LG Bayreuth 3. Zivilkammer — 2025-04-29 — 31 O 593/24 — Endurteil

Entscheidungsdatum: 2025-04-29

Aktenzeichen: 31 O 593/24

Dokumenttyp: Endurteil

Tenor

1. Die Beklagte wird verurteilt, der Kl�gerin Auskunft dar�ber zu erteilen,

a) welches Score-Ergebnis und darauf gest�tzten Wahrscheinlichkeitswert sie jeweils mitgeteilt hat

b) welche gespeicherten Daten der Kl�gerin sie f�r dieses Ergebnis jeweils verwendet hat

c) wie und mit welcher Gewichtung jedes Datum in die Scoreberechnung eingegangen ist, dies dergestalt, dass zu jedem einzelnen ber�cksichtigten Datum angegeben wird, welcher Score ohne Ber�cksichtigung dieses Datums sich ergeben h�tte. Liegen mehrere gleichartige Daten vor, die jeweils alleine f�r sich zu keiner Abweichung f�hren, sind sie zu aggregieren (zusammenzufassen und der Score anzugeben, der sich bei Weglassen der zusammengefassten Daten insgesamt erg�be).

dies f�r folgende �bermittelte Scorewerte (Datum, Empf�nger, ggf. Bezeichnung mehrerer am selben Tag �bermittelter unterschiedlicher Scores)::

13.12.2022 TF Bank AB (...)

09.05.2023 B. Bank I. PLC H. B. (...)

09.05.2023 BNP P.s S.A. Niederlassung Deutschland – C. F. (...)

22.05.2023 BNP P. S.A. Niederlassung Deutschland – C. F. (...)

26.05.2023 S. C1.�AG F F (...), hier:

S.-Score f�r Banken, Version 3.0

Individuelle S.-Scorekarte

S.-Bestandsscore f�r Banken, Version 3.0

02.06.2023 A. Bank S.A. 9, rue GL (...)

23.06.2023 B.�Bank Ireland PLC H B (...)

25.06.2023 Bank N., en filial av N. B. G. AB (publ) (...)

28.06.2023 A. E. E. S.A. (G. B.) (...)

29.06.2023 Younited S.A. Niederlassung Deutschland (...)

29.07.2023 T. AG Internet (...), hier:

Individueller S. -Score f�r Banken,

Individueller S. -Score f�r Versandhandel,

S. -Score f�r Versandhandel, e-Commerce und Identit�tsmanagment, Version 3.0

S. -Score f�r Banken, Version 3.0

29.07.2023 B.�Bank Ireland PLC H B (...)

22.08.2023 S. C2. Bank AG FF (...), hier:

S. -Score f�r Banken, Version 3.0

S. -Bestandsscore f�r Banken, Version 3.0

22.08.2023 T AG Fachh�ndlerservice (...),

hier:

Individueller S. -Score f�r Banken,

Individueller S. -Score f�r Versandhandel,

S. -Score f�r Versandhandel, e-Commerce und Identit�tsmanagment, Version 3.0

S. -Score f�r Banken, Version 3.0

23.08.2023 T. AG Fachh�ndlerservice (...),

hier:

Individueller S. -Score f�r Banken,

Individueller S. -Score f�r Versandhandel,

S. -Score f�r Versandhandel, e-Commerce und Identit�tsmanagment, Version 3.0

S. -Score f�r Banken, Version 3.0

06.09.2023 Y. S.A. Niederlassung Deutschland (...)

04.10.2023 T. AG Fachh�ndlerservice (...),

hier:

Individueller S. -Score f�r Banken,

Individueller S. -Score f�r Versandhandel,

S. -Score f�r Versandhandel, e-Commerce und Identit�tsmanagment, Version 3.0

S. -Score f�r Banken, Version 3.0

05.10.2023 M3. Bank p.l.c. (...)

10.10.2023 M3.�Bank p.l.c. (...)

2. Die Beklagte wird verurteilt, an die Kl�gerin 3.000,00 € immateriellen Schadensersatz sowie weitere 453,87 EUR vorgerichtliche Anwaltskosten nebst Zinsen aus beiden Betr�gen in H�he von 5 Prozentpunkten �ber dem Basiszinssatz seit 07.11.2024 zu zahlen.

3. Im �brigen wird die Klage abgewiesen.

4. Von den Kosten des Rechtsstreits haben die Kl�gerin 3/4 und die Beklagte 1/4 zu tragen.

5. Das Urteil ist gegen Sicherheitsleistung in H�he von 110 % des jeweils zu vollstreckenden Betrags vorl�ufig vollstreckbar.

