Projekte Data Analytics

Banken und Vermögensverwalter brauchen verlässliche Auswertungen ihrer CRM- und Portfoliodaten. SYMBOL entwickelt dafür einen KI-Assistenten, der Fragen in Alltagssprache beantwortet – auf Basis neurosymbolischer KI.

Frühzeitige Risikoerkennung ist bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen entscheidend: ICVD-XAI nutzt erklärbare KI zur automatisierten Klassifikation von EKG-Daten mit nachvollziehbarer Visualisierung.

Wir entwickeln ein KI-gestütztes Tool, das Ferienwohnungsbesitzer:innen und Destinationen bei der Preisfindung unterstützt – für einen stark atomisierten Markt mit oft fehlenden Vergleichsdaten.

Wir automatisieren mithilfe von KI-gestützten Prozessen Aufgaben im Informationssicherheitsmanagement und unterstützen Nutzer beim Design der Prozesse und der zugehörigen Dokumentation.

An der FH Graubünden entwickelt ein Start-up-Team ein System, das Sprachmodelle mit ökonomischem Sachverstand kombiniert, um Rohstoffmärkte präziser zu analysieren. Ziel ist es, aus der Flut unstrukturierter Nachrichtendaten genauere Einschätzungen zu Verfügbarkeitsrisiken von Rohstoffen zu gewinnen.

Wir visualisieren Behandlungspfade von Onkologie-Patienten mit KI-Methoden, decken so Engpässe auf und tragen zur Verbesserung und Vereinheitlichung onkologischer Behandlungen bei.

Haben die Unwetter 2021 in der Schweiz weniger Schäden verursacht als vergleichbare Ereignisse? Die Studie analysiert Gebäudeschäden im Vergleich mit Deutschland und Österreich und prüft die Wirkung von Präventionsmassnahmen.

Der Schweizer Arbeitsmarkt verändert sich rasant. «Future of Work» entwickelt ein Vorhersagesystem, das die Relevanz von Arbeitstätigkeiten im Hinblick auf Automatisierung und Offshoring bestimmt – und zeigt, wie sich Arbeitgebende und Arbeitnehmende darauf vorbereiten können.

Gemeinsam mit der Weisse Arena Gruppe entwickeln wir einen KI-gestützten Forschungsprototyp zur Personalallokation und -planung für das Immobilienmanagement im Tourismus.

Interne Dokumente und digitale Kommunikation enthalten Hinweise auf Integritätsrisiken. Das Projekt entwickelt Lernmodelle, die solche Verhaltensweisen früh erkennen – und klärt die ethischen Grenzen.

Was sagen Patientinnen und Patienten online über Krankheiten und Medikamente? MedMon macht diese Erfahrungen für eine patientenorientierte Medikamentenentwicklung nutzbar.

Offene Stellen bleiben unbesetzt, während anderswo Bewerbungen ins Leere laufen. Das Job-Cockpit-Projekt nutzt Web Analytics und künstliche Intelligenz, um Stellenprofile, Kompetenzen und Karriereverläufe präziser zusammenzubringen.

Das DISCOVER-Projekt entwickelt Methoden für die automatisierte Sammlung und Integration entscheidungsrelevanter Daten aus heterogenen Onlineressourcen. Das resultierende Wissen wird in die Informationssysteme der Business-Partner integriert, um deren Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu unterstützen.

Job-Cockpit erzeugt Komponenten zur semantischen Suche und zu Predictive Analytics im HR-Bereich. Sie erhöhen die Effizienz des Rekrutierungsprozesses, unterstützen die individuelle Karriereplanung und helfen, die Dynamiken des Arbeitsmarkts besser zu verstehen.

Im Rahmen des DISCOVER-Projekts werden Methoden für die automatische Datenakquise, Extraktion und Integration entscheidungsrelevanter Information aus heterogenen Onlinequellen entwickelt – inklusive der Fähigkeit, Inhalte aus dem sonst schwer zugänglichen Deep Web zu analysieren.

