在金融行业中，基于图数据库进行相关分析是一个重要的分析手段。例如，基于图数据库可将不同来源的各类数据关联整合在一起，构筑客户关系图谱、资金流转图谱等，有效地识别出团体欺诈、交易欺诈、身份造假等欺诈行为。此外，图数据库中的网络分析挖掘技术还可应用于行业风险预测、对客户的精准营销以及可视化展示等一些典型的领域。对我行的价值主要在于助力我行精准营销、欺诈识别、风险预测、管理决策等多个经营业务场景，在联机调用中实现快速高时效响应，提升整体数据运用水平。

选择TigerGraph，主要是希望完成多场景下的大规模复杂图数据库的存储整合、高时效的图计算分析以及清晰直观的图可视化展示。当前，使用TigerGraph可以以用户自定义的方式进行图创建与存储，基于GSQL和图算法能够对图中数据信息进行深度挖掘，同时可视化界面完成图直观的可视化分析展示，在一定程度上提升了数据价值的转化效率。

目前，TigerGraph已实现多类图算法技术，希望在未来能提供更多样的场景类图算法，实现多场景下高效的实时计算查询。同时，希望能与TigerGraph进行更多的沟通学习，提供更多基于场景案例的培训，从而提升建模分析人员的图分析能力与实际场景应用能力。