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Soziale Syteme : Zum Glück fair versichert?

  • -Aktualisiert am

Für eine KfZ-Versicherung bezahlt man abhängig von der Kilometerleistung, da mit dieser das Unfallrisiko steigt. Bild: dpa

Indikatoren für Versicherungsprämien sind etwa Kilometerleistung oder Schadensgeschichte. In den Vereinigten Staaten wird auch ein anderes Modell genutzt: das Schadensrisiko wird anhand der Kreditwürdigkeit der Kunden vorhergesagt – ist das fair?

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          Versicherungen sind eine gute Sache. Man stelle sich vor, wie vorsichtig man im Alltag agieren müsste, wenn eine Unachtsamkeit aufgrund möglicher Folgekosten den Ruin bedeuten könnte. Versicherungen erlauben es, Vorsorge für unvorhergesehene und unerfreuliche Ereignisse zu treffen und Schadenssummen zu regulieren, die das Vermögen eines Individuums überschreiten. Dieser Komfort hat einen Preis, der unterschiedlich festgelegt werden kann.

          Wenn man Versicherung als ein Instrument der Kollektivierung von Risiken, also als eine Solidargemeinschaft versteht, dann können entweder alle den gleichen Beitrag zahlen, oder es wird ein vom Risiko unabhängiger Maßstab, zum Beispiel das Einkommen, zugrunde gelegt. In beiden Fällen zahlen jene Versicherten, die von Schäden verschont bleiben, für die anderen mit.

          Verhältnis von Risiko und Prämie

          Wenn die Versicherung hingegen einer profitorientierten Logik folgt, hängen die Prämien vom Schadensrisiko des Versicherten ab, damit die Versicherung kostendeckende, aber attraktive Bedingungen anbieten kann. Für eine KfZ-Versicherung bezahlt man abhängig von der Kilometerleistung, da mit dieser das Unfallrisiko steigt. Mit dem Verhältnis von Risiko und Prämie beschäftigt sich die Versicherungsmathematik. Neben demographischen Merkmalen können individuelle Risikofaktoren und die Schadensgeschichte berücksichtigt werden; in jüngster Zeit wird auch mit detaillierten Verhaltensdaten experimentiert, zum Beispiel bei den neuen Telematik-Tarifen der Versicherungen.

          Mit einem insbesondere in den Vereinigten Staaten genutzten versicherungsmathemischen Modell beschäftigt sich eine Studie der Soziologin Barbara Kiviat von der Stanford University. Dort wird das Risiko von Schadensleistungen für Autounfälle unter anderem anhand der „credit scores“ der Versicherungsnehmer vorhergesagt. Kiviat rekonstruiert die Debatten zwischen Versicherungsfirmen und Regulierungsbehörden über diese erfolgreiche, aber umstrittene Methode.

          Die Kreditwürdigkeit von Personen, die mit Hilfe eines „credit scores“ in einer standardisierten Maßzahl ausgedrückt wird, kann bei Datenanbietern abgefragt werden (in Deutschland zum Beispiel bei der Schufa). Sie wird nicht nur bei Entscheidungen über Bankkredite herangezogen, sondern beispielsweise auch beim Kauf auf Rechnung oder vor dem Abschluss eines Mietvertrags. Die breite Verfügbarkeit dieser Daten macht sie für Versicherungsunternehmen interessant. Aber warum sollte die Kreditwürdigkeit eine Prognose über zukünftige Unfälle erlauben?

          Für amerikanische Autoversicherer stellte sich diese Frage nach einer kausalen Beziehung nicht, denn für sie zählte zunächst nur, dass es funktioniert. Weil „credit scores“ sich als gutes Kriterium für Versicherungsrisiken erwiesen hatten, galt ihre Nutzung als effizient – und als fair: erfolgreich etwa darin, die Prämien dem Schadensrisiko anzupassen. Aus Perspektive der Politik musste allerdings geklärt werden, ob nicht eine unangemessene Benachteiligung bestimmter Gruppen stattfindet.

          Kreditwürdigkeit als Indikator für Schadensrisiko?

          Die Autorin wertete mehrere tausend Seiten an Protokollen, Gutachten und Gesetzestexten aus, um den Konflikt zwischen versicherungsmathematischer und politischer Logik herauszuarbeiten. Zunächst reagierten die Unternehmen irritiert auf die Frage, warum Kreditwürdigkeit ein Indikator für das Schadensrisiko sei. Für sie waren die Korrelation und die damit erreichte Vorhersagefähigkeit entscheidend. Auch Schadensfälle der Vergangenheit „verursachen“ schließlich keine zukünftigen Unfälle und werden dennoch herangezogen, um Prämien festzusetzen.

          Erst unter dem Druck der Regulierer entstand eine Theorie des Zusammenhangs: Sowohl die Kreditwürdigkeit als auch das Schadensrisiko seien Ausdruck eines zugrundeliegenden Persönlichkeitsmerkmals, nämlich des Verantwortungsbewusstseins. Nachfragen ergaben jedoch, dass gar nicht die Wahrscheinlichkeit eines Schadens vorhergesagt wurde, sondern vielmehr die einer Schadensmeldung. Diese Präzisierung legte einen anderen Kausalzusammenhang nahe: Kreditwürdigkeit und die Wahrscheinlichkeit, dass man eine Versicherungsleistung einfordert, hängen ab vom Einkommen. Wer ein höheres Einkommen hat, kann Schäden selbst tragen und vermeidet es, seine Versicherung in Anspruch zu nehmen, um eine Prämienerhöhung zu vermeiden.

          Eine Diskriminierung aufgrund des Einkommens erschien den Behörden aber unangemessen. Sie entschieden, dass niedrige „credit scores“ in einigen Situationen, zum Beispiel bei Arbeitslosigkeit oder Scheidung, nicht zu höheren Prämien führen dürften. Warum wurde ihre Nutzung aber nicht gänzlich untersagt? Versicherungen sind ein Nullsummenspiel: Was der eine bekommt, muss dem anderen weggenommen werden. Gegen eine Erhöhung ihrer Prämien würden die bislang Bessergestellten jedoch rebellieren – und der Politik bei der nächsten Wahl die Quittung ausstellen.

          Kiviat, Barbara (2019): The moral limits of predictive practices: The case of credit-based insurance scores. American Sociological Review 84 (6), S. 1134-1158.

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