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P2P Kredite Scam Erkennung mit der Benford Analyse – wie schlagen sich Mintos & Co.?

Ich stelle dir eine etablierte Methode vor, mit der man ausgezeichnet das Thema P2P Kredite Scam Erkennung verbessern kann. Dank der Benford Analyse kommt man schon seit vielen Jahren Betrüger aller Art auf die Schliche.

Vorwort zur P2P Benford Fraud Analyse

Heute, wie im letzten P2P Cafe angekündigt, der erste Gastartikel bei mir im Blog und das auch gleich in meiner Lieblingskategorie, den Werkzeugen und Methoden die uns Anleger bei ihrer Anlageentscheidung unterstützen.

schreibt neben vielen Zeilen Programmcode auch im Finstein Blog. Danke Marc und viel Spaß beim lesen es lohnt sich!

P2P Plattformen sind nicht wirklich transparent. Wie Frank Benford uns hier einen Schritt weiter helfen kann.

Es erscheint wie Hokus Pokus – mit etwas Statistik herausfinden, ob Zahlen fingiert sind. Ein „Gesetz“, benannt nach Frank Benford, dass diese Statistik einsetzt, wird genutzt um Betrug aufzudecken.

Wer war Frank Benford?

Benford erblickte das Licht der Welt Pennsylvania im Jahr 1883. Er erhielt zwei Abschlüsse in Physik und Elektrotechnik. Zuletzt arbeitet er in der Forschungsabteilung für General Electric. Sein Forschungsgebiet war Licht und Optik. Sein Hobby war die Mathematik, welches dazu führte, dass er eine Arbeit mit dem Namen „Law of Anomalous Numbers“ veröffentlichte.
Diese Arbeit beginnt mit einer Beobachtung von Logarithmentafeln. Vor der Erfindung des Taschenrechners wurden diese Tafeln zur Multiplikation verwendet. Benford vermutete, dass die Logarithmen die mit den niedrigen (1,2) Zahlen beginnen häufiger genutzt werden, weil diese deutlich schmutziger waren!
Er hat sich dann auf die Suche nach diesen natürlich vorkommenden Zahlen gemacht und Gesetzmäßigkeiten u. A. bei der Fläche von Flüssen, Seen, Zahlen in Zeitungen und Kosten (was für Kosten er untersucht hat, ist nicht beschrieben) gefunden.

Dieses Gesetz besagt im Wesentlichen, dass führende Ziffern einer betrachteten Menge mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten vorkommen.

+---------------+------------------+
|Führende Ziffer|Wahrscheinlichkeit|
+---------------+------------------+
|1              |       30,1 %     |
|2              |       17,6 %     |
|3              |       12,5 %     |
|4              |        9,7 %     |
|5              |        7,9 %     |
|6              |        6,7 %     |
|7              |        5,8 %     |
|8              |        5,1 %     |
|9              |        4,6 %     |
+---------------+------------------+

Damit Benfords Gesetz angewendet werden kann gelten einige Regeln:

  • Die Menge der analysierten Zahlen sollte 1000 und mehr betragen,
  • Die Zahlen sollen keinem Minimum oder Maximum unterliegen. 0 als Minimum ist akzeptabel.
  • Die Zahlen sollen natürlich vorkommen: Aufsteigende Rechnungsnummern sind nicht natürlich, Flugnummern sind nicht natürlich, Telefonnummern sind nicht natürlich, Gehaltszahlungen sind nicht natürlich.
  • Es sollten mehr kleine als große Zahlen vorkommen.

Wichtig für die nachfolgenden Analysen in diesem Beitrag: Rechnungsbeträge sind Zahlen die nach Benford natürlich vorkommen!

Bei P2P Investitionen wo der Kreditgeber eine Garantie gibt (Buyback) ist eine Angabe des Kreditnehmers ganz nett, aber irrelevant. Durch die Garantie hat der Kreditgeber das komplette Risiko auf sich übertragen. Sollte der Kreditgeber in eine Schieflage geraten ist es sehr einfach für diesen mit Luftrechnungen sich kurzfristig Kapital zu beschaffen. Als Investoren haben wir keine Möglichkeit diese (Luftrechnungen) zu erkennen. Mögliche Anomalien zu erkennen können mit einer Benfordanalyse identifiziert werden.

