DÜSSELDORF / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Wirtschaftsauskunftei Creditreform stellt ihren neuen Schuldneratlas vor und erwartet für 2026 erneut mehr Überschuldung. Für 2025 weist die Analyse rund 5,67 Millionen überschuldete Menschen aus, etwa 110.000 mehr als 2024. Als Treiber nennt die Studie vor allem die Zeit nach der Pandemie, steigende Energiepreise und anhaltende Inflation. Definiert wird Überschuldung dabei als dauerhaft fehlende Zahlungsfähigkeit gegenüber finanziellen Verpflichtungen.
Wer wissen will, wie stark sich die wirtschaftliche Belastung in privaten Haushalten in harte Zahlungsprobleme übersetzt, bekommt mit dem aktuellen Schuldneratlas der Wirtschaftsauskunftei Creditreform ein belastbares Zahlenbild. Die Studie ist für viele Unternehmen nicht nur ein Stimmungsbarometer, sondern eine praktische Referenz, weil sie beschreibt, wie sich Überschuldung im Zeitverlauf verändert und welche Merkmalsmuster sich daraus für Risiko- und Inkassoprozesse ableiten lassen. Die Veröffentlichung erfolgt am Donnerstag um 9.30 Uhr in Düsseldorf; die Kernaussage ist eindeutig: Nach dem Anstieg im vergangenen Jahr gibt es auch für 2026 aus Sicht der Studie wenig Entspannung.
Im Mittelpunkt steht die Zahl der überschuldeten Menschen. Für Deutschland weist Creditreform für das vergangene Jahr rund 5,67 Millionen Betroffene aus. Das entspricht etwa 110.000 mehr als im Jahr 2024. Überschuldung wird dabei nicht als kurzfristige Zahlungszerrüttung verstanden, sondern als Situation, in der Personen ihren finanziellen Verpflichtungen langfristig nicht nachkommen können. Gerade diese Definition ist relevant, weil sie den Unterschied zwischen vorübergehenden Liquiditätsengpässen und strukturellen Problemlagen betont. Für Entscheider im Risikomanagement bedeutet das: Es geht nicht nur um Ausfälle, sondern um die Wahrscheinlichkeit, dass sich Zahlungsausfälle zu einem dauerhaften Muster entwickeln.
Technisch betrachtet stützt Creditreform die Auswertung auf anonymisierte Daten aus amtlichen Registern, ergänzt durch Informationen aus Online-Händlern und weiteren Quellen. Damit bewegt sich der Schuldneratlas im Schnittfeld klassischer Statistik und moderner Datenintegration: Register liefern konsistente Basisinformationen, während zusätzliche Datenquellen ein genaueres Abbild der realen Zahlungs- und Kaufprozesse im Alltag ermöglichen können. Wichtig ist zugleich die methodische Vorsicht, die der Atlas implizit mitliefert: Wo Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt werden, hängt die Aussagekraft stark davon ab, wie Abgleich- und Zuordnungslogiken implementiert sind und wie gut die Anonymisierung gleichzeitig Transparenz und Datenschutz gewährleistet. Für Unternehmen, die solche Ergebnisse in Strategien übersetzen, ist genau diese Nachvollziehbarkeit entscheidend.
Als Gründe für den Anstieg nennt die Studie mehrere Faktoren, die in den letzten Jahren in unterschiedlichen Phasen besonders belastend wirkten: die Zeit nach der Pandemie, steigende Energiepreise und die Inflation. Diese Kombination erklärt, warum sich finanzielle Puffer vieler Haushalte schneller aufbrauchen konnten, als es langfristige Planungen früherer Jahre nahegelegt hätten. In der Praxis zeigt sich das meist in einem Muster: Zuerst steigen laufende Kosten, dann rutschen Konsumausgaben und Rücklagen in eine defensive Budgetierung ab, und schließlich werden Verpflichtungen wie Ratenzahlungen oder andere Finanzverbindlichkeiten nicht mehr stabil bedient. Für Händler, Zahlungsdienstleister und Finanzierer ist das auch deshalb eine Marktfrage, weil sich die Risikoprofile nicht gleichmäßig über alle Kundengruppen verteilen, sondern stärker dort verdichten, wo Einkommenstrends nicht mit den Kostenanstiegen Schritt halten.
Für das kommende Jahr wagt der Schuldneratlas eine Erwartung: Es wird damit gerechnet, dass die Zahl der überschuldeten Menschen 2026 erneut gestiegen ist. Eine solche Prognose ist natürlich mit Unsicherheit verbunden, aber sie folgt dem im Atlas beschriebenen Kontextmechanismus – nämlich der Frage, wie lange sich die Effekte aus Energie- und Preisniveau auf Haushaltsbudgets durchziehen. Interessant ist dabei die Unterscheidung zwischen makroökonomischen Entlastungseffekten und mikroökonomischer Persistenz: Selbst wenn einzelne Preisindikatoren später sinken, können sich Verpflichtungsstrukturen und Schuldenstände so verfestigen, dass Haushalte noch längere Zeit im negativen Bereich bleiben. Für die Industrie bedeutet das: Es reicht nicht, nur auf kurzfristige Zahlungsindikatoren zu schauen; vielmehr wird die längerfristige Risikoeinschätzung wichtiger.
Aus Unternehmenssicht verschiebt sich damit auch die Priorisierung in der Umsetzung. Zum einen steigt die Bedeutung von datengetriebenen Frühwarnsystemen, die Zahlungsausfälle nicht erst dann erkennen, wenn es bereits zu spät ist, sondern Muster frühzeitig anreichern. Zum anderen wächst der Druck, Inkasso- und Kundenprozesse so zu gestalten, dass sie zwischen Mahnung, Entschuldungsberatung und Zahlungsvereinbarung unterscheiden können – denn Überschuldung ist selten ein Ereignis mit klarer Ursache, sondern eher eine Folge aus mehreren Druckpunkten. Daneben spielt Transparenz gegenüber Kunden eine größere Rolle: Wer Zahlungsschwierigkeiten früh adressiert, kann im Idealfall Härtefälle reduzieren, ohne gleichzeitig die Wirtschaftlichkeit von Prozessen zu gefährden. In diesem Sinne ist der Schuldneratlas auch ein operativer Input für KI-gestützte Auswertungen, etwa in der Segmentierung von Risiko- und Kontaktstrategien – nicht als Ersatz für menschliche Bewertung, aber als Beschleuniger für Entscheidungen.
In der Summe zeigt der Schuldneratlas, wie eng private Finanzstabilität, Energie- und Preisentwicklungen sowie reale Zahlungsfähigkeit zusammenhängen. Die Zahl von 5,67 Millionen überschuldeten Menschen und der gemeldete Anstieg um rund 110.000 gegenüber 2024 sind dabei mehr als eine Momentaufnahme. Sie liefern einen Maßstab, anhand dessen Unternehmen ihre Risikopolitik, ihre Vertragsgestaltung und ihre Kundenkommunikation ausrichten können – besonders für 2026, wenn laut Studie weitere Verschiebungen in der Überschuldungslage zu erwarten sind. Wer diese Entwicklung ignoriert, riskiert höhere Ausfallkosten; wer sie früh in Prozesse übersetzt, kann dagegen häufig robuster planen.
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