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格尔蒂曼和他的小组要着手寻找应对风险的新方法，于此各方没有任何异议。他们运用了华尔街已使用很久的方法，即统计和概率论。（例如，20世纪70年代发明出来的用于期权定价的毕苏期权定价模式后来成了现代华尔街上的主要方法之一。）蜂拥而入的数量化专家们都热衷于研究这些理论，这些理论也是他们工作的重要基础。他们没有其他的方法来处理风险。
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可以肯定的是，摩根大通的数量化专家们通过多年的试错法研究出来了风险价值模型，这个模型建立在概率论的一条原则之上，也就是高斯分布。（这个理论由德国数学家高斯在19世纪早期提出。）虽然这个名字听上去让人觉得该理论深不可测，而实际上大家对该理论非常熟悉。它就是一条简单的钟形曲线，如下图：
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为什么曲线往中间走就会上升呢？因为该图的中间部分意味着实际变化最小但最频繁。比如说交易活跃的股票，上下波动25美分的情况要远远多于上下波动5美元的情况。所以，钟形曲线的中间部分聚集着上下波动25美分的情况；上下波动5美元的情况很罕见，一般出现在曲线两端。真正巨大的变化，即一种无法想象、一生只有一次的大事件，并不在这个曲线显示的范围内。这些极其罕见的事件被称为“肥尾”或“黑天鹅”。
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格尔蒂曼对于黑天鹅并没有兴趣，别人会来处理这个风险问题。风险价值模型是用来测量市场风险的每日变化值，而该模型假设下一工作日的情况将和前一工作日的情况基本相似。格尔蒂曼的目标是要计算出一个美元数值，该数值将代表正常市场下银行在接下来24小时内损失的最大值，发生概率应该在95％左右。如果市场反常，则不考虑这个数值。
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格尔蒂曼和他的小组设计出来的风险价值模型有几个引人注目的地方。第一，它能用来测量任何投资组合的风险，包括简单的贷款和最复杂的衍生品。第二，它能测算出整个公司的风险。第三，它能用来计算单个交易员所承担的风险。这意味着当交易员想要提高金额上限时，风险管理经理无须四处询问了。“只要将所有的金额上限转换成风险限额，我们便可以进行比较。”格尔蒂曼说道，“你可以看到某个交易员赚取的利润，并将此数据和他的风险限额作比较。如果一个交易员用相对少的风险限额赚取了更多的利润，那么我们可以给他提供更多的资金让他继续交易。”
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最终，风险价值模型将风险变成了一个简单的数字。人们不需要成为一个数量化专家就能够明白风险的含义。例如，如果某公司的风险系数是45，那么该公司在95％的情况下、在未来24小时内的损失额度为4500万美元。华尔街上那些对风险管理没什么研究的首席执行官们也很容易看懂风险价值模型。
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20世纪90年代早期，韦瑟斯通要求公司做名为“415报告”的工作，即每天下午4点15分，也就是交易市场关闭的15分钟后，摩根大通的管理层将会收到一份文件，该文件显示公司当天整体风险价值情况和世界上其他交易市场的风险价值数。这样，纽约的管理层对其他地区的风险情况也有所了解，如伦敦和东京。
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后来，许多华尔街首席执行官将每日风险价值数看成是公司可能经历的最糟情况。但是，这样做并不完全正确。风险价值传达的最重要的信息并不是这个可能的损失数额，而是几星期或几个月的数值变化情况。诸多问题仍然存在，例如银行的风险是在增加还是减少？出现问题的是哪个交易专柜？
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接下来是关于尾端风险的问题。风险价值数显示了公司在95％的情况下可能损失的数额，但是并没有说明另外5％的情况。也许，公司的实际损失将会超过风险价值数一定额度，这个问题不大。但是，如果公司出现“黑天鹅”事件，损失将达到数十亿美元。风险价值模型的出现并没有使风险消失，人们还是会担心风险问题。
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韦瑟斯通很清楚地认识到了这一点。“我记得那时候去见他时，”一位前摩根大通的风险管理者说，“我给他看风险价值数，并报告说有一笔货币交易的风险可能高于预计的20％，货币交易员要承担风险。韦瑟斯通仔细地听着这些分析。但是，他的话不多。最后他会来判断该货币交易专柜承担的风险是否过多。可是，这个决定不仅仅基于风险价值数或之前的分析讨论。”对于摩根大通风险价值模型的创始人来说，这才是正确的运用方式。风险价值数是一个很重要的数据点，但它不是唯一重要的数据点。
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格尔蒂曼在发明风险价值模型之后作出了一个重大决定：他决定和大家共享该模型。摩根大通银行1993年客户大会的主题是“风险”。那时，其他的公司和摩根大通在创建模型前一样面临着传统的风险处理方法不够好的问题。在大会上，格尔蒂曼详细解释了摩根大通的新风险模型，许多客户强烈要求他作出更多更详细的解释。部分客户甚至询问他们是否能购买该模型的基本系统。