Bei computerbasierten Large-Scale-Studien gehen wertvolle Meta- und Paradaten oft verloren. Das Projekt verbessert kurzfristig die Prozesse rund um die Haupterhebung PISA 2018 und legt die Basis für ein tragfähiges Datenmanagement.

Ziel des Coltero-Projekts ist ein immaterielles Gratifikationssystem für den freiwilligen Wissensaustausch im kollaborativen Wissensmanagement. Algorithmen analysieren automatisch Textbeiträge, identifizieren Wissensträger und deren Verbindungen und visualisieren diese in interaktiven Wissenslandkarten.

Bei der Überprüfung der Grundkompetenzen werden über 20 000 Schülerinnen und Schüler des 4. Schuljahres HarmoS in Schulsprache und Mathematik getestet. Die FH Graubünden sorgt für Testauslieferung und IT-Support vor Ort.

Bilddatenbanken werden immer grösser. IMAGINE entwickelt Methoden, mit denen künstliche Intelligenz Fotos automatisch verschlagwortet und mit Personen, Organisationen und Orten verknüpft – für eine deutlich bessere Bildsuche.

Mixed-Mode-Daten gewinnen in den Geistes-, Sozial- und Erziehungswissenschaften an Bedeutung – ein passendes Repositorium fehlt jedoch. Das Projekt schafft die Grundlage, um quantitative und qualitative Daten gemeinsam auszuwerten.

Medien beobachten die Gesellschaft – doch wer beobachtet die Medien? Das Projekt baut eine Forschungsinfrastruktur auf, die medienkritische Beiträge von Medienjournalismus bis Blogs und Social Media jährlich analysiert.

Wie lässt sich das Publikationsverhalten von Forschenden in der Schweiz systematisch erfassen? SYMPHONY führte dazu 40 Interviews mit Hochschulen und Förderinstitutionen und entwickelte vier Szenarien für eine neue Infrastruktur.

Im Rahmen des von Innosuisse geförderten COMET-Projekts werden Verfahren zur Kombination und Analyse heterogener, multimodaler Marktdaten entwickelt. Automatisierte Datenkonsolidierung, Klassifizierung und Valenzanalyse unterstützen Entscheidungsträger bei der Optimierung ihrer Marken- und Marketingstrategien.

Die Debatte über Massendaten dreht sich meist um technische Chancen. Das Projekt diskutiert die ethischen Herausforderungen und erarbeitet Handlungsempfehlungen für Politik, Wirtschaft und Öffentlichkeit.

swissmetrix ist ein flexibles Webanalyse-System auf Basis von Rohdaten. Ein kleiner HTML-Code genügt, um die Daten zu erfassen – ausgewertet wird in Echtzeit, individuell und über frei wählbare Zeiträume.

Präzise Business Intelligence ist die Grundlage datengestützter Entscheidungen. WISDOM integriert Daten aus Nachrichtenmedien und sozialen Quellen, identifiziert Stakeholder und deren Haltung zu neuen Trends. Partner: Orell Füssli.

Der nationale Kontrollplan sichert die Umsetzung rechtlicher Bestimmungen in Bereichen wie Pflanzengesundheit, Tierschutz und Lebensmittelsicherheit. Für das Vollzugssystem wird ein integriertes Wissensmanagementsystem entwickelt, das Kommunikation und Koordination aller Beteiligten verbessert.

Das CareerCoach Projekt entwickelt Methoden zur automatischen Extraktion und Analyse von Fortbildungsangeboten für den Schweizer Markt. Ein Recommendersystem kombiniert dieses Wissen mit Echtzeitinformationen zu offenen Stellen und den persönlichen Präferenzen der Kunden, um deren Up-Skilling-Entscheidungen optimal zu unterstützen.

Daten zum regionalen Wirtschaftswachstum erscheinen erst mit grosser Verzögerung. Das Swiss Regional Economic Dashboard schliesst diese Lücke mit zeitnahen Daten und BIP-Schätzungen für alle Kantone.

Künstliche Intelligenz verändert die Finanzbranche grundlegend. Wir bringen mit der American University of Sharjah führende Forschende zusammen, um KI-Anwendungen in den Finanzmärkten weiterzuentwickeln.