Die Kosten großer Cyber-Versicherungsschäden sind der Allianz DE0008404005 zufolge im ersten Halbjahr im Jahresvergleich um 17 Prozent gestiegen.

"In zwei Dritteln aller Fälle sind Datenschutzverletzungen mitursächlich", teilt der Versicherungskonzern mit. Ein Kostentreiber sei eine Flut an Sammelklagen in den USA.

In Deutschland stiegen die durchschnittlichen Kosten für eine Datenpanne demnach auf 5,3 Millionen, in den USA auf 9,5 Millionen Dollar. Nach einem Anstieg um 30 Prozent auf über 700 Fälle im vergangenen Jahr werde sich die Gesamtzahl der Cyber-Schadensfälle dieses Jahr voraussichtlich stabilisieren.

Cyberattacken, die zu spät erkannt und eingedämmt werden, können laut Allianz tausend Mal teurer sein. Allianz-Manager Michael Daum sagt, die meisten Angreifer versuchten personenbezogene Daten abzugreifen. "Unternehmen speichern zunehmend mehr solch sensibler Daten und tauschen diese über Unternehmensgrenzen hinweg aus, was es den Angreifern leichter macht, diese zu erbeuten."

Gleichzeitig führten gesetzliche Vorschriften zu mehr Vorfällen wegen unrechtmäßiger Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten. "Die Schäden aus diesen Ansprüchen haben sich in den letzten zwei Jahren verdreifacht", sagt Daum.

Die in der EU geltende Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sei strikter als die US-Regeln. Die entstehende Grauzone werde von Klägeranwälten auf der Suche nach Einnahmequellen genutzt. Die zehn größten Sammelklagen wegen Datenschutzverletzungen summierten sich im vergangenen Jahr auf 516 Millionen Dollar. Auch in Europa und Deutschland könnten ein geschärftes Bewusstsein für Datenschutzrechte, zunehmende Verfügbarkeit von Prozessfinanzierungen und ein verbraucherfreundliches Prozessumfeld zu massenhaften Datenschutzklagen führen.

Künstliche Intelligenz (KI) könne Datenschutzverletzungen befeuern oder verhindern. Fast jede Branche nutze inzwischen KI. Angesichts der enormen Datenmengen drohten Datenschutz-, Fehlinformations- und Sicherheitsrisiken. Auf der anderen Seite könne KI Sicherheitslücken schnell erkennen und betroffene Systeme automatisiert isolieren.