Beschluss

Der Streitwert wird auf 16.000,00 € festgesetzt.

Tatbestand

1 Die Kl�gerin verfolgt datenschutzrechtliche Anspr�che gegen�ber einer Kreditauskunftei.

2 Die Beklagte ist eine privatwirtschaftlich organisierte Kreditauskunftei mit einer Vielzahl von Vertragspartnern (folgend: „Kunden“), die zum einen Daten „wirtschaftlich aktiver Personen“ (folgend: Betroffene“) �ber deren relevante Aktivit�ten an die Beklagte �bermitteln, zum anderen bei der Beklagten Anfragen zu bestehenden oder beabsichtigten Gesch�ftspartnern stellen und Ausk�nfte zu deren Kreditw�rdigkeit erhalten.

3 Die Beklagte hat �ber die Kl�gerin eine Vielzahl von solchen Daten erfasst und eine Vielzahl von Antworten auf entsprechende Anfragen erteilt, dar�ber hat sie die Kl�gerin auf Anfrage informiert (im einzelnen: Anlage K1, Anlage B2).

4 Aus den erfassten Daten ermittelt die Beklagte unter anderem einen „Basisscore“, gelesen als Wahrscheinlichkeit, mit der ein Betroffener seinen Zahlungsverpflichtungen nachkommen wird (genauer: dass der Betroffene zu einer Gruppe von Menschen geh�rt, die in ihrer Gesamtheit ihre Zahlungsverpflichtungen mit diesem Prozentsatz erf�llen). Je nach Branche des anfragenden Kunden und Art des beabsichtigten Gesch�fts variiert sie diesen Basisscore nach oben oder unten und gibt ein abgestuftes Risiko an. Es handelt sich um ein massenweise durchgef�hrtes computerisiertes Rechenverfahren ohne menschlichen Eingriff.

5 Die Algorithmen und die Gewichtung der Eingangsdaten z�hlen nach bisheriger Rechtsprechung (BGH, Urteil vom 28.1.2014 – VI ZR 156/13) als Gesch�ftsgeheimnis und werden von der Beklagten auch auf DSGVO-Auskunftsersuchen nicht preisgegeben. Lediglich allgemeine Aussagen (siehe Anlage K 9) sind bekannt, so dass mitgeteilte Zahlungsausf�lle und Insolvenzen den Score negativ beeinflussen, ebenso wie etwa h�ufige Wohnsitzwechsel.

6 Die Parteien haben vor Klageerhebung korrespondiert, jedoch ohne Ergebnis.

7 Die Kl�gerin tr�gt vor:

8 Die Beklagte verwende zur Berechnung des Scores auch Alter und Geschlecht des Kl�gers, dies sei unzul�ssigerweise (� 19 AGG) diskriminierend.

9 Auch die Heranziehung der Adressdaten zum „Geoscoring“, d.h. aus der Zahlungsmoral der Nachbarschaft auf den Betroffenen zu schlie�en, sei unzul�ssig.

10 Zentral aber sei, dass in jedem von der Beklagten an einen Kunden mitgeteilten Scorewert des Kl�gers eine unzul�ssige automatisierte Entscheidung gesehen werden m�sse. Es sei n�mlich �blich, dass, insbesondere in Massengesch�ften, eine ablehnende und damit den Kl�ger benachteiligende Entscheidung der Kunden gegen einen Kontrakt mit dem Kl�ger alleine auf einer schlechten Beurteilung durch die Beklagte ohne weitere �berpr�fung eines menschlichen Mitarbeiters des Kunden beruhe.

11 Nachvollziehbar erl�utert habe die Beklagte die Berechnung des Scorewerts nicht. Im Gegenteil sei nicht nachvollziehbar, wie die Beklagte mit den in der Auskunft niedergelegten Daten auf die jeweiligen negativen Scores komme.

12 Zum Anlass der einzelnen Ausk�nfte hat die Kl�gerin vorgetragen:

Auskunft an die TF Bank AB vom 13.12.2022:

13 Ich wollte einen Verbraucherkredit ohne besonderen Verwendungszweck von 3.000,- Euro. Ich habe deshalb �ber das Internet die schwedische Bank kontaktiert und habe eine Absage erhalten.

14 Zum 27.12.2022 mit dem Verlag der Tagesspiegel habe ich einen laufenden Vertrag, die buchen monatlich bei mir ab und liefern Nachrichten. Der Vertrag l�uft immer noch.