  1. Bevor ich mit den Analysen einzelner Plattformen beginne, möchte ich ausdrücklich darauf Hinweisen, dass gefundene Anomalien einer Benfordanalyse nicht den Schluss erlauben, dass Betrug im Spiel ist. Es ist nur ein Anhaltspunkt, dass Fragen gestellt werden sollten. Ist die Erklärung plausible, dann könnte alles in Ordnung sein.
  2. In den nachfolgenden Analysen beschränke ich mich auf die Betrachtung der ersten Ziffer. Tiefergehende Analysen schauen sich die zwei ersten Ziffern an. Die Begründung lautet, dass häufig Anomalien nicht durch die Betrachtung der ersten Ziffer aufdecken lassen.

Ich fange an mit einer Analyse der Daten von Fastinvest.

Anschließend schauen wir uns die Daten von Mintos an. Bei Mintos gibt es noch eine Besonderheit: „Eurocent“. Ein Kreditgeber, der „Platze“.

Danach schauen wir uns die Situation bei Grupeer an.

Abschließend wird die Situation bei Finbee angeschaut. Finbee ist eine Plattform, auf der es keine Garantien der Kreditgeber gibt. Gerade hier besteht die Gefahr von Luftrechnungen besonders hoch.

Am Ende der Analysen ziehe ich ein Fazit.

Benford Analyse zur P2P Kredite Scam Erkennung bei Fastinvest

Bei Fastinvest sind die Anomalien ausgeprägt:

Die Benford Analyse des Fast Invest Portfolios zur P2P Kredite Scam Erkennung

Die Benford Analyse des Fast Invest Portfolios

 

Insgesamt wurden 1500 P2P Kredite, Stand Mitte Mai 2019 betrachtet.
Die Anzahl Kredite, die mit einer „4“ beginnen ist mehr als auffällig. Naja; eigentlich stimmt hier gar nichts. Ich habe bei Fastinvest um eine Erklärung gebeten.

Die Antwort habe ich nach vielen Tagen bekommen – genau zu der Zeit, als ich diesen Beitrag geschrieben habe. Die E-Mail kann ich nicht wiedergeben – ich habe sie als „Confidential“ erhalten – das respektiere ich. Wenn ich es aber richtig verstanden habe werden die Kredite nach festen Summen vergeben und nicht nach dem Bedarf des Kreditnehmers. Wenn dies stimmt, dann funktioniert die Benfordanalyse nicht mehr – es handelt sich nicht mehr um natürliche Zahlen.

In der Tat – die Kreditbeträge sind für die Top 20 alle gerade:

|Betrag    |Anzahl|
+----------+------+
| 4000.00  | 69   |
| 4200.00  | 68   |
| 4400.00  | 64   |
| 4800.00  | 61   |
| 4600.00  | 61   |
| 4100.00  | 59   |
| 3900.00  | 58   |
| 4500.00  | 55   |
| 4300.00  | 55   |
| 4700.00  | 51   |
| 4900.00  | 46   |
| 5000.00  | 32   |
| 3800.00  | 27   |
| 2800.00  | 11   |
| 3000.00  |  9   |
| 3100.00  |  9   |
| 2300.00  |  9   |
| 3200.00  |  8   |
| 3300.00  |  8   |  
(Kreditbeträge bei FastInvest - enthält auch polnische Zloty)

Welchem Zweck soll dieses Geschäftsmodell dienen?

Benford Analyse bei Mintos

Die Benford Verteilung bei Mintos ist fast Lehrbuchmäßig:

Die Benford Analyse des Mintos Portfolios

Die Benford Analyse des Mintos Portfolios

Quelle der Analyse: 10.828.131 P2P Kredite, Stand Mai 2019

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Benford und Eurocent

Bei Eurocent (der Kreditgeber der bei Mintos geplatzt ist) sehen wir deutliche Anomalien!

