不少有关Capital One的分析都会提到一点，那就是比起金融机构，Capital One的运作方式更像是一间互联网公司。
事实上，Capital One对技术研发的重视和对产品迭代速度的追求的确不亚于一间互联网公司。大数据、算法、人工智能、深度学习，这些互联网科技企业的安身立命之本，对于Capital One来说一点也不陌生。
在发展过程中，Capital One并非总是先驱者。比如，在其他信用卡发行商积极拥抱互联网的时候，Capital One就没有及时跟进。但费尔班克和莫里斯相信，一旦他们决定了要行动， Capital One的创新文化能助其后来居上并赶超先行者。
两人的自信来自于数据化的决策过程。费尔班克的父亲是一位物理学家。因此，费尔班克对数据和技术有着天然的“迷信”，喜欢用科学研究的方式解决问题。这也是为什么Capital One对IBS推崇至极。
Capital One的成功是建立在对数据的充分挖掘上。对于费尔班克和莫里斯两人来说，信用卡业务是一项有关信息技术的大规模实验。
费尔班克曾说过：“信用卡不是一项银行业务，而是信息流。” “当我们开设这间公司的时候，我们看到了两个革命性的机遇：我们可以利用科学的方式来帮助我们进行决策，我们也可以用信息技术协助我们提供大规模的定制化服务。”
在这样的信念驱动下，Capital One的使命被定义为以适当的价格在恰当的时间向精准的客户推出合适的产品，而实现这个使命的方式就是不停地测试、学习和创新，即当下备受追捧的“测试并学习”（Test and Learn）策略。
在费尔班克和莫里斯两人的领导下，Capital One建立了一套完整的“测试并学习”流程：构想产品，获取数据，进行测试，调整方案，尽快发布。简而言之，就是用一种科学研究的方式设计金融产品。
Capital One每年都会进行数以万计的测试。测试对象包括产品设计、营销方式、市场潜力和商业模式等。每项测试下面通常还包括多项子测试。这些测试是确保实现“以适当的价格在恰当的时间向精准的客户推出合适的产品”的前提。
基于测试结果，Capital One发行过数以千计不同类型的信用卡，每一种的还款期限、还款要求和优惠力度均不一样，甚至连账单的呈现方式都可能各不相同。一些客户的信用卡上印有加拿大麋鹿的图案，另一些则可能是富士山和日本地图。每一位客户都从Capital One获得了独一无二的服务体验。
高强度测试的另一个结果是Capital One能预测自身和客户决策行为可能产生的后果，从而采取相应的措施，占据先机。
《西部世界》里，不同的游客行为会引发机器人“接待员”不同的反应，从而触发不同的故事线。这些反应并非随机产生，而是建立在大量真实游客的数据基础上。游客在乐园里的每一个可能的抉择早已被预测、记录、分析和编程。
Capital One的测试机制亦是如此。比如，Capital One会向客户寄送分别装在蓝色信封和白色信封的邮件，每一种信封的投递对象是根据数据测试结果确定的，并且Capital One能预测到他们收到信件后的反应。又比如，Capital One会向拨打服务热线的客户进行产品推销，因为测试显示客户在主动呼叫Capital One时，而非Capital One给他们打电话时更愿意购买产品。
完善的“测试并学习”机制也使得Capital One能更好地进行风险管理。在成立之初，Capital One的坏账率一度高于业界平均水平，但凭借着不断的坏账率测试，公司逐渐筛选出高风险的客户，并相应调整产品内容，最终将坏账率控制在一个较低的水平。
目前，Capital One正发力于机器学习。在Capital One软件工程副总裁桑迪普·苏德（Sandeep Sood）看来，机器学习不过是一种更先进、更快捷的数据挖掘方式。
苏德的团队专注于点击流数据（人们在Capital One官网上浏览的内容及采取的行动）的分析，拥有一套基于客户即时行为利用机器学习为每位浏览公司网页的客户定制内容的方案机制。
在这套机制下，回馈卡（reward card）客户看到的内容与储蓄账户客户看到的内容截然不同；如果某位客户在输入社保等本应脱口而出的信息时耗时较长，这位客户就会被系统标记并需要回答额外的问题。
苏德希望机器学习未来能赋予企业系统更大的灵活性，从而缩短服务响应时间，提供更及时的服务反馈，这样公司才能在营销或其他方面更快速地做出决策，与客户的即时反应保持同步。
在Capital One看来，高速反应是保持公司立于不败之地的重要竞争优势。
