如今的欺诈者试图通过在他们自身和已知的不良活动之间建立迂回联系来掩饰其活动。看起来正常的个人联系，若通过自定义的可视化，跟踪一系列的关系链或检测可疑的活动网络，都可能从中发现洗钱或其它欺诈行为。
TigerGraph通过将您的所有数据连接在一起，运用高级分析来构建更智能的规则与风险评估，从而实现一整套全面的反洗钱策略，以减少误报。借助深度链接分析图引擎，企业可将数据流分析、社交网络分析、机器学习等数据科学技术集成到反洗钱流程中，提高洗钱检出率。企业可以摆脱繁琐的交易流程，转向更加自动化、战略性和高效的方法。实时深度链接分析使企业能够快速捕获、存储、搜索和分析数据，以找到之前隐藏的相关性和联系。从而对可疑活动的检测更加准确，响应更加迅速，从而减少误报。
与其它图解决方案相比，TigerGraph的优势在于能够处理海量交易（每天数十亿笔）并执行最深入的分析。TigerGraph图分析支持大量的可视化以及多并发用户，因此非常适合用于构建单页面应用(SPA)，尤其是可视化仪表盘。Tigergraph工具包既支持在任何云平台上配置为云交付的架构，也可轻松进行本地部署。因此，TigerGraph可轻松为最大型的金融机构实时提供出色的图辅助交易监控。
随着整个银行和金融服务行业在反洗钱合规领域逐步采用图技术，先行一步的机构将会走在前面，并将反洗钱合规从一种负担转变成自身的优势。