Die Benford Analyse des Mintos Portfolios

Die Benford Analyse des Mintos Portfolios

Ich habe leider keine Daten zur historischen Veränderung der Verteilungen. Hätte man vielleicht den Untergang vorhersehen können?
Kleine Erinnerung: mit Benford kann man nicht die Gesundheit einer Firma identifizieren. Aber mit diesem Tool könnte man feststellen, ob eine Firma in Schieflage gerät.

Sich kurzfristig, mit fingierten Rechnungen Liquidität zu verschaffen passiert in der Regel kurz vor dem endgültigen Untergang.

Benford Analyse bei Grupeer

Die Benford Verteilung bei Grupeer zeigt ebenfalls Anomalien.

Die Benford Analyse des Grupeer Portfolios

Die Benford Analyse des Grupeer Portfolios

Analysiert wurden 1788 Kredite, Stand Mitte Mai 2019.

Schaut man sich aber die Verteilung der Beträge und Laufzeiten einzelner Kredite an, wird klar, dass eine Benford Analyse hier nicht ohne weitere Vertiefung funktionieren kann.

Verteilung des Grupeer Portfolios

Verteilung des Grupeer Portfolios

Betrachten wir die gelb gefärbten Zeilen in dem Screenshot an. Gleiche Beträge und gleiche Laufzeiten. Im übrigen auch der gleiche! Kreditnehmer.

Damit scheidet eine Benfordanalyse aus, den es handelt sich hier nicht mehr um „natürliche“ Zahlen. Ein schneiden eines Kredits in verschiedene Tranchen ist natürlich legal – aber die Frage darf gestellt werden, warum?
Ich vermute, dass damit der Gesamtbetrag verkleinert und somit attraktiver für einen Kreditgeber gemacht werden soll. Aber damit wird es für uns P2Pler schwieriger zu diversifizieren; das Risiko über einzelne Kreditnehmer zu streuen. Jetzt sagst Du vielleicht: Äch – ich habe doch die Buyback Garantie. Lass dich da nicht verblenden. Durch diese Garantie ist das Ausfallrisiko komplett auf den Kreditgeber übertragen. Z. B., wenn dieser auf Grupeer 1000 P2P Kredite anbietet, aber es sich in Wirklichkeit nur um 100 Kreditnehmer handelt, dann ist hier ein ziemliches Klumpenrisiko entstanden – nicht nur für dich, sondern auch für den Kreditgeber. Der benötigt eine genügende Kapitaldecke, um den Ausfall von einigen Krediten per Buyback zu bedienen. Wenn diese Kapitaldecke nicht vorhanden ist, dann platzt der Kreditgeber und Du siehst vielleicht keinen Cent mehr.

Und gibt es Kreditbetrag Anhäufungen? Aber Hallo!

|Kreditanbahner        |Kreditbtrg|Anzahl|
+----------------------+----------+------+
| Primo invest         | €14250.00| 151  | 
| Primo invest         | € 9500.00| 143  | 
|Finsputnik Platforma  | €19000.00| 129  | 
|Finsputnik Platforma  | €14250.00|  96  | 
| Primo invest         | €28500.00|  78  | 
|Finsputnik Platforma  | €23750.00|  72  | 
|Finsputnik Platforma  | € 9500.00|  72  | 
| Primo invest         | €19000.00|  68  | 
| Primo invest         | €33250.00|  56  | 
| Primo invest         | €23750.00|  47  | 

(Top 10 Kreditbeträge bei Grupeer)

Primo Invest hat allein 151 Mal den exakt gleichen Betrag vergeben. Das ist nicht sehr überraschend. Primo Invest vergibt Immobilienkredite an Projektentwickler und es ist bekannt, dass dieser Kreditgeber die Beträge aufteilt. Warum eigentlich?

Finsputnik Platforma vergibt „Gehaltskredite“. Warum sich hier so viele gleiche Beträge ergeben sollte hinterfragt werden.

