银行风控模型不给解决的问题是银行业务中不可忽视的难题。随着互联网金融和移动支付的快速发展，银行风控面临越来越多的挑战和压力。然而，即使有各种先进的算法和技术，银行风控模型仍然无法解决以下几个问题。
第一个问题是人性的限制。银行风控模型本质上是基于历史数据和大数据分析的，但这些数据都来自于人的行为。而人的行为不仅受到主观因素的影响，还受到情绪、欲望、冲动等非理性因素的影响。因此，银行风控模型很难准确预测人类的行为和决策。
第二个问题是数据的不完整性和不稳定性。银行风控模型需要大量的数据作为输入，但是这些数据的获取和整理本身就存在问题。例如，一些关键数据缺失、错误或过时，都会影响风控模型的准确性。同时，由于环境的变化和技术的进步，某些数据的有效期也很短，需要不断更新和调整，否则就会导致模型失效。
第三个问题是技术的瓶颈和限制。虽然人工智能、机器学习等前沿技术可以提高风控模型的精度和效率，但这些技术本身也存在一些限制。例如，模型的训练和优化需要大量的计算资源和数据存储空间，而这些资源的获取和管理成本很高。同样，模型的应用也需要满足一些技术要求，如算法的稳定性和可靠性、网络的安全性等等，这也会限制模型的实际应用效果。
综上所述，银行风控模型不给解决的问题既有技术的困难，也有人文因素的不可预测性。追求高效、准确、稳定的风控模型需要跨学科的知识和技能，需要金融业、数据科学、心理学等多个领域的合作和交流。只有通过不断创新和完善，才能进一步提高银行风控的能力和水平，为社会提供更加安全、便捷的金融服务。
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