2001年9月11日的恐怖袭击给了硅谷一剂强心针。该公司和其他高科技温床的高管和工程师，当时正从互联网崩溃中蹒跚而行，但他们在低迷时期看到了增长机会。他们推断，如果9/11是一个系统故障——无论是金属探测器还是护照数据库——那么对先进技术的新投资肯定可以增强后来被称为国土安全的东西，同时帮助铲除国家的敌人。
科技市场已经复苏，国防和反恐支出起到了一定作用。尽管有数据挖掘、禁飞名单、行李扫描、指纹识别和其他万无一失的身份识别方法，这场战争仍未取得胜利。据电信巨头英国电信集团(BT Group)的首席安全技术官布鲁斯•施奈尔(Bruce Schneier)称，只有两项措施能让飞行更安全:加固驾驶舱门，以及乘客反抗和制服飞机上的坏人的意愿。
金融领域也出现了类似的模式。科技推动了近期的繁荣和萧条，首先是由于技术使高度复杂的工具得以以监管机构、在很多情况下也包括银行家和风险管理人员都无法跟踪甚至理解的速度和数量创造和交易。现在，技术被吹捧为预防未来危机的一种手段。
对于风险管理中哪里出了问题，人们进行了大量的自我反省。在2009年10月的一份报告中，一个由加拿大、法国、德国、日本、瑞士、英国和美国监管机构组成的委员会，即高级监管机构指出，“技术基础设施不足且往往支离破碎，阻碍了有效的风险识别。”
并不是说金融机构在危机之前和危机期间缺乏风险系统和工具。来自摩根士丹利资本国际(MSCI)和RiskMetrics Group(今年3月宣布合并)等公司的分析和模型多年来一直是标准设备。
然而，在这种情况下，技术人员是批评大合唱的一部分，承认他们的许多产品没有得到很好的使用。他们免费向客户提供建议，这些建议在财务管理方面可能就相当于锁上驾驶舱门，让人们更多地参与到这个过程中。
一个常见的说法是，整个金融(尤其是风险管理)变得过于迷恋和依赖数学，提高了定量模型和算法，排挤了人类的判断。FinancialCAD公司的总裁兼首席执行官Robert Park说:“人们对模型的信心太大了。”该公司总部位于加拿大温哥华，已有20年历史，为80多个国家的银行、华尔街公司、资产管理公司、保险公司、中央银行和监管机构提供风险和衍生品系统。“工具的好坏取决于使用它们的人，”他补充道。
诺思菲尔德总裁Dan diBartolomeo信息服务,他于1986年在波士顿成立,说技术,他将其定义为“系统给你的所有信息,你需要做出决定,了解和评估你做过什么”——不能归咎于人类的失败,也没有帮助的情况下模型是有缺陷的。
DiBartolomeo曾为哈里•马科波洛斯(Harry Markopolos)提供分析支持，马科波洛斯曾试图揭发伯纳德•马多夫(Bernard Madoff)。DiBartolomeo认为，当技术应用不严格、不恰当时，它就会遭到破坏，尤其是因为“人们倾向于走捷径”。他担心，养老基金等长期投资者急于支撑风险管理，正在购买更适合卖方交易部门截然不同需求的高科技解决方案。
一些尖端技术显示出风险管理的前景。几乎所有的供应商都在加快处理速度，以满足对实时风险快照不断增长的需求。Aleri是一家总部位于芝加哥的公司，最近被数据库领导者Sybase收购。该公司围绕复杂事件处理开发了一套流动性风险管理系统，这种技术是为大量数据处理而设计的，也被应用于算法交易和市场监控。
纽约布鲁斯特花岗岩咨询集团(Granite Consulting Group)负责人迈克尔•贝沙拉(Michael Bechara)表示，作为一种企业风险管理辅助工具，神经网络开始引起人们的兴趣。神经网络是一种人工智能，曾被用于扫描交易记录和检测洗钱欺诈行为。纽约梅隆银行(Bank of New York Mellon)还持有位于新泽西州伯克利高地(Berkeley Heights)的投资者分析公司(Investor Analytics)的股权，并与后者结成了战略联盟。后者将行为经济学原理融入到其风险分析中。
尽管如此，FINCAD的Park说:“技术可以以更及时的方式提供更好的信息来改善情况。但仅仅拥有更好、更及时的信息并不能保证做出更好的决定。”
Jeffrey Kutler是全球风险专业人士协会出版的《风险专业》杂志的主编。