在反洗钱（AML）领域，传统的基于规则的方法正在被图机器学习的变革所取代。由于金融交易量不断增加和误报警报普遍存在，人们更倾向于开始采用创新技术来提高调查效率。图机器学习通过解析金融数据中实体之间的复杂关系，成为解决方案的关键。

如今，零售业的营销团队面临着重要的挑战，即如何获取和整合准确的数据，并进行高级分析以获得洞察力，从而应对日益激烈的市场竞争。尽管大型零售企业拥有丰富的数据资源，但这些数据通常分散在各个应用中，无法充分发挥实际的业务价值。数据孤岛的存在已经成为一个难题，而市场营销工具的多样性更增加了整合数据的复杂性。

没有网络是100%安全的，攻击者正在用图思维进行攻击。迅速发现漏洞对于最大限度地减少损失至关重要，包括减少财务、运营和声誉方面的损失。TigerGraph图分析平台是建模和搜索这些模式的绝佳方法。TigerGraph提供了针对网络安全威胁的关键防御。

Forrester 研究报告，概述了部署 TigerGraph 的总体经济影响™ (TEI)。 该研究涉及对六家年收入在 20亿到2500亿美元之间的TigerGraph客户，通过深度访谈评估他们在采用TigerGraph后的投资回报 (ROI) 和整体业务收益。结果表明，TigerGraph 可以帮助客户在三年内实现 600% 的投资回报率和 2081 万美元的净现值 (NPV)。

对于企业而言要选择一款图数据库投入实际生产也是一个不小的挑战。图数据库的最终应用对于企业长期发展来说至关重要。面对市场上的图数据库和图分析产品，应该如何选择？产品性能自然是首要考虑的因素，除此之外，企业在选择合适的图数据库时还需要注意哪些方面？

本文节选自白皮书《智能助力反欺诈——TigerGraph金融犯罪调查工具包》。TigerGraph的实时图技术和分析工具为银行和金融服务行业提供了一个难得的机会，可以彻底转变整个反洗钱领域。基于图构建自定义的可视化仪表盘，可以大幅提高分析的有效性和决策的精准性。