1月4日下午，在高层视察微众银行时发放了微众银行的第一笔贷款，向一位卡车司机发放3.5万元贷款。微众银行方面表示，1月4日发出的首笔贷款是一笔真实的客户贷款。该客户是第一位受到微众银行特别邀请的客户。值得注意的是，在这项贷款过程中，贷款人通过摄像头对准脸部，软件系统识别出身份，与公安部身份数据进行匹配，在“刷脸”认证同时，通过社交媒体等大数据分析，软件将对贷款人的信用进行评定，从而计算出贷款金额。一时间，绑定大数据的刷脸识别技术引发市场的疯狂猜想。

　据了解，对于刷脸识别实现支付的技术，除了微众银行之外，阿里旗下的蚂蚁金服等其他互联网金融技术企业也已经开始展开测试，通过指纹、声音等生物识别技术来融合移动应用端和实体消费。据熟悉人脸识别的技术工程师介绍，构建安全的生物识别技术，不仅需要互联网企业自身技术系统的安全性可靠，同时还需要包括外部的安全厂商、电商网站乃至公安系统等多部门来参与，构建完整的完全生态。目前人脸识别技术发展尚未成为普遍支付手段，其中重要的原因在于不同个体之间差异较大，且数据库保存的照片有限，未来软件应用开发还需要进一步升级。

　在具体的大数据征信的模式方面，尽管微众银行方面始终保持沉默，但从已经流出的资料来看，市场人士猜测，微众银行的客户均来自于互联网，通过腾讯提供的各类大数据，了解客户的贷款需求，或主动对客户发出贷款需求。有媒体报道称，腾讯的互联网大数据征信由财付通负责，主要运用大数据技术下的海量信息，比如在线时长、登录行为、虚拟财产、支付频率、购物习惯、社交行为等，为用户建立基于线上行为的征信报告，成为金融机构风险控制的新工具。

　2014年12月，腾讯公司助理总法律顾问王小夏的公开演讲勾勒出了微众银行大数据的应用基本轮廓。“以信用额度的批准为例，比如定位某个用户工作及生活区域，可判断其所处行业、房屋价格及租金，通过出差频率判断所处职位差别，通过这种类似的测评可为该用户构建基本画像。”据王小夏描述，大数据还可以分析用户的具体消费习惯并向其做相关的业务推荐。通过大数据获取某用户行为数据，不仅可以看出其还款意愿和还款能力，也可因此判断是否可进行适当鼓励并增加信用额度。王小夏坦言，在信息采集的内部合规工作方面也会存在不少难题，而个人信息定义边界不清、不良信息存储年限、数据的跨平台使用等均是未来面对的挑战。

　不过，对于大数据征信的可靠性，目前市场各方存在广泛的争议。有熟悉银行业风控方面的金融人士表示，按照现有的信贷标准，通过社交网络等渠道形成的征信方法和数据未必能全部符合传统商业银行的监管要求。相比绑定真实交易以及个人金融服务业务的传统金融机构而言，互联网企业数据部分可能存在失真，不少社交或金融交易数据可以通过各类渠道修改或造假，如何防范金融诈骗等风险问题，也将是微众银行需要考虑的重要问题。

　一位熟悉腾讯获客技术系统的私募人士表示，腾讯拥有庞大的社交数据，并通过不同的标签属性将人群进行分类，按照获客要求设置不同条件，就能不断细分人群删选出所需要的用户，从而对放贷进行精确有效的定位，人群越细分、定位越准确，其资金放款的风险也会被严格地限定在可控范围内。不过上述银行风控人士认为，腾讯社交数据的利用有效性仍值得怀疑，对用户群体进行模糊化分类可能难以精准地评估其信用等级，与此同时，腾讯此前并不涉及金融信贷领域的市场，缺乏信贷经验，从社交用户到金融用户的转化率可能不高，加上当前绑定的O2O应用消费场景有限，其支付及交易记录能否构建一个完整有效的征信系统，需要保留一个问号。