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Ordnung im Datenhaufen hilft Banken

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Ordnung im Datenhaufen hilft Banken
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Wenn Banken auf die Daten der Kunden zugreifen, könnten sie auch Kredite abgleichen - und sich so schützen. Zumindest in Nigeria wäre das von Vorteil. (Grafik: sliplee/iStock)

Zur Suche nach Bytes im Datenhaufen gehört daher heute weit mehr als ein guter Suchalgorithmus – manchmal muss man den Datenhaufen auch erst mal aufräumen. Oder man legt ihn von vornherein ordentlich an, so wie Ifeyinwa Ajah. Die junge Wissenschaftlerin von der Ebonyi State University in Nigeria will Daten von Millionen von Menschen sammeln. In ihrer Doktorarbeit entwarf sie für ihre Heimat Nigeria ein System, das der deutschen Schufa ähnelt, um die katastrophale Kreditausfallrate für Nigerias Banken zu verringern.

„Die Menschen gehen zu Bank A, erhalten einen Kredit und gehen dann zu Bank B, um den nächsten Kredit zu erhalten – ohne je einen Kredit zurückzuzahlen. Das geht, weil die Banken mit vielen Problemen kämpfen: Es gibt nur ein mangelhaftes Identifizierungssystem in Nigeria, Informationen über die Kunden und eventuell bestehende Hypotheken werden unter den Banken nicht geteilt. Letztlich werden die meisten Kredite nie zurückgezahlt und immer wieder schreiben die Banken Kredite in Millionenhöhe ab.“

Banken durch biometrische Daten retten

Ajah will daher die Bankkunden mit biometrischen Daten identifizieren. Wenn jemand seinen Grund verpfändet, sollen auch dessen GPS-Koordinaten gespeichert werden. Und jede bezahlte Kreditrate soll auch in der Datenbank landen – abrufbar von allen Banken Nigerias. „Zusätzlich wird das Kundenverhalten intelligent modelliert, so dass die Zentralbank nicht darauf angewiesen ist, auf vollständige Daten aus den Banken zu warten“, so Ajah.

Doch was, wenn sich jemand durch die GPS-Daten seines Immobilienbesitzes als Bewohner einer ärmlichen Gegend ausweist? Eine solche Klassifizierung schwebt Ajah nicht vor – im Gegenteil: „Geht es um das Wohlergehen der Banken oder das der Menschen? Außerdem wäre so etwas schwierig, weil in Nigeria die Menschen meistens gemischt leben: arm neben reich.“

Hier geht’s weiter:

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Teil 1 Die Fragezeichen hinter Big Data

Teil 2 Ordnung im Datenhaufen hilft Banken

Teil 3 Probleme in der Datenwelt

Teil 4 Was kostet Privatheit?

© wissenschaft.de – Andreas Loos
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