银行面临的主要挑战之一是数据的管理和存储，尤其是从非结构化历史数据转变为促进机器学习分析的格式。自动化已成为必不可少的工具，不仅用于常规报告，而且用于衡量风险。但是，自动化的有效性通常受到弱数据治理框架的阻碍。此外，尽管中央银行对加密货币保持谨慎和怀疑，但银行越来越多地利用分析和机器学习来改善信用风险预测和管理，同时还解决了网络和数字风险。