使用 Neo4j 阻止欺诈团伙
传统的欺诈预防措施侧重于离散数据点，例如特定帐户、个人、设备或 IP 地址。然而，当今的复杂欺诈者通过形成由被盗和合成身份组成的欺诈团伙来逃避检测。要揭露此类欺诈团伙，必须超越个别数据点，关注连接它们的关联。
没有一种欺诈预防措施是完美的，但通过超越个别数据点，关注连接它们的关联，您的努力将得到显著提升。Neo4j 揭示了难以检测的模式，远远超出了关系型数据库的能力。
企业组织使用 Neo4j 来增强其现有的欺诈检测能力，以打击各种金融犯罪，包括第一方银行欺诈、信用卡欺诈、电子商务欺诈、保险欺诈和洗钱，所有这些都可以在实时进行。
业务成果
检测和阻止欺诈
通过将离散数据审查与数据关系分析相结合来捕获欺诈团伙并阻止其入侵。无论是自动化的还是人工辅助的，图分析都能让您的欺诈分析更上一层楼。
实时检测
当关系型数据库计算欺诈团伙中复杂的关系时，犯罪分子已经得手并可能消失了。图数据库确保以实时方式执行面向关系的查询，因此您的反欺诈团队有机会先发制人。
反洗钱 (AML)
除了直接和彻底的欺诈检测之外，图数据库也是对抗洗钱和贪污的强大武器，无论这些行为是来自内部员工还是来自伪装成富裕客户的复杂欺诈者。
挑战
复杂的数据关系
揭露欺诈团伙需要克服与数据关系遍历相关的计算复杂性——随着欺诈团伙的壮大，这个问题会更加严重。
实时查询性能
无论您是构建一个能够在欺诈发生时检测和阻止欺诈的自动欺诈检测系统，还是为您的分析师提供一个帮助他们进行手动欺诈检测的分析工具，实时遍历一个复杂且高度互连的数据集都是至关重要的。
不断发展和变化的目标
欺诈团伙的形状和规模不断变化，您的欺诈检测应用程序需要适应这种高度动态和新兴的环境。
为什么要选择 Neo4j？
原生图存储
与关系型数据库不同，Neo4j 存储相互关联的数据，这些数据既不是纯粹的线性也不是纯粹的层次结构，这使得更容易检测欺诈活动的团伙，无论数据的深度或形状如何。
灵活的模式
Neo4j 的灵活属性图模型使组织更容易发展欺诈检测数据模型，帮助安全团队跟上不断发展的欺诈者的步伐。
性能和可扩展性
Neo4j 的原生图处理引擎支持对大型数据集进行高性能图查询，从而实现实时欺诈检测。
高可用性
Neo4j 的内置高可用性功能确保您的关键欺诈检测应用程序始终可用。
使用图数据库阻止欺诈团伙
了解图数据库如何帮助组织实时检测和防止欺诈团伙行为。