利用图技术构建智能欺诈检测应用

欺诈者往往以团伙形式行动，而非孤立作业。构建能够发掘数据模式的应用程序，识别其他工具难以察觉的复杂骗局。

构建应用程序，以比关系型数据库快 1000 倍的速度发现欺诈模式——无需执行任何 JOIN 操作。

快速整合新数据以领先于欺诈者，无需重构数据库或重写代码。

将企业级图数据库轻松集成到您的云数据基础设施中。

快速揭露并调查复杂的欺诈模式——速度比关系型数据库快 1000 倍。

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功能

利用关联数据构建欺诈检测应用

利用图数据库演进您的欺诈检测应用，从而轻松检测洗钱活动。无论是资金的循环流动、结构化存款还是不一致的文档，您都能快速揭露隐藏的模式和可疑活动。

通过可视化被保险人、第三方供应商、专家和其他参与者之间的交互，加快欺诈调查速度，从而更容易识别串通、重复索赔和虚假欺诈损失。

揭露那些利用虚假网站诱骗毫无戒心的消费者通过其购买保险或信贷工具的欺诈者（如影子经纪人）。找出看似无关的请求之间的隐藏联系，揭露其欺诈活动。

了解报价欺诈

通过发现被用于访问多个账户的共享资产来识别账户接管。追踪欺诈收益的流向，找出欺诈资金如何流出欺诈网络。

“如果我今天告诉我们的调查员我们要放弃 Neo4j，他们一定会强烈抗议。这个解决方案对他们的日常工作来说是不可或缺的。”

Paul Kühne
欺诈预防主管
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“在相同的误报率下，我们能够实现两倍的检测率。归根结底，这意味着客户的摩擦更少，银行的损失更少，并且在保护客户方面拥有更好的体验。”

Edgar Osuna
首席数据与分析官
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“我们与 Neo4j 的合作帮助我们开发了一个成功的欺诈检测模型，达到了我们的预期。这是一个双赢且富有成效的合作伙伴关系。”

Mehdi Barchouchi
创新数据与工具负责人，风险部门
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