Zum Eintrag vom 09.05.2023 Younited S.A.:

15 Das ist mir unbekannt, dazu kann ich jetzt nichts sagen.

Zum Eintrag B. Bank Irland vom 9. Mai 2023 und den Folgeeintr�gen bis 02.06.2023:

16 Das sind alles Kreditanfragen, ich habe bei den jeweiligen Banken Konsumentenkredite in der Gr��enordnung von 2.500,- oder 3.000,- Euro angefragt. Ich habe nur Absagen ohne Begr�ndung bekommen.

17 Das gilt auch f�r die weiteren Eintr�ge auf der Seite vom 23.06.2023 Barclays Bank bis zum 29.06.2023 Y. Auch hier habe ich Verbraucherkredite beantragt bei verschiedenen Banken, aber keinen bekommen.

18 Das gilt auch f�r alle weiteren Eintr�ge auf der Auskunft, ich habe immer wieder versucht einen Verbraucherkredit zu erhalten und habe keinen bekommen. Auch von meiner Hausbank nicht, das ist die Cbk.

19 Dazu wird festgestellt, dass auf eine Anfrage vom 16.07.2023 die Cbk keinen Score von der Beklagten mitgeteilt bekommen hat.

20 Zum immateriellen Schaden hat die Kl�gerin insbesondere vorgetragen:

21 Ich f�hle mich bei all dem wie eine Auss�tzige, Sie bekommen keinen Kredit, k�nnen das Konto nicht �berziehen, kriegen keinen Ratenkauf. Gesundheitliche Beschwerden habe ich deswegen nicht – noch nicht.

22 Die Kl�gerin beantragt:

I. Es wird festgestellt, dass die beklagtenseits vorgenommene auf einer automatisierten Verarbeitung beruhende Erstellung des Bonit�tsscores der Klagepartei, also der sog. „Basisscorewerte“, der sog. „Branchenscorewerte“ sowie der sog. „Orientierungswerte“, rechtswidrig ist;

II. Die Beklagte wird verurteilt, die Erstellung des Bonit�tsscores der Klagepartei, also der sog. „Basisscorewerte“, der sog. „Branchenscorewerte“ sowie der sog. „Orientierungswerte“, nicht ausschlie�lich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhend vorzunehmen;

III. Die Beklagte wird verurteilt, bei jeder Abfrage der S. -Scorewerte betreffend die Klagepartei, hinsichtlich des Basisscorewertes, des Orientierungswertes sowie s�mtlicher Branchenscorewerte Werte mitzuteilen, die nicht ausschlie�lich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhen.

IV. Die Beklagte wird verurteilt, es bei Meidung eines f�r jeden Fall der Zuwiderhandlung festzusetzenden Ordnungsgeldes bis zu 250.000,00 € oder f�r den Fall, dass dieses nicht beigetrieben werden kann, einer Ordnungshaft oder Ordnungshaft bis zu sechs Monaten, zu vollstrecken gegen eines der Mitglieder des Vorstands der Beklagten, es zu unterlassen, bei der Erstellung der S. -Scorewerte betreffend die Klagepartei, dies umfasst die sog. Basisscorewerte, die sog. Branchenscorewerte sowie die sog. Orientierungswerte, folgende Merkmale in die Erstellung einzubeziehen:

a. besondere Kategorien personenbezogener Daten im Sinne von Artikel 9 Absatz 1 der Verordnung (EU) 2016/679,

b. den Namen der Klagepartei oder personenbezogene Daten aus ihrer Nutzung sozialer Netzwerke,

c. Informationen �ber Zahlungseing�nge und -ausg�nge auf und von Bankkonten,

d. Anschriftendaten,

e. Alter,

f. Geschlecht,

g. Daten Dritter, die nicht im Zusammenhang mit dem Zahlungsverhalten der Klagepartei stehen, insbesondere Daten der Nachbarschaft;

V. Die Beklagte wird verurteilt, an die Klagepartei einen angemessenen Schadensersatz zu zahlen, dessen H�he in das pflichtgem��e Ermessen des Gerichts gestellt wird, mindestens jedoch 5.000,00 € zzgl. Zinsen in H�he von 5 Prozentpunkten �ber dem Basiszinssatz seit Rechtsh�ngigkeit;

VI. Die Beklagte wird verurteilt, Auskunft dar�ber zu geben, auf welche konkrete Weise die Bonit�tsscorewerte der Klagepartei, d.h. der Basisscorewert, s�mtliche Branchenscorewerte und der Orientierungswert errechnet wurden,

insbesondere nachvollziehbar und nachpr�fbar

a. die daf�r verwendete Berechnungsmethode,

b. die hierf�r zugrunde gelegten Berechnungsparameter,

c. die f�r die Berechnung herangezogenen und verwendeten personenbezogenen Merkmale der Klagepartei,

d. die Risikoklassen, in welche die jeweiligen Scorewerte eingestuft werden sowie deren genaue Aufschl�sselung und Ausgestaltung,

e. die Gewichtung von Kategorien von Kriterien und der einzelnen Kriterien zueinander, die den Wahrscheinlichkeitswert am st�rksten beeinflussen,

f. die Aussagekraft des konkreten Wahrscheinlichkeitswerts,

g. die erstellten Wahrscheinlichkeitswerte und ihre Empf�nger

darzulegen;

