1．風(fēng)險(xiǎn)分析工具LRDTM（Liability Risk DriversTM）是瑞士再保險(xiǎn)推出的責(zé)任風(fēng)險(xiǎn)成本計(jì)算和承保模型，數(shù)據(jù)分析軟件工具通過分析在不同損失場(chǎng)景下風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)單一風(fēng)險(xiǎn)和條款的影響，數(shù)據(jù)分析軟件工具幫助客戶保險(xiǎn)公司在損失信息有限的環(huán)境下更好地做出決策并進(jìn)行承保。為了加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)的可視化程度，數(shù)據(jù)分析軟件工具瑞再建立了基于網(wǎng)頁的應(yīng)用程序，數(shù)據(jù)分析軟件工具進(jìn)一步幫助客戶識(shí)別不同因素（如行業(yè)、地點(diǎn)、商業(yè)流程和不同的損失場(chǎng)景等）帶來的風(fēng)險(xiǎn)影響。

2．客戶信息分析工具會(huì)議紀(jì)要分析（Discussion Note Analytics）將高級(jí)文字分析技術(shù)應(yīng)用于與客戶的討論記錄中，同時(shí)引入內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析軟件工具提升對(duì)客戶和市場(chǎng)的洞察力，掌握客戶需求并將其與特定戰(zhàn)略舉措相結(jié)合，以發(fā)現(xiàn)戰(zhàn)略機(jī)遇、引導(dǎo)客戶對(duì)話和為客戶提供相關(guān)服務(wù)。慢性病地圖（Chronic Disease Map）能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)疾病調(diào)查方法的不足，通過運(yùn)用聚類分析、情緒分析等高級(jí)分析方法，結(jié)合劃分年齡、性別和分析收入等手段，分析超過600萬條推特來研究美國(guó)不同地區(qū)的疾病分布情況。該分析結(jié)果可在地圖上進(jìn)行查看，數(shù)據(jù)分析軟件工具展示了區(qū)域內(nèi)的疾病趨勢(shì)和個(gè)人對(duì)于疾病的觀點(diǎn)。法庭案例分析（Court Case Analytics）通過文字挖掘、自然語言處理等方法對(duì)責(zé)任險(xiǎn)理賠案件的深層次內(nèi)容（如行業(yè)和企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)暴露情況、事件特征和趨勢(shì)等）進(jìn)行分析。