Eine neue Studie des King’s Business School der King’s College London und der Federal Reserve Board offenbart, dass automatisierte Algorithmen von Banken maßgeblich dazu beitragen, amerikanische Haushalte tiefer in Schulden zu treiben. Die Forschung zeigt, dass etwa vier von fünf Kreditlimit-Erhöhungen in den USA nicht vom Kunden beantragt, sondern automatisch durch Bankalgorithmen ausgelöst werden – oft genau bei Kunden, die bereits Schulden tragen. Diese automatischen Erhöhungen führen zu mehr als 40 Milliarden US-Dollar zusätzlicher Kreditverfügbarkeit pro Quartal, wobei der Großteil dieser Kredite an Kunden mit laufenden Zahlungen geht. Die Studie „Automated Credit Limit Increases and Consumer Welfare“ dokumentiert, dass solche Kunden ihre laufenden Schulden um rund 30 Prozent erhöhen, was auf eine verstärkte Verschuldung durch algorithmische Entscheidungen hindeutet. Besonders alarmierend ist, dass Banken deutlich häufiger Kreditlimits erhöhen, wenn Kunden bereits Schulden haben. Etwa ein Drittel aller laufenden Kreditkartenschulden in den USA existiert allein aufgrund solcher automatischer Erhöhungen nach der Kartenaktivierung – bei Kunden mit niedrigeren Bonitäten steigt dieser Anteil auf bis zu 60 Prozent. Banken, die in ihren Berichten häufiger auf den Einsatz von KI und maschinellem Lernen verweisen, sind auch diejenigen, die am stärksten automatisierte Kreditlimit-Steigerungen einsetzen. Die Forscher nutzten detaillierte Mikrodaten aus dem US-amerikanischen Kreditkartenmarkt, die über das Capital Assessments and Stress Testing-Programm der Federal Reserve erfasst wurden und mehr als 70 Prozent des Marktes abdecken. Damit gelang erstmals eine quantifizierbare Bewertung des Einflusses automatisierter Kreditlimit-Änderungen auf die finanzielle Gesundheit der Haushalte. Die Studie testete verschiedene politische Ansätze, wie sie bereits in Großbritannien und Kanada gelten: dort müssen Kunden ihre Zustimmung geben, bevor ein Kreditlimit erhöht wird. Die Simulationen zeigen, dass eine ähnliche Regelung in den USA die Verbraucherwohlfahrt um rund 1 Prozent steigern und gleichzeitig die laufenden Schulden sowie den Anteil des Einkommens für Zinszahlungen senken würde – mit nur geringen Auswirkungen auf die allgemeine Kreditverfügbarkeit. Die Europäische Union plant, ab 2026 vergleichbare Vorschriften einzuführen. Dr. Agnes Kovacs von King’s Business School betont, dass Algorithmen zwar die Kreditzuteilung effizienter machen können, aber wenn sie gezielt schuldenbelastete Kunden ansprechen, führe dies zu einer Zunahme der Verschuldung und finanzieller Unsicherheit. Sie fordert daher eine verantwortungsvolle Regulierung, die den Einsatz datenbasierter Entscheidungen im Finanzsektor steuert. Industrieexperten sehen die Studie als wichtigen Hinweis auf die Notwendigkeit transparenter und ethischer Algorithmen im Bankwesen. Die Ergebnisse unterstreichen, dass automatisierte Systeme, wenn sie nicht kontrolliert werden, nicht nur Verbraucher schädigen, sondern auch langfristig das Finanzsystem gefährden können. Banken wie JPMorgan Chase, Citigroup und Bank of America, die stark in KI-Investitionen stecken, stehen nun unter Druck, ihre Praktiken zu überprüfen. Die Studie liefert eine solide Grundlage für regulatorische Maßnahmen, die den Nutzen der Digitalisierung bewahren, aber die Risiken für Verbraucher minimieren.