Benford Analyse bei Finbee

Auch bei Finbee sind Anomalien erkennbar:

Benford Analyse des Finbee Portfolios

Benford Analyse des Finbee Portfolios

Und auch bei Finbee ist die Ansammlung gleicher Kreditbeträge auffällig. Viel zu viele P2P Kredite, die mit einer 3 anfangen.

|Betrag      |Anzahl|
+------------+------+
| 340.0      | 252  |
| 1110.0     | 214  |
| 560.0      | 205  |
| 1090.0     | 181  |
| 1000.0     | 173  |
| 2170.0     | 168  |
| 550.0      | 155  |
| 1630.0     | 151  |
| 300.0      | 126  |
| 2200.0     | 120  |
| 3250.0     | 119  |
| 330.0      | 117  |
| 2000.0     | 113  |
| 3000.0     | 108  |
| 1650.0     | 104  |
| 450.0      | 103  |
| 335.0      | 102  |
| 1500.0     |  89  |
| 500.0      |  78  |
| 3300.0     |  77  |

(Top 20 Kreditsummen)

Insgesamt wurden 8207 Kredite analysiert, Stand Mitte Mai 2019.

Einige Kreditnehmer haben Kredite angehäuft. Ich habe nicht analysiert, ob das alles laufende Kredite sind oder der Kreditnehmer wiederkehrende Kredite genehmigt bekommen hat.

| Kreditnehmer |Anzahl|
+--------------+------+
| Almar        |    9 |
| adiav        |    9 |
| asko         |    8 |
| diana750     |    7 |
| Linosa       |    6 |
| giedrius13   |    6 |
| kregzdute    |    6 |
| juju         |    6 |
| KAROLINA30   |    6 |
| Erikas1990   |    6 |
| Sigi         |    6 |
| Judrute      |    6 |
| Loreta71     |    5 |
| imran        |    5 |
| Gediminas111 |    5 |
| belis        |    5 |
| audriukas    |    5 |
| Bielka       |    5 |
| Sko          |    5 |
| joliliu      |    5 |

(Top 20 Anzahl Kredite nach Kreditnehmer)

Nachfragen wäre hier der nächste Schritt. Bei allen hier dargestellten Plattformen ist Finbee die Einzige ohne eine Vergabe einer Garantie – was per se nichts schlechtes ist. Warum? Stell die Frage als Kommentar zu diesem Beitrag 🙂

Marcs Fazit

  1. Die Anomalien bei Fastinvest haben mich veranlasst, weitere Analysen durchzuführen. Je mehr ich nachgeforscht habe, desto unsicherer wurde ich. Als Fastinvest dann auch nicht auf meine E-Mails reagiert hat, habe ich die Reißleine gezogen.
  2. Bei Mintos habe ich keinen Anlass weitere Erkundungen einzuholen. Vielleicht würde es Sinn ergeben, die einzelnen P2P Kredite der Kreditgeber anzuschauen. Nebenbei: Ich bin bei Mintos investiert.
  3. Was ich bei Grupeer gerne hätte? Geschäftsberichte! Ohne ist das so, als ob man in der Nacht mit 220 ohne Licht auf der Autobahn entlangrast und hofft das Mondlicht wird schon reichen. Grupeer bietet gute Zinsen, es lohnt sich also hier tiefer nachzufragen.
  4. Bei Finbee kann die Gier übernehmen. Die Zinsen sind »brutal« verlockend. Auch hier muss nachgefragt werden. Da aber Finbee das komplette Kreditbuch veröffentlicht, ist es hier möglich eigene Modelle zu entwickeln. Dieser Herausforderung werde ich mich in einem zukünftigen Beitrag widmen.

Quellen:

  1. Code, um die FastInvest Kredite zu bekommen und wie eine Benfordanalyse mit Python gemacht wird
  2. Loan Book von Mintos
  3. Code, um an die Kredite von Grupeer zu bekommen
  4. Loan Book von Finbee

Beispiele, wo Benford tatsächlich genutzt wird:

Meine Fazit aus den Benford Analysen von Marc

Mich faszinieren die Ergebnisse von Marcs Analysen und ich habe mir natürlich auch einen Kopf dazu gemacht.