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一般来说，大多数银行将会拒绝出售该模型的系统。毕竟，摩根大通拥有风险价值模型的知识产权。但是，韦瑟斯通和格尔蒂曼都清楚地知道，有些银行并没有意识到自己承担了过多的风险，而这将给其他银行带来损害，也就有可能给摩根大通带来影响。他们两人相信，如果大家都拥有同样的风险管理和评估工具，整体情况就会变好。但是，因为他们不想让风险管理成为副业，所以他们决定向每个愿意学习风险价值模型的人提供免费的课程。“很多人都不明白为什么摩根大通要和大家共享‘私有的’研究方法和数据，却不出售任何产品或服务，”格尔蒂曼多年后写道，“这可以让研究方法得到普及……而且也能为摩根大通带来好名声。”到20世纪90年代末，风险价值模型在实质上成了风险模型的标准。所有人都采用该模型，他们别无他选。
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在格尔蒂曼普及风险价值模型的同时，摩根大通另一个部门的一组数量化专家正在创造一种新型的金融衍生工具：信用违约掉期。研发该项目的原因和动力与风险价值模型一样：摩根大通在不断地努力实现更好的风险管理。然而，这次情况中的风险是银行业中最基本的风险：借款者可能无力偿还贷款的风险，换个说法，即信贷风险。
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应对违约最好的方式当然是一开始就发放优质贷款。这也就是为什么银行要制定贷款标准。但是，最可靠的贷款投资组合也有可能出现违约，这是不可避免的。没有人知道未来会发生什么。强大的公司可能变得弱小，无法预见的事情可能发生。没有贷款是零风险的。
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当然，银行资产负债表上体现的数据并不总是安全的。银行业的历史就是一部动荡史。危机的历史可追溯到18世纪20年代的南海泡沫事件（South Sea Bubble），那时银行家们头脑发热，发放不可靠的贷款。类似这种情况的时候，如果许多坏账没有及时偿付，银行将很快因此受到影响而倒闭，接踵而至的就是金融危机，这时市场就需要政府干预。
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为不受到信贷违约的影响，银行通常留出部分现金作为准备金。这样，如果出现未尝付贷款，准备金将被用来填补资产负债表中出现的空洞。19世纪末，美国政府要求银行留出30％的现金作为准备金，这个数字高得惊人。最终，准备金减少了，但在20世纪70年代拉丁美洲债务危机后（这次危机几乎让花旗银行垮掉），联邦政府规定准备金数量需要增加。美联储要求银行留出的资金占总资产的8％。在政府看来，下令规定一定的准备金数量就是重要的安全网。
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大概在同一时期，全球化的观点开始流行。其基本看法是，在不断发展的全球化市场中，大型国际化的银行应该在同样的规则下运行，从而不会出现一个国家的银行占有绝对优势的情况。旨在将这些国际规则形成条约的组织叫“巴塞尔银行监管委员会”（Basel Committee on Banking Supervision），该委员会于1974年开始运行。但是，巴塞尔委员会真正开始提案、敲定并实施新的资本规则（《巴塞尔协议》）已是18年以后的事了。
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为什么花了这么长的时间？当然，一部分原因在于国际机构总是需要很长时间来完成一件事。另一部分原因是，在这18年间，银行业变得非常复杂，而新资本规则的提案一直想要追上变化的情况并反映其复杂性。而最重要的原因是，在整个过程中银行都在努力弱化资本规则并使之对自身有利。
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众所周知，银行不想持有很多资本，虽然他们明白资本规则的重要性，也很清楚作为准备金的每分钱都不能作为贷款发放出去。所以，一方面监管者想要提高准备金，而另一方面银行总是努力减少准备金，两方的矛盾和斗争从未停止过。
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在《巴塞尔协议》出现之前，银行账本上的每一个资本项目都要求有相同的准备金，无论其风险高低。然而，后来银行向金融衍生品业务等商业贷款之外的领域发展，不同资产面临不同风险这一点变得显而易见。巴塞尔委员会想要反映的正是这种不断变化的复杂情况。
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巴塞尔委员会的解决办法是提出风险准备金要求，即银行维持的流动准备金的多少应由资产的风险来决定。商业贷款风险最高，需要全额准备金，而抵押贷款风险低一些，因为人们拖欠房屋还款的时间通常较长，这类贷款需要的准备金也比商业贷款少。受到了来自银行业的鼓动，巴塞尔委员会同意，没有受到房利美和房地美担保的抵押贷款支持证券需要的准备金比率是商业贷款的全额资本比率的50％。房利美和房地美担保的抵押贷款支持证券被视为最安全，因为这些贷款背后得到了联邦政府的信誉支持。此类贷款的准备金比率是商业贷款准备金比率的20％。
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风险资本要求有相应的准备金造成的结果很明显。银行的资产负债表里抵押贷款产品比重越来越大，因为这些产品需要的准备金相对较少。由于资信评级高的分档证券需要的准备金更少，金融机构自然会选择证券而非原有的贷款。银行也一直努力推动规则向着利于自身的方向修改。例如，20世纪90年代中期，银行游说家不断地尝试着让监管者降低高资信私营公司证券的准备金至20％，从而使得私营公司的证券与房利美和房地美担保的证券平起平坐。（房利美当然反对这样做。）2001年，他们终于成功了，这时银行便更愿意持有高资信评级的抵押贷款支持证券。