96
03:48.080 --> 03:49.080
bekommen habe im Monat.

97
03:49.080 --> 03:51.080
Und das ist eben
groß fraglich,

98
03:51.080 --> 03:53.560
ob dieser Score
wissenschaftlich haltbar ist.

99
03:53.560 --> 03:54.960
Also das ist natürlich eine Prognose.

100
03:54.960 --> 03:57.880
Eine Prognose kann richtig und falsch
sein, muss nicht immer richtig sein.

101
03:58.320 --> 04:00.440
Aber Prognosen können auch
strukturell falsch sein.

102
04:00.440 --> 04:02.880
Also bestes Beispiel:
Wetterprognose.

103
04:02.880 --> 04:06.280
Wenn ich jetzt im Hochsommer sage:
“Morgen gibt es 2 Meter Schnee.”

104
04:06.880 --> 04:09.520
wird das einfach strukturell
eine falsche Antwort sein.

105
04:09.520 --> 04:11.200
Und da ist auch die Prognose falsch.

106
04:11.200 --> 04:14.200
Und laut DSGVO
müssen Daten nicht nur legal

107
04:14.960 --> 04:18.280
sozusagen irgendwo daherkommen,
was bei der CRIF schon groß die Frage ist,

108
04:18.280 --> 04:19.840
ob die überhaupt die Daten haben sollten,

109
04:19.840 --> 04:22.680
sondern müssen
dann noch inhaltlich richtig sein.

110
04:22.680 --> 04:25.160
Und auch dieser Score
muss inhaltlich richtig sein.

111
04:25.160 --> 04:26.880
und wir würden uns das
gerne genauer anschauen,

112
04:26.880 --> 04:29.880
weil wir schon so oft Fälle gehabt haben,
die so daneben sind,

113
04:30.040 --> 04:32.960
dass es schon darauf hindeuten würde,
dass dieser Score generell

114
04:32.960 --> 04:34.480
eigentlich eher Voodoo ist.

115
04:34.480 --> 04:37.280
Und dafür haben wir bisher noch
zu wenig Einzelfälle.

116
04:37.280 --> 04:39.560
Also da braucht man schon tausende
Fälle, um das wirklich

117
04:39.560 --> 04:42.680
statistisch sauber ausrechnen zu können,
ob das richtig oder falsch ist

118
04:43.400 --> 04:45.440
und deswegen auch das Projekt,
was wir grad starten.

119
04:45.440 --> 04:48.760
Dann gibt es ja dann noch einen anderen
Aspekt - die Zahlungserfahrungsdaten.

120
04:48.760 --> 04:49.600
Was ist das?

121
04:49.600 --> 04:52.760
Genau, was wir gerade noch ausgrenzen,
ist, es gibt sozusagen 90 %

122
04:52.760 --> 04:54.880
der Österreicher:innen, wo die CRIF sagt,
da haben wir eigentlich

123
04:54.880 --> 04:57.880
nur diese Grunddaten und rechnen
trotzdem irgendwas hoch,

124
04:58.120 --> 05:01.280
und dann gibt es so circa 10 %,
wo es Zahlungserfahrungsdaten gibt.

125
05:01.280 --> 05:04.640
Also Daten, dass jemand irgendwas mal
länger nicht bezahlt hat,

126
05:04.640 --> 05:06.560
Inkassomeldung hat, solche Dinge.

127
05:06.560 --> 05:08.480
Das ist aktuell das, mit dem
wir uns weniger beschäftigen.

128
05:08.480 --> 05:10.400
Da gibt es auch Fragen,
wie weit es gehen kann

129
05:10.400 --> 05:12.120
und wie legal das ist.