VII. Die Beklagte wird verurteilt, an die Klagepartei au�ergerichtliche Rechtsanwaltskosten in H�he von 1.134,55 € nebst Zinsen hieraus in H�he von 5 Prozentpunkten �ber dem Basiszinssatz seit Rechtsh�ngigkeit zu zahlen;

23 Die Beklagte beantragt,

die Klage abzuweisen.

24 Sie verwende Wohnort, Alter/Geburtsdatum und Geschlecht der Betroffenen nur zur Identifizierung, nicht zur Scoreberechnung. Konkret f�r die Kl�gerin gehe dies auch aus Anlage K1/B2 hervor (n/a in den betreffenden Spalten). Geoscoring finde nur statt, wenn keine anderen Angaben vorl�gen, also nicht bei der Kl�gerin.

25 Sie selbst treffe keine Entscheidungen, teile lediglich den Kunden den Scorewert mit. Damit es sich um eine Art. 22 DS-GVO unterfallende automatisierte Entscheidung handele, m�sse die Kl�gerin darlegen und beweisen, dass ein von der Beklagten berechneter Scorewert im Einzelfall der Entscheidung eines konkreten Kunden �ber den Abschluss, die Durchf�hrung oder Beendigung eines Vertragsverh�ltnisses mit der Kl�gerin „ma�geblich“ zugrunde gelegt wurde und dass die Kl�gerin dadurch eine erhebliche Beeintr�chtigung erlitten habe. Sie habe ihre Kunden vertraglich verpflichtet, den Scorewert nicht automatisiert weiter zu verarbeiten.

26 Das Gericht hat die Kl�gerin angeh�rt, aber keinen weiteren Beweis erhoben. Auf die Sitzungsniederschrift wird zur Anh�rung verwiesen. Wegen der weiteren Einzelheiten wird auf den Akteninhalt Bezug genommen.

Gründe

27 Die Klage ist teilweise unzul�ssig (Antr�ge I-III) im �brigen aber teilweise begr�ndet.

I.

28 „Vor der Klammer“ ist dazu auszuf�hren:

29 1. Die T�tigkeit der Beklagten unterf�llt Art. 22, 6 DSGVO.

30 Bereits der von der Beklagten errechnete Scorewert kann eine Entscheidung i.S.d. Art. 22 DSGVO sein (so explizit EuGH NJW 24, 413 [415, RN 46]).

31 Unstreitig ist, dass bei der Beklagten der Wert automatisiert berechnet wird. Auszuscheiden sind bereits aber hier alle F�lle, in denen die Beklagte ihren Kunden gar keinen Score mitgeteilt hat (Eintr�ge „ohne Score“ in der Tabelle der Anlagen K1/B2).

32 An dieser Stelle muss auch festgehalten werden, dass es sich bei einem Scorewert entgegen fr�herer BGH-Rechtsprechung keineswegs um eine rechtlich privilegierte Meinungs�u�erung handeln kann; Computerprogramme sind keine Rechtstr�ger des Art. 5 Grundgesetz. Abgesehen davon tr�gt die Beklagte selbst vor, dass es sich bei der Scoreermittlung um das Ergebnis eines wissenschaftlich gesicherten Verfahrens handele, das den Betroffenen zu einer Untermenge der Wirtschaftssubjekte mit prognostiziert gleichem Verhalten zuordnet. Es handelt sich also bereits nach dem Beklagtenvortrag klar um eine Tatsachenbehauptung.

33 Dem R�ckzug der Beklagten darauf, dass sie selbst es nicht sei, die die Entscheidung treffe, hat der EuGH (NJW 2024, 413 Rn. 73) eine klare Absage erteilt, n�mlich, dass eine „automatisierte Entscheidung im Einzelfall“ im Sinne dieser Bestimmung vorliegt, wenn ein auf personenbezogene Daten zu einer Person gest�tzter Wahrscheinlichkeitswert in Bezug auf deren F�higkeit zur Erf�llung k�nftiger Zahlungsverpflichtungen durch eine Wirtschaftsauskunftei automatisiert erstellt wird, sofern von diesem Wahrscheinlichkeitswert ma�geblich abh�ngt, ob ein Dritter, dem dieser Wahrscheinlichkeitswert �bermittelt wird, ein Vertragsverh�ltnis mit dieser Person begr�ndet, durchf�hrt oder beendet.

