相比之下，大通是属于大众型、普及型银行，埋头务实，兢兢业业地专注着创造财富，经营效果一直比较平稳健康。一直坚守着商业银行的老本行，尽管也从事证券债券发行业务，但没有大幅度转向跌宕起伏的投资银行业务。摩根和大通的差别，在它们所用的市场风险模型上也“管中窥豹，可见一斑”。摩根起初用的是精致先进的计算机模拟法，费事耗时；大通的很实在，用的是简约的但也被监管机构接受的历史模拟法。几年后，摩根也摒弃了它的计算机模拟法，转向使用大通式的历史模拟法。

　　我们去银行采样的第一站是大通银行。负责接待我们的是一位董事总经理(managing director)，信用风险模型方面的专家，曾在二月份纽约联储会议上作过关于大通的信用风险模型的报告。当时他的报告仅半个小时，只能介绍概况。现在则不同，我们要亲自调查、详细了解每个细节的来龙去脉。这位董事总经理对我们的来路、意图一清二楚，大通是修改巴塞尔I的积极倡导者、游说者，对我们此行自然大加欢迎，竭力配合。我们也就毋庸赘述，单刀直入，第一次见面的时候向他要了很多数据和资料。按规定，银行对监管部门必须采取全面披露(full disclosure)的政策，我们需要什么，他们就应该提供什么，不能有丝毫隐瞒。好在我们此行是政策调研，而非银行检查，所以接待我们的人员比较放松自如，畅所欲言。有时候，我们还会讨论一些信用风险模型以外的银行经营和政策法规的议题。

　　与大通银行几个来回后，我们对它的整个信用风险模型的体系和结构有了全面了解。因为银行资料的保密性质，我这里不便细谈。我们接下来的任务是将模型所设计的所有变量和假设都汇总归类，一一分析—— 数据的来源、变量的可靠性、假设的合理性等，及模型在大通的实际运用。洋洋洒洒写了近二十页翔实全面的报告。

　　我所作的特别贡献是花了两三页纸的篇幅，采用逆转工程术(reverse engineering)，用一个数字实例，代入大通的假设、公式和模型，步步验证，最后得到与大通同样的结论。这个实例，倒是让我绞尽了脑汁。开始的时候，数据怎么都对不上号，同那位董事总经理几个来回下来，还是不得要领。紧张状况升级之际，那位董事总经理 “突然”想起来，说他们在正规模型的基础上，又加了些随意参数！

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　　这份报告是监管系统第一份银行调研报告，把银行业的泛泛而谈同具体的模型操作紧密联系起来。我们回头在向Christine等纽约联储的政策官员汇报大通银行模型的时候，他们都认为这份报告具体深刻，非常有价值，把很多问题的真髓都揭露出来了。他们中大多数是经济学博士，有较强的数理功底，那个数字实例也言简意赅、恰到好处，他们从中可以对一个银行的模型有透彻的了解。

　　在此期间，我们还经常同研制信用风险模型的软件公司打交道，了解它们的软件产品、研究成果和实际操作。软件公司的产品一般都比较新潮时尚、考虑周全，聚集了最优秀的商业和学术界人士进行开发，否则就难以吸引买主。这其中较为著名的有KMV，Cats，CreditRisk+，CreditPortfolioView。它们都竭力同监管机构搞好关系，为我们提供资料信息，为我们的计算机装上软件进行测试。如果我们能让某一模型作为标准，或其中某一参数作为标准，它们便会客户不断、商机无限了。

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　　这其中，KMV是由三位著名教授创立的公司，KMV是他们三个人姓的第一个字母的组合。KMV的信用风险模型称为Portfolio Manager(组合管理)，他们还曾派专员来纽约联储和华盛顿美联储总部作介绍。但它最热门、最先驱的产品是用于信用评级的Credit Monitor (信用监控)，用先进的期权理论来及时模拟公司的资金运行，从而快速预测公司违约倒闭的风险。许多银行都购买了Credit Monitor作参考。KMV有许多保密的学术论文和研究资料，都送给我们拜读。KMV最后被它的竞争对手—— 穆迪评级公司(Moody’s)给高价买去了。Cats的总设计师也曾是加州大学洛杉矶分校的一位教授，CreditRisk+是由瑞士银行(Credit Swiss First Boston)发展出来的，CreditPortfolioView 是由麦肯锡咨询公司(McKinsey)发展出来的。