130
05:12.120 --> 05:14.160
Uns hat jetzt vor allem mal
interessiert bei den 90 %,

131
05:14.160 --> 05:17.160
die eigentlich immer alles gezahlt haben,
wo es nie ein Problem gegeben hat,

132
05:17.200 --> 05:19.280
wie kann man da über die
Gesamtbevölkerung einfach

133
05:19.280 --> 05:22.320
Daten sammeln und irgendwelche
Scores hochrechnen,

134
05:22.320 --> 05:24.680
obwohl es eigentlich
überhaupt keinen Anlassfall gibt?

135
05:24.800 --> 05:27.840
Also die Negativinformationen
sind auch interessant,

136
05:28.280 --> 05:30.640
aber es ist von dem Projekt mal
nicht so umfasst.

137
05:30.640 --> 05:32.960
Und wie legal ist das Ganze?

138
05:32.960 --> 05:34.240
Auch gute Frage.

139
05:34.240 --> 05:35.920
Aktuell gibt es einige Punkte.

140
05:35.920 --> 05:38.880
Also es ist die Frage, wo sammeln sie
die Daten, wie lang haben die, ...

141
05:38.880 --> 05:41.720
Es sind mehrere Schritte
in dem ganzen Ding.

142
05:41.720 --> 05:43.200
Und bei fast allen Schritten

143
05:43.200 --> 05:45.760
gibt es derzeit Entscheidungen,
dass das nicht legal ist.

144
05:45.760 --> 05:48.080
Teilweise von den Behörden,
teilweise von Gerichten

145
05:48.080 --> 05:49.920
aber noch fast nichts letztgerichtlich.

146
05:49.920 --> 05:53.080
Also wir haben noch die Möglichkeit,
dass dann das oberste Gericht

147
05:53.080 --> 05:55.560
das irgendwie anders sieht.
Sehr unwahrscheinlich.

148
05:55.560 --> 05:57.440
Aber theoretisch ist es möglich.

149
05:57.440 --> 06:00.040
Zur Datenrichtigkeit
gibt es noch fast gar nichts.

150
06:00.040 --> 06:02.000
Also das hat sich noch
fast keiner angeschaut.

151
06:02.000 --> 06:04.120
Jetzt geht es eher noch darum,
dürfen die die Daten überhaupt haben?

152
06:04.120 --> 06:05.960
Warum haben die das überhaupt?

153
06:05.960 --> 06:08.360
Wo schon sehr,
sehr fraglich ist, ob das legal ist.

154
06:08.720 --> 06:11.120
Und wo wir uns
auch darauf vorbereiten,

155
06:11.120 --> 06:12.680
österreichweit eine
Sammelklage zu machen.

156
06:12.680 --> 06:14.920
Weil das betrifft
wirklich fast jede:n Österreicher:in,

157
06:14.920 --> 06:16.400
dass sie das zusammengesammelt haben.

158
06:16.400 --> 06:17.960
Und wir haben jetzt inzwischen
die Möglichkeit,

159
06:17.960 --> 06:20.960
eben europaweit Sammelklagen zu machen,
auch in Österreich.

160
06:21.120 --> 06:22.560
Und deswegen sind wir auch
relativ interessiert

161
06:22.560 --> 06:24.520
daran, weil fast jede:r
in Österreich betroffen ist.

162
06:24.520 --> 06:26.840
Und wenn man da jetzt gerade
zuhört und sich denkt:

163
06:26.840 --> 06:28.280
“Da würde ich mich irgendwie
gern beteiligen.”

164
06:28.280 --> 06:29.840
Was könnte man da machen?

165
06:29.840 --> 06:31.040
Genau, also wir haben jetzt zwei Schritte.

166
06:31.040 --> 06:31.760
Der erste Schritt ist,

167
06:31.760 --> 06:33.520
dass wir eigentlich Freiwillige suchen,
die mal sagen:

168
06:33.520 --> 06:36.240
“Gut, ich hätte gerne,
dass ihr für mich die Daten abruft,

169
06:36.240 --> 06:37.640
die sozusagen erstreitet von der CRIF.”

170
06:37.640 --> 06:40.600
Das machen wir gratis,
ist spendenfinanziert bei uns.