34 Was also drittens die Voraussetzung betrifft, dass die Entscheidung gegen�ber der betroffenen Person „rechtliche Wirkung“ entfalten oder sie „in �hnlicher Weise erheblich“ beeintr�chtigen muss, indem das Handeln des Kunden, dem der Wahrscheinlichkeitswert �bermittelt wird, „ma�geblich“ von diesem Wert geleitet wird (EuGH NJW 2024, 413 [415, Rn. 48, 50]), so kann aus dem Umstand, dass die Kunden die kostenpflichtigen Dienste der Beklagten in Anspruch nehmen bzw. nach der erteilten Auskunft konkret in Anspruch genommen haben, die widerlegliche Vermutung aufgestellt werden, dass dies der Fall ist. Die Beklagte ist allgemein bekannt nicht eine Auskunftei unter Vielen. Im Gegenteil tr�gt sie selbst ihre zentrale Rolle als Zusammenschluss von Unternehmen der Kreditwirtschaft vor. Der Beklagtenvortrag im Schriftsatz vom 15.4.2025 ist nicht geeignet, die Vermutung zu widerlegen, es ist nicht nachvollziehbar, dass die T�tigkeit der Beklagten f�r ihre Kunden als irrelevant bzw. unma�geblich dargestellt wird. Es besteht auch kein Anlass zum Wiedereintritt in die m�ndliche Verhandlung, nachdem die Beklagte Beweismittel f�r eine andere Entscheidungsfindung ihrer Kunden gerade nicht anbietet.

35 Jedenfalls bei einem schlechten Score kann sich die Beklagte auch nicht darauf zur�ckziehen, dass der Kl�ger erst nachweisen m�sse, dass ein Kunde aufgrund des mitgeteilten Score ohne weitere �berpr�fung ein Gesch�ft mit dem Kl�ger abgelehnt habe. Aus dem Inhalt der vorgelegten Ausk�nfte (Anlage K1/B2) spricht daf�r der Beweis des ersten Anscheins. Insbesondere im weitgehend automatisierten Betrieb von Massengesch�ften w�re es h�chst ungew�hnlich, eine ablehnende Entscheidung �ber die nachteilige S. -Auskunft hinaus noch einmal individuell zu �berpr�fen. Nur bei dar�ber hinausgehenden Kreditentscheidungen von erheblichem Gewicht d�rfte es �blich sein, selbst eine positive S. -Auskunft nur als ein Kriterium unter mehreren zu betrachten. Das ist hier aber nicht streitgegenst�ndlich.

36 Die Kl�gerin wird durch die vorstehenden Ausf�hrungen aber nicht davon entlastet, zuerst vortragen zu m�ssen, dass (in Bezug auf eine in der Beklagtenauskunft enthaltene und damit unstreitige) Anfrage der Kunde ein konkretes Gesch�ft mit ihr abgelehnt hat.

37 Aufgrund der Anh�rung der Beklagten ist das Gericht indessen davon �berzeugt, dass dies bei al. len in Ziffer I. des Urteilstenors aufgef�hrten Ausk�nften der Beklagten der Fall gewesen ist. Das Gericht ist die Liste der unstreitig von den Banken angeforderten und ihnen von der Beklagten erteilten Ausk�nfte (Anlage K1, B2) ausf�hrlich mit der Kl�gerin durchgegangen, die Kl�gerin hat jeweils berichtet, dass sie versucht habe, einen Verbraucherkredit zu erlangen, dass dieser jedoch abgelehnt wurde, teilweise ohne Erkl�rung, teilweise sogar mit einem Verweis auf den schlechten S. -Score. Dabei hat die Kl�gerin selbst einzelne Vorf�lle ausgeschieden. Die Beklagte hat die Vorf�lle nur mit Nichtwissen bestritten. Es ist fraglich, ob dies �berhaupt zul�ssig ist, nachdem mit den anfragenden Kunden ein Vertragsverh�ltnis besteht und die Beklagte sich ohne weiteres h�tte informieren k�nnen, soweit nicht schon in der Anfrage des Kunden genannt ist, wieso angefragt wird. Dies kann indes dahinstehen. Nachdem Ausk�nfte der Beklagten sich nicht aus dem Nichts generieren, im Gegenteil die Anfragen der jeweiligen Kunden unstreitig sind, reicht dem Gericht die glaubhaft vorgetragene Auskunft der Kl�gerin bei ihrer Anh�rung aus. Nachdem weder Kl�gerin noch Beklagte weitere Beweismittel zu dieser Frage anboten, war der Terminsvortrag der Kl�gerin auch keinesfalls versp�tet.

