尽管没有任何预防欺诈的措施是的，但通过将单个数据点放到链接它们的连接之外，可以获得巨大的改进机会

通常这些连接直到为时已晚才被忽略，这很不幸，因为这些连接通常具有的线索，了解数据之间的联系并从这些链接中获得含义并不一定意味着收集新数据，只需通过重新定义问题并以新方式检查问题，就可以从一个人的现有数据中获得大量见解，与大多数其他显示数据的方式不同，图形旨在表达相关性，图形数据库可以发现使用传统表示形式时很难检测到的模式，越来越多的公司正在使用图形数据库来解决包括欺诈检测在内的众多关联数据问题。

方银行欺诈

方欺诈涉及欺诈者，他们申请信用卡，贷款，透支和无抵押的银行信贷额度，无意偿还其中的任何一项，对于银行机构来说，这是一个严重的问题，美国银行每年因方欺诈而损失数百亿美元，据估计，这些欺诈占美国消费者信贷冲销总额的四分之一或更多。进一步估计，美国和欧洲主要银行的10％至20％的无抵押坏帐被错误分类，实际上是方欺诈，这些损失的惊人数量可能是两个因素的结果。首先，方欺诈非常难以发现。欺诈者的行为很像合法客户，直到欺诈者“破产”，清理所有账户并迅速消失的那一刻，第二个因素（将在后面更详细地进行探讨）是欺诈圈中的参与者数量与操作所控制的总体美元价值之间的指数关系，这种关联爆炸是有组织犯罪经常利用的功能。但是，尽管此特性使这些方案潜在地非常有害，但也使它们特别容易受到基于图的欺诈检测方法的攻击。

尽管每个方欺诈合谋背后的确切细节因运营而异，但以下模式说明了欺诈环通常如何运作

1、一组两个或两个以上的人组成一个欺诈圈。

2、环共享合法联系信息的子集，例如电话号码和地址，将它们组合在一起以创建许多综合身份。

3、环成员使用这些综合身份开设帐户。

4、新帐户将添加到原始帐户中：无抵押信贷额度，信用卡，透支保护，个人贷款等。

5、这些帐户正常使用，需要定期购买并及时付款。

6、由于观察到的负责任的信贷行为，银行随时间增加了循环信贷额度。

7、有，戒指“破灭”，协调成员的活动，使戒指的所有信贷额度化，然后消失。

8、有时，欺诈者会走得更远，并在紧接前一步之前使用伪造支票将其所有余额降至零，从而使损失加倍。

9、催收流程随之而来，但代理商永远无法联系到欺诈者。

10、冲销无法收回的债务。

赶上欺诈环并在造成损害之前将其阻止是一个挑战

原因之一是传统的欺诈检测方法要么不适合寻找正确的东西：在这种情况下，是由共享标识符创建的环，标准工具（例如偏离正常购买模式）使用离散数据而不是连接，离散方法对于抓捕单独行骗的人很有用，但检测环的能力不足，此外许多这样的方法容易产生误报，这在客户满意度和损失的收入机会中产生了不希望的副作用。

实体链接分析

前面我们讨论了欺诈者如何使用多种身份来增加其犯罪行为的总体规模，随着欺诈圈的增加，影响的价值不仅增加，而且要抓到这个圈也需要计算复杂性，当人们考虑随着环的增长而发生的组合爆炸时，这一问题的全部严重性就变得显而易见。

图形数据库如何提供帮助

使用传统的关系数据库技术发现环需要将上面的图形建模为一组表和列，然后执行一系列复杂的联接和自联接，这样的查询构建起来非常复杂，而且运行成本很高，以支持实时访问的方式扩展它们会带来重大的技术挑战，性能不仅会随着环网大小的增加而且随着总数据集的增长而呈指数级恶化，图形数据库已经成为克服这些障碍的理想工具，用于检测图中的环，实时地导航内存中的连接。

图形数据模型表示数据实际在图形数据库中的外观，并说明了如何通过简单地移动图形就能找到环

可以通过使用图形数据库运行适当的实体链接分析查询并在客户和帐户生命周期的关键阶段运行检查来增强现有欺诈检测基础结构以支持环检测，与正确类型的事件相关联的实时图形遍历可以帮助银行识别出可能的欺诈圈：在破产发生期间或之前。

老练的罪犯已经学会了攻击薄弱的系统

传统技术尽管仍然适用于某些类型的预防并且对某些类型的预防是必需的，但其设计目的并不是检测复杂的欺诈圈，这是图形数据库可以增加价值的地方，发现欺诈环是任何欺诈检测策略的重要组成部分，使用图形数据库进行的连接分析是发现环的有用技术，不仅可以发现事实，而且可以实时发现，越来越多的公司正在使用图形数据库来解决各种关联数据问题，包括欺诈检测。

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