171
06:40.600 --> 06:43.920
Und dafür brauchen wir Leute,
die sich anschließen dem Ganzen.

172
06:43.920 --> 06:46.920
Das heißt einfach online ausfüllen:
“Bitte, Danke, Vertretet mich, ...”

173
06:47.120 --> 06:49.840
Dafür braucht man einerseits
auch den Nachweis,

174
06:49.840 --> 06:53.040
also einerseits über E-ID,
also dass du ID-Austria hast zum Beispiel.

175
06:53.080 --> 06:54.080
Dann kann man das ganz schnell machen.

176
06:54.080 --> 06:55.240
Oder sonst einen Ausweis

177
06:55.240 --> 06:56.960
müssen wir irgendwie vorweisen,
dass wir auch sagen können:

178
06:56.960 --> 06:59.040
“Das ist wirklich die Person,
die wir da vertreten.”

179
06:59.040 --> 07:02.640
Sonst ist es relativ banal zum Ausfüllen
und eben auch so leichte Finanzdaten,

180
07:02.640 --> 07:04.640
damit wir es vergleichen können.
Also wenn wir sagen können:

181
07:04.640 --> 07:07.640
“Gut, welche Einkommensgruppe sind die Leute
und passt dieser Score dann dazu?”,

182
07:07.800 --> 07:10.120
dann kann man das am Ende
wissenschaftlich auswerten,

183
07:10.120 --> 07:13.120
ob das jetzt ein guter Treffer ist
oder eigentlich daneben ist.

184
07:13.240 --> 07:15.200
Und in einem zweiten Schritt
ist dann die Möglichkeit,

185
07:15.200 --> 07:16.440
eine Sammelklage zu machen.

186
07:16.440 --> 07:19.080
Da kann man sich getrennt anmelden

187
07:19.080 --> 07:22.400
und kann dann entweder sagen: “Ich
möchte da eigentlich nicht mitmachen,

188
07:22.400 --> 07:25.360
ich wollte eigentlich nur bei dem Test
mitmachen.” oder andersrum.

189
07:25.360 --> 07:28.280
Und genau das sind sozusagen
die zwei Schritte, die wir machen.

190
07:28.280 --> 07:31.280
Die Sammelklage ist wahrscheinlich
erst in einem halben Jahr dann Thema.

191
07:31.880 --> 07:33.800
Jetzt muss man im ersten Schritt
wirklich sehr solide

192
07:33.800 --> 07:35.200
die Daten daraus ausrechnen.

193
07:35.200 --> 07:36.560
Und dafür braucht man einfach

194
07:36.560 --> 07:37.320
ein paar 1000 Leute,

195
07:37.320 --> 07:39.960
damit man das wirklich statistisch
valide anschauen kann.

196
07:39.960 --> 07:42.600
Das Coole für die Leute ist,
sie sehen mal selber, was da eigentlich

197
07:42.600 --> 07:46.280
so von ihnen abgerufen worden ist
und welche Firmen das auch abgerufen haben

198
07:46.280 --> 07:49.480
die letzten Jahre,
und können auch sehen, ob es richtig

199
07:49.480 --> 07:52.480
oder falsch ist im Vergleich
zu ihren Fundamentaldaten.

200
07:52.480 --> 07:55.360
Also man hat da schon mal sozusagen
ein bisschen für sich selber eine Info

201
07:55.360 --> 07:57.360
und man hilft halt mit,
dass man schauen kann,

202
07:57.360 --> 08:00.360
ob das jetzt österreichweit
richtig oder falsch ist.

203
08:00.800 --> 08:03.360
Das ist sozusagen eher eine

204
08:03.360 --> 08:04.760
Unterstützung der guten Sache.

205
08:04.760 --> 08:07.160
Dann wünsche ich viel Erfolg
und danke für deine Zeit!

206
08:07.160 --> 08:07.760
Danke auch!