Das Hauptthema ist Transparenz – ohne diese wird immer ein „Gschmäckle“ bleiben und wenn dies so ist wie eben bei Fastinvestdann fahre ich die Investition deutlich runter bis sie die Transparenz herstellen.
Oder zumindest stocke ich wie bei Grupeer nicht weiter auf. Natürlich beruhigt es auch ungemein das das loan book von Mintos so „sauber“ ist aber wie Marc schon schreibt müsste man wohl jeden Anbahner einzeln anschauen – aber das lässt sich ja nun einfach umsetzten – wer macht es?

Auf seine weiteren Auswertungen von Finbeebin ich gespannt aus den bisherigen Erkenntnissen ziehe ich erst mal keine Konsequenzen, sondern stocke sogar weiter moderat auf (nennt mich ruhig naiv ich mag die Biene halt).
Was haltet ihr von den Ergebnissen zieht ihr nun auch die Reißleine oder alles nur Panikmache und Hokus Pokus ;)?
Übrigens das deutsche Finanzamt nutzt Benford auch aber das wissen P2P Cafe Höhrer bereits eh
schon 😉

Nachtrag

Finbee

auch im P2P Forum wurde die Benford Analyse eifrig diskutiert Hier hat sich insbesondere

Auch die monatlichen Ausgabender Finbee KN folgen Benford

Auch die monatlichen Ausgabender Finbee KN folgen Benford

Andreas (Zedandi) hervorgetan.

Die Abweichungen zu Finbee konnten weitgehendst geklärt werden. 

  •  der Kreditrechner ist auf 3300€ & 30 Monate voreingestellt
  • der minimale Kreditbetrag beträgt 300€ („Kein-Minimum“-Voraussetzung)
  • in der Anfangszeit gab es das Maximum von 3.000 Euro.

Bondora

Andreas hat auch den Beweis angetreten das Bondoras Loan Book ebenso den Benford

Bondora folgt auch dem Benford Gesetz

Bondora folgt auch dem Benford Gesetz

Gesetzen folgt.
Und verschiedene Daten wie auch Zahlungsströme (unter anderem die Late fee repayments) analysiert. Die ganze Geschichte und mit einigen weiteren Analysen zu den Bondora Zahlen dann im besagten
Forum.

An der Stelle ist für mich nur wichtig das Benfords Gesetz sehr wohl im P2P Umfeld angewandt werden kann und bei Bondora keine Auffälligkeiten sind und zu diesem Thema damit auch keine offenen Fragen existieren. Also Haken dran…

Und noch mal Mintos – alle Anbahner

Marc hat nicht geruht und noch mal nachgelegt und nunmehr alle Anbahner analysiert und die Kritik am Verfahren noch mal sacken gelassen. Hier mal exemplarisch Mogo bei denen alles soweit „gut“ aussieht

Mintos Anbahner Benford Analyse von FInstein

Mintos Anbahner Benford Analyse von FInstein

Er setzt nun nicht mehr auf den eigentlichen Kreditbetrag sondern auf den Zinsbetrag (die Rückzahlung) damit siehts bei einigen Anbahner gleich ein wenig besser aus…
aber nicht bei allen wie exemplarisch hier mal bei Varks zu sehen:

Mintos Varks Benford Analyse von FInstein

Mintos Varks Benford Analyse von FInstein

alle Analysen -> hier.

 

Update 2021 Robocash

Benford Analysis of RoboCash V0.3Ein Telegram User „Bulldog“ hat sich die Mühe gemacht und sich das Loanbook von RoboCash angeschaut. Mit erfreulichem Ergebnis so finden sich keine gravierenden Anomalien und aus der Benford Analyse geben sich für ihn keine Anzeichen für Fraud. Auch schön RoboCash hat ihn bei der Analyse unterstützt.

P2P Benford Analyse RoboCash

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Die komplette Auswertung von Bulldog inklusive Hintergrundinformationen: Benford Analysis of RoboCash V0.3 als PDF Dokument.

Zuletzt aktualisiert am: 9. November 2022

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