Frau Prof. Binder, wie kann eine Versicherung dazu beitragen, Erkenntnisse für mehr Lebensqualität in den Städten zu gewinnen?

Versicherungskunden leben teils in Städten, an unterschiedlichen Orten, mit unterschiedlichen Bedürfnissen und Gewohnheiten. Die Analyse dieser Informationen kann uns helfen herauszufinden, welche Präferenzen die Menschen haben betreffend ihren Wohnort. Das Ergebnis aus einer solchen Zusammenarbeit erlaubt es der Bevölkerung, die für sie idealen Lebensbedingungen aufzuzeigen.

Welchen Nutzen hat die Öffentlichkeit bzw. haben wir alle von der Zusammenarbeit zwischen der EFPL und der Mobiliar?

Die Zusammenarbeit ermöglicht die Analyse der Qualität des Wohnraums. Aufgrund von Datenanalysen erstellt die EPFL Karten, auf welchen die Eigenschaften des jeweiligen Lebensraums ersichtlich sind und die damit eine ideale Entscheidgrundlage für den gewünschten Wohnort bilden. Davon profitiert auch die breite Öffentlichkeit.

Mit Machine Learning sollen Aussagen über die Qualität des Lebensraums möglich sein. Was kann man sich darunter vorstellen?

Machine Learning hilft uns auf Basis von Daten zu verstehen, was genau abläuft. Die Lernmechanismen erlauben es, grosse Datenmengen auszuwerten. Zum Beispiel können wir damit Aussagen über das Pendlerverhalten machen. Dies ist sinnvoll für die Raum- und Stadtplanung.