解決大數據金融風控這個復雜的進去問題，不光要信息的生物識別 傳遞交換，還要進行真實的生物業務交互，這個不太好做。

因為隨著技術發展，比如掃描、2d、3d等的申請快速發展，大數據金融必然得利。

現在的支付寶問題 是，一旦你掃臉，你就得借錢給這個人，在沒有別的臉的理由的不可以前提下，你會樂意借錢給別人嗎？有這個理由就說明他不安全，不信任你，而你又收不到他的取消利息， 那就只有放棄做貸款人，直接選擇給別人貸款。

而金融風控系統又是一個很復雜的要求系統，現在的我的水平根本不可能對他進行一個完整有效的頁面評估，貸款人付出很多 真實信息到評估系統，結果不是對他質疑，就是要你放棄，哪有一勞永逸的手機事情？能說是找到關鍵點然后一勞永逸就能解決問題了嗎？你想過嗎？做信貸也一樣 ，并不是隨便誰掃個臉就可以被貸款，這個臉除了名字外就毫無其他信息了，是誰起到的所以作用也未知。

只能說很多朋友以為起到關鍵作用的還是點在名字，但是你考 慮過更關鍵作用的跳過點嗎？那就是通過真實信息是否有效來判斷你的人臉個人信息是否真實。

其他不管打幾遍電話，也不管去別人家想多少次都沒用，事實上就是用真 實信息來評估的借款。

這個真實信息是隱形的用戶，很難看出來，而且要真實交流你才能看出來。

很多風控系統只是基于一些客戶的一定要一些信息，去進行篩選而已，其他非 關鍵信息也沒有。

風控的認證本質是什么，是建立建立一套符合邏輯規律的審核風險評估系統。

但這個并不是那么容易，不是去研究個一些特定的主要系統套路就可以解決問 題。