降低AML调查成本的秘诀：利用TigerGraph实现高效反洗钱调查！
降低AML调查成本的秘诀：利用TigerGraph实现高效反洗钱调查！
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。
风险管理系列研讨会
风控系列研讨会共包含三期，分别围绕团伙反欺诈、反洗钱、风险识别和信用评估。每期都会结合实际业务场景，由浅入深，并利用Graph Studio可视化分析工具为大家在线demo。这里有一些方法可以帮助你构建更好的风险管理解决方案。
借助TigerGraph金融犯罪调查工具包，智能助力反欺诈
基于图构建自定义的可视化仪表盘，智能助力反欺诈
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。