Zinsanpassungsklauseln: Künstliche Intelligenz bringt Banken Klarheit über ihre Vertragslage

Prämiensparverträge mit variablem Zinssatz beschäftigen Gerichte und Banken seit Jahren. Zuletzt hatte der BGH die Rechte der Sparer erneut gestärkt, vage Klauseln für unwirksam erklärt und Banken aufgefordert, ihre Verträge aktiv zu prüfen. Angesichts der sich verstetigenden Rechtsprechung erhöht sich der Handlungsdruck für Banken. Mit der künstlichen Intelligenz semantha^® können Kreditinstitute mit minimalem Aufwand prüfen, welche Verträge rechtsunwirksame Klauseln enthalten und sich auf mögliche Forderungen einstellen.

Zinsanpassungen in Prämiensparverträgen – in vielen Fällen unwirksam 

Banken dürfen Verträge mit variablen Zinssätzen abschließen. Das ist unbestritten. Doch vor allem langjährige Sparverträge, die meist zwischen 1990 und 2005 angeboten wurden, enthalten Zinsanpassungsklauseln, die die aktuelle Rechtsprechung als rechtswidrig einstuft. Darin koppeln Kreditinstitute den Zinssatz an einen Index oder Referenzzinssatz, ohne diese Variablen eindeutig zu bestimmen bzw. für beide Vertragsparteien überprüfbar zu machen. 

Bereits 2004 urteilte der Bundesgerichtshof, dass derartige Klauseln unwirksam seien. Es folgten viele weitere Entscheidungen der obersten Instanz mit dem gleichen Tenor, zuletzt 2021.

Damit ein variabler Zinssatz in einem Prämiensparvertrag rechtsgültig ist, muss der Anpassungszinssatz folgende Elemente umfassen:

• Die Höhe der Zinsanpassungen müssen sich an einem objektivierbaren Referenzmarktzins orientieren und klar bestimmt sein
• Das Anpassungsintervall muss definiert sein
• Die Mindestveränderung des Referenzzinssatzes, die zu einer Anpassung des Zinssatzes führen, muss festgelegt sein

Für Banken steigt das Risiko des Nichtstuns 

Mit Einführung der Musterfeststellungsklage können Verbraucher einfacher als je zuvor, Klage gegen rechtswidrige Verträge einlegen. Die Verbraucherzentrale fasst darin tausende Einzelklagen zusammen. Bereits 5000 Sparverträge wurde auf diese Weise gerichtlich überprüft. 

Nicht immer ergibt die Prüfung, dass Banken Zinsen an Sparer nachzahlen müssen, weil die Anpassungen rechtswidrig waren. Dennoch: Bisher ergaben sich laut Verbraucherzentralen pro Vertrag durchschnittlich 400 Euro Nachforderungen, in der Spitze seien 78.000 Euro Zinsen zu wenig gezahlt worden. 

Für Kreditinstitute wird die Strategie des Abwartens damit immer mehr zum Risiko. Nicht zuletzt, weil sie nach einer Allgemeinverfügung der BaFin seit 2021 unmissverständlich verpflichtet sind, ihre Kunden über ungültige Zinsklauseln zu informieren. (Pressemitteilung der BaFin)

Manuelle Prüfungen blockieren wertvolle Ressourcen 

Banken sollten ausreichende Rückstellungen bilden, um auf eventuelle Forderungen vorbereitet zu sein. Bisher müssen sie ihre Verträge hierzu manuell überprüfen. Ein enormer zeitlicher und finanzieller Aufwand.

Denn betroffen sind, je nach Kreditinstitut viele verschiedene Vertragsvorlagen. Es ist nicht damit getan, dass ein Jurist eine Handvoll Formulare bewertet. Selbst, wenn es durch geschickten Personaleinsatz gelingt, die Kosten der Prüfung zu minimieren: Auch bei einer Prüfdauer von wenigen Minuten pro Vertrag summiert sich die Bearbeitung bei der Vielzahl an Formularen und Kundenverträgen schnell auf mehrere Monate.

Erschwerend hinzu kommt, dass nicht nur aktive Verträge von der Allgemeinverfügung der BaFin betroffen sind, sondern auch bereits gekündigte Verträge, die nicht mehr im Produktivsystem gespeichert. Sie lagern in Archivsystemen und müssen zunächst exportiert werden, ehe eine Beurteilung erfolgen kann – zusätzlicher Aufwand, der Personal bindet und Zeit kostet. 

Beschleunigen lässt sich dieser Prüfungsprozess mit organisatorischen Mitteln nur bedingt. Denn auch der beste Jurist benötigt Zeit, um in seiner Beurteilung Qualitätsstandards einzuhalten. Auch klassische Software kann nur den Workflow optimieren, nicht aber die eigentliche Beurteilung beschleunigen.

Automatisierte Vertragsprüfung minimiert Zeitaufwand ohne Qualitätseinbußen 

Anders liegt der Fall bei künstlicher Intelligenz. Mit semantha^® haben wir eine Anwendung entwickelt, die dank künstlicher Intelligenz in der Lage ist, Verträge auf Bedeutungsebene zu verstehen. Sie nutzt hierfür NLP-Algorithmen, die natürliche Sprache verarbeiten (Natural Language Processing).  

Nutzer hinterlegen einmalig Anweisungen, nach welchen Inhalten semantha^® Dokumente durchsuchen soll und die Software filtert die Dokumente verlässlich und schnell heraus. Im konkreten Fall erhalten Juristen tabellarische Auswertungen, in denen Verträge in rechtswirksam und rechtsunwirksam sortiert aufgeführt sind. Bei den als problematisch eingestuften Dokumente können sie eine manuelle Nachbegutachtung durchführen. 

Statt Monate für die Prüfung der Zinsklauseln aufwenden zu müssen, lässt sich der gesamte Vertragsbestand eines Kreditinstituts mithilfe von semantha^® innerhalb weniger Wochen bewältigen – ohne Einbußen in der Prüfqualität. 

Kein KI-Tool wie jedes andere: Was unterscheidet semantha^®? 

Ist semantha^® das einzige KI-Tool am Markt für automatisierte Vertragsprüfung? Natürlich nicht. Allerdings leistet semantha^® mehr als viele Wettbewerber. 

1. semantha^® ist out of the box einsatzbereit: Die Anwendung nutzt NLP-Algorithmen, die ohne monatelanges Training verlässliche Ergebnisse liefern. Banken können die Anwendung sofort produktiv nutzen.  
2. semantha^® „versteht“ Sprache: Die Anwendung durchsucht Dokumente nicht bloß auf exakte Formulierungen oder Synonyme, sondern erfasst Text auf Bedeutungsebene. Selbst wenn der Sachverhalt einmal anders formuliert ist, erkennt semantha^® die Passage als prüfrelevant. Das schafft bisher keine andere Software am Markt! 
3. semantha^® ist intuitiv nutzbar: Es braucht keine aufwändigen Schulungen oder IT-Knowhow, um mit der Anwendung zurechtzukommen. Einmal installiert, können Juristen die Prüfungen mit wenigen Klicks starten. 

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Quelle: https://www.verbraucherzentrale.de/wissen/geld-versicherungen/sparen-und-anlegen/zinsklauseln-in-sparvertraegen-rechtswidrig-so-kommen-sie-zu-ihrem-geld-22232

Bild: mrmohock– stock.adobe.com