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Haben Sie sich schon einmal gefragt, warum Ihre Freunde mehr Freunde haben als Sie? Im Durchschnitt ist das tatsächlich der Fall, und es hat nichts mit Beliebtheit zu tun. Diese Tatsache trifft auf die Mehrheit von uns zu, und eben das macht sie zu einem Paradox.
Was für einzelne Menschen und ihre gut vernetzten Freunde gilt, gilt auch für Unternehmen und ihre Dienstleister. Die Dienstleister, auf die sich ein Unternehmen verlässt, sind meist jene, auf die sich auch viele andere verlassen. Die Dienstleister eines Unternehmens sind also besser vernetzt als das Unternehmen selbst. Für einen Versicherer wirft diese Tatsache eine bekannte Frage auf: Diversifiziert oder konzentriert ein größerer Versicherungsbestand das übernommene Risiko?
Versicherung basiert auf dem Ausgleich im Kollektiv. Ein Versicherer hält viele Risiken, sodass die wenigen, die einen Schaden erleiden, durch die vielen gedeckt werden, die keinen erleiden. Sind diese Risiken unabhängig voneinander, gibt ein einzelner Schaden kaum Aufschluss darüber, ob ein weiterer eintreten wird. Der durchschnittliche Schaden je Risiko wird mit wachsender Anzahl von Risiken besser vorhersehbar, und die Schwankung um diesen Durchschnitt verengt sich mit wachsendem Kollektiv. Das ist das Gesetz der großen Zahlen, die aktuarielle Grundlage des Kollektivgedankens: Für einen Versicherer ist daher die Größe eines Kollektivs gewöhnlich eine Quelle von Sicherheit.
Künstliche Intelligenz und Cyber stellen diese aktuarielle Grundlage in Frage. Die Risikokonzentration in einem Bestand versicherter Unternehmen liegt weniger in den Unternehmen selbst als vielmehr bei den Dienstleistern, die sie teilen. Da diese Dienstleister in der gesamten Wirtschaft verbreitet sind, korrelieren die Schäden, die ein Versicherer hält, zunehmend miteinander: Ein Ausfall einer weit verbreiteten Plattform kann bei vielen Versicherungsnehmern gleichzeitig zu Schäden führen.
Das auslösende Ereignis muss nicht böswillig sein. Im Juli 2024 führte ein fehlerhaftes Update von CrowdStrike, einer Sicherheitsplattform, die viele Organisationen einsetzen, innerhalb weniger Stunden dazu, dass schätzungsweise 8,5 Millionen Windows-Rechner den „Blue Screen of Death“ anzeigten, was weltweit Störungen bei Fluggesellschaften, Banken und Krankenhäusern verursachte.1 Das Ereignis war kein Cyberangriff, bei dem Update handelte es sich um eine fehlerhafte Konfigurationsdatei, doch die gemeinsame Abhängigkeit von einer einzigen Plattform führte aufgrund eines einzigen Fehlers zu wirtschaftlichen Schäden bei einer Vielzahl von Unternehmen.
Diese gemeinsame Abhängigkeit widerspricht einer Bedingung, die lange Zeit als grundlegend für die Versicherbarkeit galt, und zwar aufgrund einer den Netzwerken innewohnenden Eigenschaft.
Die Lehre der Versicherbarkeit räumt diesem Gedanken einen festen Platz ein. Das Rahmenwerk von Baruch Berliner legt die Bedingungen fest, unter denen sich ein Risiko für eine private Versicherung eignet, und dazu gehört, dass individuelle Schäden in hinreichendem Maß voneinander unabhängig sind, sodass nicht alle gleichzeitig eintreten.2
Cyberrisiken wurden anhand dieser Bedingungen unmittelbar untersucht. Biener, Eling und Wirfs prüften Cyberrisiken anhand Berliners Kriterien und identifizierten die Unabhängigkeit der Schäden sowie das Kumulpotenzial (viele Schäden, die aus einem einzigen Ereignis resultieren) als Bedingungen, die verschlechtert werden.3 Eine spätere Untersuchung von Eling und Schnell kommt zu einer ähnlichen Einschätzung.4 Diese Studien zeigen auf, wo die Schwierigkeit liegt; sie klären jedoch nicht, ob sie überwunden werden kann.
