Mơ hình thống kê dự báo về tình hình hoạt động của các ngân hàng được sử dụng phổ biến trong những năm gần đây vì những mơ hình này có tác dụng cảnh báo sớm cao. Các mơ hình này thường sử dụng những kĩ thuật định lượng tiên tiến để dự báo về tình hình hoạt động và mức độ rủi ro dựa trên những số liệu hiện tại, qua đó cho phép các cơ quan giám sát có thể phân loại những ngân hàng có mức độ rủi ro, nguy cơ đổ vỡ cao hoặc ngân hàng có rủi ro và nguy cơ đổ vỡ thấp. Phương pháp này được áp dụng vào đầu những năm 90, xuất phát từ nguyên nhân có hàng loạt các ngân hàng bị đổ vỡ ở Mỹ, chi phí để giải quyết những ngân hàng sau khi đổ vỡ là quá lớn.
Phương pháp thống kê phân tích tổng thể (SAABA): đây là hệ thống trợ giúp phân tích ngân hàng một cách tự động hóa nhằm phát hiện một cách nhanh nhất có thể những yếu tố gây rủi ro. Sự độc đáo của hệ thống này chính là phần mềm tin học. Tồn bộ những thơng tin liên quan đến từng ngân hàng lấy từ các cơ sở dữ liệu khác nhau được tái tạo lại dưới dạng tin học để có thể xử lý một cách tự động để có thể xem xét, đánh giá những rủi ro khác nhau của ngân hàng. Những loại hình rủi ro khác nhau được xử lý thích hợp với bản chất của chúng, những rủi ro mang tính định lượng sẽ được tiếp cận qua đánh giá tài chính, những rủi ro định tính sẽ được xử lý bằng hệ thống chuyên gia SAABA theo một phương pháp dàn dựng đặc thù với mỗi ngân hàng. Đối với mỗi ngân hàng thông qua việc sử dụng phương pháp này người
sử dụng có thể nắm bắt được: Một bản phân tích tổng hợp về ngân hàng; nhiều phân tích từng phần tương ứng với những khía cạnh chính của rủi ro ngân hàng; một bản trình bày chi tiết về ngân hàng để người sử dụng có thể chọn lựa mức độ chi tiết mong muốn (đi từ những yếu tố chính của rủi ro đến việc phân tích các số liệu kế tốn và tài chính).