如果查實求助人或資助人發布的信息不實，平臺應開通退款通道，並追究相關人員的法律責任。
在水滴平臺上線壹個“水滴行者”風控系統，裏面包含了平臺的很多數據，比如健康數據、疾病治療支出數據、用戶在水滴平臺的捐款記錄等。同時也會在合規、安全的前提下接入第三方數據(如金融機構、商業機構、互聯網公司等第三方)。
有了這些數據，水滴可以建立黑名單庫，水滴的研發部門可以利用大數據分析、機器學習等技術建立風控模型。
該模型可以評估某壹信息的真實性和風險等級，甚至可以根據風險因素的變化趨勢評估各種風險狀態偏離預警線的強度，向決策者發出預警信號並提前采取預控對策，有效進行風險預警，從源頭上控制風險的發生。
例如:
比如某種疾病，根據大數據分析，常規治療需要花費40-60萬元。如果求助人要籌的錢超過這個正常範圍，平臺會突出案例，加強風險評估。技術創新正在幫助平臺更高效、更精準地做風控。