2. Ausnahmen nach Art. 22 Abs. 2 DSGVO sind nicht gegeben

38 In keinem Fall ist ein Vertrag zwischen den Parteien gegenst�ndlich (lit. a).

39 Es gibt keine wirksame Gestattungsnorm (lit. b). � 31 BDSG ist nicht anwendbar, der EuGH hat in der zitierten Entscheidung dem nationalen Gericht die Beurteilung �berlassen, ob diese Vorschrift europarechtskonform ist bzw. eine selbst�ndige Erlaubnisnorm �ber das Europarecht hinaus darstellen kann oder nicht; sie ist es nicht, der Sachverhalt ist in Art. 22, 6 DSGVO abschlie�end geregelt (Simitis/Hornung/Spiecker gen. D�hmann, Datenschutzrecht-Ehmann, RN 6 zu � 31 BDSG m.w.N.). Die durch die EuGH-Entscheidung veranlasste Gesetzes�nderung (� 37a (neu) BDSG) ist in der Amtsperiode des 20. Bundestags nicht zur Beschlussfassung gelangt.

40 Zu einer Einwilligung (lit.c) ist nicht vorgetragen.

41 3. Die Beklagte h�lt Art. 22 Abs. 3 DSGVO nicht ein.

42 Nach dieser Vorschrift m�sste die Beklagte angemessene Ma�nahmen treffen, um die Rechte und Freiheiten sowie die berechtigten Interessen des Betroffenen zu wahren, wozu mindestens das Recht auf Erwirkung des Eingreifens einer Person seitens der Beklagten, auf Darlegung des eigenen Standpunkts des Kl�gers und auf Anfechtung der Entscheidung geh�rt. Das ist im Ablauf der Beklagten f�r den Vorgang der Scoreberechnung bislang nicht vorgesehen. (Davon zu unterscheiden ist die M�glichkeit, die verwendeten Eingangsdaten einzeln infrage zu stellen, zu berichtigen oder l�schen zu lassen, die unstreitig gegeben ist.)

43 4. Die Beklagte h�lt Art. 15 Abs. 1 lit. I DSGVO nicht ein.

44 Nach dieser Vorschrift ist die Beklagte verpflichtet, dem Kl�ger anhand der ma�geblichen Informationen in pr�ziser, transparenter, verst�ndlicher und leicht zug�nglicher Form das Verfahren und die Grunds�tze zu erl�utern, die bei der automatisierten Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten zur Gewinnung eines bestimmten Ergebnisses – beispielsweise eines Bonit�tsprofils – konkret angewandt wurden. (EuGH NZA 2025, 413 [416, RN 66]). Dem werden die Ausk�nfte Anlage 1 und 5a nicht gerecht. Insbesondere geht nicht pr�zise, transparent, verst�ndlich daraus hervor, welche der vorhandenen Informationen sich in welche Richtung und wie stark auf den Score auswirken.

II.

45 Zu den einzelnen Klageantr�gen

1.zum Feststellungsantrag

1.Der Feststellungsantrag ist auch als Zwischenfeststellungsantrag nicht zul�ssig, da er nicht Bezug nimmt auf eine konkrete Scoreerstellung und �bermittlung des Score an den Kunden. Vereinfacht gesagt: solange die Beklagte nicht einen bestimmten Score an einen bestimmten Kunden mitteilt, bei dem dieser Score eine erhebliche Wirkung auf eine wirtschaftliche Entscheidung hat, kann die Beklagte Scores errechnen, wie sie lustig ist. Falls sie einen Score an einen Kunden mitteilt und dabei die Regularien nach Art. 22,15 DSGV einh�lt, ist dies nicht rechtswidrig. Ohne Bezug auf einen konkreten Einzelfall kann das Gericht eine allgemeine Feststellung nicht treffen.

2.Zum Antrag, Scorewerte nicht ausschlie�lich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhend zu berechnen

2.Der Antrag ist in dieser Form unzul�ssig. Ob eine Scoreberechnung durch automatisierte Verarbeitung bei der Beklagten zul�ssig oder unzul�ssig ist, h�ngt vom konkreten Einzelfall ab. Das Vorliegen dieser Umst�nde im Einzelfall w�re jeweils im Vollstreckungsverfahren zu �berpr�fen, was den ma�geblichen Kern der Sache dorthin verlagert.

