銀行風險管理的技術趨勢:監管的廣度和深度將不斷拓展。
2008年金融危機以來，公眾和政府對銀行做了什麽？失敗？已經變得越來越無法忍受了，巧合？各種用納稅人的錢拯救銀行的策略也在公眾的批評中無處可尋。麥肯錫報告認為，未來對商業銀行的監管將發生顯著變化。
政府不斷提高對商業銀行的要求，以期制定符合國內和國際要求的監管標準。政府需要的是全球優秀的商業銀行，而不是只符合國內標準的普通商業銀行。與此同時，政府對違法和不道德行為的監管和查處力度也壹直在加大。例如，美國政府要求商業銀行與他們合作防止金融犯罪。
此外，隨著社會公眾對商業銀行改善客戶待遇、恪守職業道德的期望越來越高，對商業銀行客戶服務理念的監管也將發生很大變化。要知道，在過去的150年裏，越來越多的人開始對銀行保護少數權貴的行為表示不滿。
趨勢二:用戶預期不斷變化。
麥肯錫報告預測，未來十年，客戶預期和科技的變化將引起銀行內部的大規模變革，為銀行未來的發展指明方向。屆時，利用高科技手段服務用戶將是壹件很平常的事情。即使是40歲以上的客戶也會樂於接受這些變化，銀行也可以從這部分人群的物業管理中獲得豐厚的利潤。
近兩年來，創新已經成為金融行業發展的總戰略之壹，正在影響著這個價值鏈上的每壹個環節。從實際情況來看，近年來對金融科技初創企業的投入在顯著增加，這使得這類企業在未來成為銀行的直接競爭對手。其實金融科技公司不想做銀行，想做直營？接手？銀行擁有的客戶關系被納入自己的價值鏈。
所以，商業銀行未來要想保住自己的客戶資源，就不競爭了嗎？丟兵丟兵？，我們必須在科技創新上下大力氣。例如，客戶可以在任何地點和設備上管理他們的帳戶，並確保安全性。
趨勢三:前沿數據分析技術助力風險管理
科學技術的快速發展不僅改變了銀行用戶的需求，也改變了銀行風險管理者的管理策略和基本工具，尤其是在數據分析方面。麥肯錫報告指出，前沿數據分析技術的出現將提供更廉價、更快速的數據存儲和分析功能，從而支持管理者做出更好的決策。未來十年，三大數據分析技術將給銀行風險管理帶來關鍵變革？
大數據。如今，銀行擁有大量的客戶數據，大數據手段將幫助其獲得更有利於風險管理的有價值信息。比如用戶的支付習慣、消費行為、社交媒體參與度和網站瀏覽活動。
機器學習。在大量的數據集中，機器學習可以識別復雜的非線性數據集，生成更準確的風險模型。目前部分銀行已經開始？試水？，使用機器學習來檢測信用卡欺詐。
眾包It是指公司或組織以自由自願的方式將過去由員工執行的任務外包給非特定的(通常是大規模的)大眾網絡的做法，即通過網絡進行產品開發需求調研，以用戶的真實使用體驗為出發點。
趨勢4:更多風險類型的出現
在過去的20年中，銀行的金融風險管理水平得到了顯著提高，但近年來，隨著其他類型風險特別是非金融風險的不斷出現，商業銀行在罰款、損害賠償和法律事務方面的支出大幅增加，這迫使銀行重視這些類型的風險管理。報告提出，目前非金融風險的主要類型包括？
危機蔓延的風險。金融與宏觀經濟的連通性使得市場經濟、企業和銀行在金融危機中更加脆弱。市場不景氣？氛圍？很容易蔓延到銀行，引起銀行經營環境的變化。同時，隨著全球資本市場的流動，這種？氛圍？會不會越界？感染？成為全球性危機。
模式風險。銀行對成熟模型的依賴，要求風險管理者清醒地認識到這些模型可能帶來的風險。大量數據和計算機的使用，擴大了各種模式的使用範圍。但是，壹旦模式的某個環節出現問題，就可能導致整個決策的失敗。有些銀行其實也吃過虧，只是沒有公開。
黑客攻擊。大多數銀行都把網絡安全放在了整體發展戰略的重要位置，這是壹個非常明智的決定，因為黑客攻擊造成的後果往往是不可想象的。
報告認為，未來隨著監管力度的不斷加大，銀行在上述風險管理上的成本肯定會增加。
趨勢5:通過消除偏見獲得更好的風險決策。
在過去的30年裏，人們在理解人類經濟行為和活動方面取得了巨大的進步。我們意識到，當人們試圖理性地解決壹些問題時，他們的決策往往不是最優的，這源於人們有意或無意的偏見？人有時候會過於自信，有時候會變得膽怯。
報道稱，如果決策者不能意識到自己在決策過程中的偏差，很可能會為此付出沈重的代價。而未來呢？去偏見？(去偏)技術的使用將大大提高決策的科學性和準確性。比如，偏差識別技術會先對銀行決策進行評估，重點是那些存在偏差的決策，然後通過建立的模型找出未來決策中可能存在的偏差，並提醒決策者進行修正。
趨勢六:盡力節約成本。
事實上，目前的銀行系統已經開始遭受正常的利潤下降，政策制定者正在盡最大努力阻止這種趨勢。盡管不同國家和地區仍存在較大差異，但麥肯錫的報告指出，這種下行壓力將在未來很長壹段時間內持續，更嚴格的監管制度將加快下行速度。為此，報告建議各商業銀行應重新考慮自身的運營成本和投入，開始使用零基預算、增值分析和外包來降低運營成本，以在低成本運營下獲得相對更多的價值回報。