Der Mechanismus hat einen Namen: das Freundschaftsparadox, das 1991 von dem Soziologen Scott Feld beschrieben wurde.5
Abbildung 1 veranschaulicht das Paradox in einem kleinen Freundschaftsnetz.
Felds Freundschaftsparadox in einem kleinen Freundschaftsnetzwerk. Jeder Kreis steht für eine Person und jede Linie für eine Freundschaft; die Zahl in einem Kreis gibt die Anzahl der Freunde dieser Person an. Die Tabelle listet für jede Person ihre Freunde und die Freunde ihrer Freunde auf. Über die acht Personen gemittelt hat jede Person 2,75 Freunde (22/8); im Durchschnitt der Endpunkte der 11 Freundschaften des Netzwerks – wobei jede Verbindung von beiden Seiten gezählt wird – hat ein Freund 3,45 (76/22) Freunde. Die durchschnittliche Person hat also weniger Freunde als die Freunde dieser durchschnittlichen Person. Nachgezeichnet nach The Reliants Project.
Eine gut vernetzte Person wird von vielen anderen als Freund genannt; eine schlecht vernetzte von wenigen. Ein zufällig herausgegriffener Freund ist deshalb eher gut vernetzt als nicht, denn jede gut vernetzte Person wird einmal gezählt für jeden Freund, der sie nennt. Die durchschnittliche Anzahl an Freunden ist höher, wenn über Freundschaften gemittelt wird, als über Personen.
Das Paradox ist nicht auf Freundschaften beschränkt. Es gilt in jedem Netzwerk, in dem Verbindungen ungleich verteilt sind.
Die Unternehmen, die ein Versicherer deckt, sind seine Versicherungsnehmer; sie bilden mit ihren Dienstleistern ein Netzwerk dieser Art. Ein Unternehmen nutzt Hunderte oder Tausende von Dienstleistern, doch die Cloud-Dienste, KI‑Basismodelle und Cybersicherheits-Tools, auf die es sich verlässt, stammen von nur einer Handvoll Anbietern, die es mit den meisten anderen Unternehmen teilt, was diese wenigen zu zentralen Knotenpunkten macht. Das Freundschaftsparadox wiederholt sich, wobei „Dienstleister“ an die Stelle von „Freund“ tritt.
Betrachten wir ein fiktives Beispiel: Ein mittelgroßer Gesundheitsdienstleister möchte eine Cyberversicherung abschließen. Sein externer Fußabdruck ist klein: eine Datenbank für elektronische Patientenakten, die einen Nischenbereich bedient, und ein KI‑Middleware6-Dienst, der klinische Notizen in Abrechnungscodes umwandelt. Zwei Integrationen; bei interner Prüfung von Zugriffskontrollen, Patch-Disziplin und Backup-Praxis erscheint das Risiko begrenzt. Abbildung 2 veranschaulicht den Fall.
Der blaue Kreis links ist der Antragsteller, ein mittelgroßer Gesundheits die bernsteinfarbenen Kreise sind seine beiden Dienstleister: eine Datenbank elektronischer Patientenakten mit zwei Verbindungen und ein KI‑Middleware-Dienst, der von 5.000 Unternehmen integriert wurde, von denen ein repräsentativer Ausschnitt dargestellt ist. Hellgraue Kreise sind weitere Unternehmen; die blauen Kreise unter den Speichen des Knotens sind weitere Versicherungsnehmer desselben Bestands. Antragsteller (potenzieller Versicherungsnehmer) und Anbieter (Versicherer) sind der Lesbarkeit halber größer dargestellt; die Kreisgröße hat keine Bedeutung. Das Feld auf der rechten Seite zeigt die beiden Werte des Freundschaftsparadoxons: die eigenen Integrationen des Antragstellers, 2, und den Durchschnitt über seine zwei Dienstleister, (2 + 5.000)/2 = 2.501. Quelle: Gen Re.
Das Paradox ergibt sich über die zweite Integration. In der Darstellung bedient die Datenbank eine weitere Organisation und weist somit zwei Verbindungen auf, während der Middleware-Dienst – nützlich und preiswert – von 5.000 Krankenhäusern, Abrechnungsunternehmen und Plattformen für Gesundheitstechnologie integriert wird, von denen die Abbildung einen repräsentativen Ausschnitt zeichnet. Die Anzahl der Integrationen des Antragstellers beträgt zwei; die durchschnittliche Zahl seiner beiden Dienstleister beträgt (2 + 5.000)/2 = 2.501. Der Antragsteller, der fast isoliert wirkt, ist über eine Zwischenstufe mit einem der am besten vernetzten Knoten seiner Branche verbunden. Das Freundschaftsparadox besagt, dass dies der zu erwartende Fall ist, nicht der ungünstige: Ein zufällig herausgegriffener Dienstleister ist eher ein Knotenpunkt; Knotenpunkte knüpfen und halten viele Verbindungen.