3.Zum Antrag, ausschlie�lich Werte mitzuteilen, die nicht ausschlie�lich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhen

3.Auch dieser Antrag ist unzul�ssig, es gilt mutatis mutandis das zum vorangehenden Antrag ausgef�hrte.

4.Der Schadensersatzantrag ist zul�ssig und zum Teil aus Art. 82 DSGVO begr�ndet. Die Beklagte hat, wie dargelegt, in einer Vielzahl von Einzelf�llen gegen ihre Verpflichtungen aus Art. 15 und 22 DSGVO versto�en.

4.Es geht hier nicht um einen materiellen Schaden, es ist durchaus denkbar, dass ein vorschriftsm��iges Vorgehen genauso zu einer Ablehnung der Kreditantr�ge gef�hrt h�tte.

4.Es geht um das Ohnmachtsgef�hl eines einer automatisierten Datenverarbeitung Unterworfenen, der sich zudem nicht sicher sein kann, welche seiner Daten in welcher Weise f�r oder gegen ihn sprechen und wie er sich verhalten soll. Das �bersteigt eine blo�e Befindlichkeit, sondern hat konkrete Auswirkungen auf die Lebensqualit�t und geistige Gesundheit des Betroffenen. Die Kl�gerin hat dieses Gef�hl �berzeugend artikuliert.

4.Aufgrund der Vielzahl der Verst��e einerseits, des bereits er�rterten Umstands andererseits, dass die Kl�gerin auch bei vorschriftsm��igen Vorgehen der Beklagten mit einiger Wahrscheinlichkeit kein besseres Ergebnis h�tte erzielen k�nnen, h�lt das Gewicht einen Schadenersatzbetrag von 3000 EUR f�r angemessen und ausreichend.

5.Zum Unterlassungsantrag hinsichtlich der Verwendung bestimmter Daten

5.Der Antrag ist zul�ssig, aber unbegr�ndet. Die Beklagte hat bestritten, diese Daten (mit einer Ausnahme, dazu unten) zur Berechnung des Scorewerts verwendet zu haben. Daten zu a bis c sind nach dem Inhalt der erteilten Auskunft f�r die Kl�ger au�erdem gar nicht erfasst. Damit liegt eine Erstbegehung nicht vor.

5.Soweit es um „Geoscoring“ geht, liegt ebenfalls keine Erstbegehung zulasten der Kl�gerin vor. Die Beklagte hat sich unwidersprochen dahingehend eingelassen, dass dieses zum Einsatz kommt wenn sie im Versandhandel um Ausk�nfte zu Personen gebeten wird, die ihr unbekannt sind. Ob dies zul�ssig ist, kann dahinstehen. Zu diesem Personenkreis geh�rt die Kl�gerin nicht, die Beklagte hat Anschrift und Girokontodaten.

5.Soweit es um die Anzahl bisheriger Anschriften geht, ist fraglich, ob dies durch „Anschriftendaten“ von Kl�gerseite gemeint ist; jedenfalls aber ist nicht ersichtlich, weshalb dieses Datum nicht in eine Scoreberechnung Eingang finden k�nnte. Hier fehlt es jedenfalls an der Rechtswidrigkeit. Die Beklagte hat unwidersprochen ausgef�hrt, dass Personen, die h�ufig umziehen, h�ufig auch f�r die Gl�ubiger nicht erreichbar sind oder Zahlungen ausfallen lassen.

6.Der Auskunftsantrag ist zul�ssig und zum Teil begr�ndet. Das Gericht sieht die in Ziffer 1 des Tenors ausgesprochene Verpflichtung der Beklagten als – den berechtigten Interessen der Beklagten Rechnung tragendes – minus zu den weitergehenden Antr�gen der Kl�gerin.

46 Zu den Unterbuchstaben c, d und g hat die Beklagte bereits Auskunft erteilt.

47 Zu lit. f bedarf es keiner Auskunft. Ein Wahrscheinlichkeitswert ist ein Wahrscheinlichkeitswert. Abgesehen davon ist es nicht Sache der Beklagten, sondern ihrer Kunden, den Wert zu gewichten.

48 Interessant sind lit. a, b und e. Zun�chst gilt, dass auch insoweit eine Auskunft nur verlangt werden kann, als tats�chliche Einzelf�lle vorliegen, in denen der von der Beklagten errechnete Wert beim Kunden ma�geblich verwendet wurde. Dann aber – also in den in Ziffer I des Urteilstenors genannten F�llen – ist die in EuGH NZA 2025, 413 angesprochene Situation gegeben.

