基于大数据、移动互联网的发展，让金融变得更快捷！先头部队蚂蚁借呗和微信微粒贷已经获得了行业的认可，但是由于电商平台的数据局限性，无法满足更多的用户获得小额服务，新手钱包孕育而生，基于用户的大数据画像，给与移动互联网新手服务！
如通过互联网的海量数据优势从财富、安全、守约、消费、社交等几个维度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。新手钱包基于用户大数据画像、通过社交、电商、运营商、芝麻信用、网页浏览等数据对用户进行评分分析，最后输出一个授信额度5000-20000元，用户只需要微信关组：新手钱包，就可以完成申请！
新手钱包致力于打造年轻人专属的信用零钱包，努力帮助年轻人实现他们大大小小的炫彩梦想。每个有梦新手都是上帝的珍爱宠儿，只是现实的阻碍让追梦之路布满荆棘、困难重重。
这时新手钱包来了，新手钱包希望通过自己最完善的功能、最暖心的设计和最不懈的努力，让所有年轻人的青春光彩都肆意释放。So，小伙伴们，别怕困难，别再徘徊，抓住青年钱包的温暖援（圆）手，从现在开始，我们一起奋斗、一起飞。
那么新一代风控模型应该如何做呢？我们认为，这样的模型包含四大方面的数据：
我们定义一个“查准率”（precision），为挑出来的好人中，真正是好人的比例。即：
同时，我们定义一个“查全率”（recall），为查出来的好人占总的好人的比例。即：
“查准率”和“查全率”是一对矛盾的概念。通俗来讲，要想“查准率”高，要把标准卡的严苛一些（模型的分数阈值取的高些，让绝大多数申请人都判断为坏人，只有极少数特别好的人判断为好人）。但同时，因为通过的人较少，占总的好人的比例必然降低。即，“查全率”会降低，更多的好人被误判为坏人了。
反过来，如果标准卡的松些，更多的好人被挑了出来，“查全率”提高了。但是，漏网之鱼也更多了，“查准率”自然会降低。