Nehmen wir nun an, ein Fehler in der Datenerfassungs-Pipeline des Middleware-Dienstes wird ausgenutzt – oder tritt von selbst auf. Es gibt einen einzigen Punkt, den man angreifen oder unterbrechen kann, nicht 5.000, und innerhalb derselben Stunde erreicht die Störung jede Organisation, deren Datensätze den Dienst durchlaufen, darunter auch den Antragsteller. Einige dieser Organisationen sind Versicherungsnehmer desselben Versicherers – die blauen Kreise unter den Speichen des Knotens in Abbildung 2 – sodass nicht nur ein einziger Schadenfall eintritt, sondern viele gleichzeitig. Für den Versicherer betrifft die Erkenntnis eher den Versicherungsbestand als den Antragsteller: Viele Versicherungsnehmer, von denen jeder eine kurze und beruhigende Liste von Integrationen vorweisen kann, nutzen denselben Dienstleister / Knotenpunkt, und eine lokale Prüfung jedes einzelnen Versicherungsnehmers unterschätzt, wie stark die potenziellen Schäden des Portfolios miteinander korrelieren. Die maßgebliche Exponierung liegt einen Schritt jenseits des Versicherungsantrags, nämlich in den Abhängigkeiten, nach denen das Antragsformular nicht fragt.
Für den Versicherer ist entscheidend, dass sich diese Konzentration auch mit wachsendem Bestand nicht auflöst. Mehr Policen bringen zwar mehr Versicherungsnehmer in den Bestand, doch diese Versicherungsnehmer sind von denselben wenigen Anbietern abhängig – der Bestand kann also viele verschiedene Versicherungsnehmer umfassen und dennoch auf dieser kurzen Liste beruhen, die einem großen Teil der Versicherungsnehmer gemein ist.
Die Exponierung des Versicherers gegenüber diesen Anbietern ist indirekt. Er schließt keine Verträge mit ihnen ab; er versichert die Unternehmen, die dies tun, und übernimmt deren gemeinsame Abhängigkeit über den Versicherungsbestand. Weil diese Exponierung den Versicherer nur über die Versicherungsnehmer erreicht, zeigt sie sich weniger in einem einzelnen gezeichneten Risiko als im Bestand als Ganzem.
Hier stößt die Diversifikation an ihre Grenzen. Durch den Ausgleich im Kollektiv wird ein Versicherungsbestand risikoärmer, wenn seine Risiken unabhängig voneinander sind, und weniger sicher, je stärker gemeinsame Abhängigkeiten sie korreliert: Ein größerer Bestand trägt dann kaum zur Diversifikation bei. Diese Konzentration verringert die Sicherheit, die Größe normalerweise mit sich bringt — mehr noch als die Häufigkeit des Auftretens von Schäden oder die Höhe des durchschnittlichen Schadens.
Nichts davon entscheidet für sich genommen darüber, ob ein bestimmtes Risiko übernommen werden sollte, zu welchem Preis oder zu welchen Bedingungen. Es verdeutlicht ein strukturelles Merkmal: Ein Bestand kann größer werden, ohne diversifizierter zu werden. Was dieses Merkmal vom Underwriting verlangt, liegt im Versicherungsportfolio selbst: Die Anbieter, Plattformen und Abhängigkeiten, die die Versicherungsnehmer gemeinsam haben, sind ebenso aussagekräftig wie die Kontrollmechanismen eines einzelnen Versicherungsnehmers.
Als Nächstes in dieser Reihe: „Risiken, die man bewerten kann, Unsicherheiten, die man nicht bewerten kann“ – Knights Unterscheidung und die KI- und Cyber‑Tails.
Sie ist Bestandteil unserer Unternehmenskultur. Ausschließlich zum Zweck der besseren Lesbarkeit verzichten wir in den Beiträgen auf genderspezifische Schreibweisen. Die gewählte männliche Form schließt zugleich weibliche, männliche und diverse Personen ohne Wertung mit ein.