49 Das Gericht h�lt daf�r, dass f�r jeden dieser F�lle die Beklagte dem Kl�ger nicht nur den berechneten Score vorlegt, sondern auch die zugrunde gelegten Ausgangsdaten zusammen mit einem f�r jedes verwendete Datum anzugebenden Wert, wie sich der Score ohne Ber�cksichtigung dieses Wertes ver�ndert h�tte (angesprochen vom EuGH in der zitierten Entscheidung Randnummer 62). Das Gericht h�lt diese Art der Auskunft als ausreichend transparent und nachvollziehbar, weil sie insbesondere den Betroffenen dazu erm�chtigt, sich negativ auswirkende Handlungen nach M�glichkeit zu vermeiden. Mit der rein mathematischen Herleitung im Sinne einer algorithmischen Rechenvorschrift dagegen kann der Betroffene gar nichts anfangen, eventuell am Gesch�ftsgeheimnis der Beklagten interessierte Dritte sehr wohl. Umgekehrt ist nicht ersichtlich, dass die hier vom Gericht dem EuGH folgend vorgeschlagene Art der Beauskunftung Gesch�ftsgeheimnisse der Beklagten so offenbart, dass Dritte zum Nachbau der von der Beklagten eingerichteten Datenverarbeitung in der Lage sind; ohnehin d�rfte sich die gesch�ftliche Stellung der Beklagten weniger auf das errichtete Programmsystem st�tzen, als vielmehr auf die Vielzahl der Kunden, die regelm��ig Daten einmelden. Auch der pauschale Verweis der Beklagten auf ihr Gesch�ftsgeheimnis im Schriftsatz vom 15.4.2025 steht dem nicht entgegen. Im Gegenteil hat die Beklagte angek�ndigt, in k�nftigen F�llen in vergleichbarer Weise Ausk�nfte erteilen zu wollen.

50 7. F�r die Verfolgung nicht gegebener Anspr�che k�nnen au�ergerichtliche Rechtsverfolgungskosten nicht geltend gemacht werden, nur aus dem Erfolgswert von 4000 EUR entsprechend 453,87 EUR Anwaltskosten.

III.

Nebenentscheidungen: �� 3, 92, 709 ZPO.

Leitsatz

Eine „automatisierte Entscheidung im Einzelfall“ i.S.v. Art. 22 Abs. 1 DSGVO liegt auch dann vor, wenn eine Wirtschaftsauskunftei auf Grundlage personenbezogener Daten automatisiert einen Wahrscheinlichkeitswert zur k�nftigen Zahlungsf�higkeit erstellt und hiervon ma�geblich abh�ngt, ob ein Dritter ein Vertragsverh�ltnis mit der betroffenen Person begr�ndet, durchf�hrt oder beendet – selbst wenn die formale Entscheidung dem Dritten obliegt. Nutzt der Dritte die Dienste der Auskunftei kostenpflichtig, besteht eine widerlegliche Vermutung, dass seine Entscheidung ma�geblich vom Scorewert beeinflusst wurde, so dass dieser Wert gegen�ber der betroffenen Person rechtliche Wirkung entfaltet oder sie in �hnlicher Weise erheblich beeintr�chtigt.� (Rn. 30 – 35) (redaktioneller Leitsatz)

Leitsatz

Bei einem durch eine Wirtschaftsauskunftei mittels eines automatisierten Prozesses errechneten Scorewert handelt es sich nicht um eine rechtlich privilegierte Meinungs�u�erung, sondern um eine Tatsachenbehauptung, weil es das Ergebnis eines wissenschaftlich gesicherten Verfahrens ist, das den Betroffenen zu einer Untermenge der Wirtschaftssubjekte mit prognostiziert gleichem Verhalten zuordnet.� (Rn. 32) (redaktioneller Leitsatz)

Leitsatz

Ein Auskunftsanspruch nach Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO umfasst auch die nachvollziehbare Erl�uterung, welche Eingangsdaten in welcher Weise und mit welchem Gewicht auf das Ergebnis eines errechneten Scorewerts einwirken. Die blo�e Angabe allgemeiner Berechnungsgrundlagen gen�gt nicht. Das Gesch�ftsgeheimnis der Wirtschaftsauskunfteien steht diesem Anspruch nicht entgegen.� (Rn. 44 und 49) (redaktioneller Leitsatz)

Leitsatz

Ein Schadensersatzanspruch nach Art. 82 DSGVO kann auch bei immateriellen Sch�den bestehen, wenn eine automatisierte Datenverarbeitung ohne hinreichende Transparenz und Kontrollm�glichkeiten erfolgt und dadurch das Gef�hl der Ohnmacht beim Betroffenen entsteht.� (Rn. 45) (redaktioneller Leitsatz)

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Scoring als automatisierte Entscheidung im Einzelfall