TigerGraph 随身听：带你走进图分析

人工智能和机器学习对企业来说变得越来越重要，因为大家都意识到企业必须能够详细了解业务和客户数据才能跟上竞争的步伐。现在，企业只需要捕获并能够分析正确的数据，并使用这些数据实时获取可执行的洞察力，从而提供更具个性的产品和服务。随着计算能力变得更强大和更经济，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等更复杂的数据建模变得更容易获得。

虽然企业一直在 AI方面持续投资，但为什么他们难以利用 AI 和机器学习的潜力？ 一个重要的原因是传统数据工具使得在这些领域实现高投资回报率变得很困难。 由于大部分数据都是表格形式，并且通常以二维表格式存储，因此在实际场景中如何解释数据方面存在差距，换句话说，如果没有合适的机器学习模型，数据可能无法解释或不正确。 这就引起了怀疑，因为德勤最近的研究表明， 44% 的管理层最关心的前三个问题之一就是会根据 AI 建议做出错误的决定。

另一个问题是数据的数量和质量，尤其是当公司在整个组织中仍然存在数据孤岛时。 如果数据分布在非集成工具中，则很难聚合使用，这意味着重要的战略洞察力可能隐藏在架构复杂性之下，而机器学习仅限于在小范围内运行。 SAP 表示，74% 的企业表示他们的数据环境非常复杂，以至于限制了敏捷性，85% 的企业都在努力处理来自不同位置的数据 。成功的机器学习模型依靠丰富的、海量的数据蓬勃发展。 没有它，人工智能通常不可能学习或产生有用的见解。

TigerGraph 如何释放 AI 潜力?

凭借其速度、规模和分析的复杂性，TigerGraph创建了一种新的原生图数据库类型，可以实现 AI 的全部潜力。这包括三个关键属性：轻松扩展、高级分析和完整的洞察。

首先是轻松扩展，连接整个组织的所有数据将需要一个可扩展的图数据库，TigerGraph可以轻松实现。其次是高级分析，揭示数据中的所有战略洞察力，需要顶级图分析能力。最后就是完整的洞察，现实世界互联数据的演变支撑着机器学习的真相之旅。

作为AI驱动型企业，为什么要选择TigerGraph呢？我们一起来看看，这七大理由或许也是您在选择图分析产品时需要考虑的因素。

本期随身听，相关视频和资料请前往官网查看：

https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-20/

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我们都知道，数据建模（schema）的设计不是一个一蹴而就的过程，而是随着对于数据和业务需求不断变化演化的过程。图数据库相较于其他类型的数据库，schema的调节更灵活影响更小，大家不用过分纠结于在一开始就做出完美的schema，也可以避免过度设计等工程陷阱。本期随身听我们将会把设计图schema的一些常识和对于TigerGraph来说性能较优的设计思路分享给大家。

本期随身听我们邀请到了 TigerGrph客户成功团队的工程师林选磊为大家解读《图数据库建模最佳实践》，今天的内容是满满的干货，为了方便大家更好地理解本期内容，我们在官网链接中添加了图示，可以搭配图文一起收听。

本期随身听，官网链接如下，你可以在这里找到完整的图文：

https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-19/

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在之前的随身听中我们详细解读了图+人工智能/机器学习的相关研究和应用，但图分析的创新应用远不止于此。在Graph+AI全球春季峰会上，我们还看到了很多新的应用趋势，比如今天要和大家分享的主题——零售+图分析。

从历史上看，零售业通常都不是新技术的早期采用者。但是新冠疫情让零售业面临巨大挑战，因此，为了更高效地实现商业价值，企业对于已有技术要求更高，也由此加速了新技术在零售业务各个方面的应用，，例如：客户360、精准营销、以及供应链优化等等。那今天我们就三个零售案例为大家讲讲图技术如何推动零售企业发展并创造新的商业价值：

案例1：一家全球领先的家居零售商，也是美国最大的家居电商购物平台

案例2：一家知名连锁零售超市，也是英国最大的连锁超市之一

案例3：沃尔玛，一家跨国连锁零售企业，曾连续多年在《财富》世界500强企业中位居首位

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本期随身听，相关链接和案例下载，你可以在这里找到：

https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-18/

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常见的金融风险大致可分为两个类型:可防可控风险和难防难控风险。比如用户违约风险，以及用户收入降低导致购买力下降风险，我们统称信用风险。黑产，中介，团伙欺诈等属于欺诈风险。信用风险，欺诈风险以及操作风险，这些都是可以通过各类不同等级的金融风控技术极大程度地降低。金融风控技术的演进可以基于所需要处理的数据维度而抽象成从点到线再到面。也就是从人工审核到规则，到算法模型再到关联图谱。对应的技术分别是从数据分析到机器学习再到图谱应用。主要过程如下：

第一阶段-审核：主要依赖对信息的人工审核。但身份证、手机号码、银行流水等材料的伪造成本很低，金融机构就需投入大量人力审核信息主体的身份及材料的真实性；

第二阶段-规则：基于数据分析而制定的各种策略和规则，并通过收集大量多样化的数据，如第三方信息等对信息的真实性进行交叉验证。这比传统的人工审核具有更强的反欺诈能力。但由于数据来源多、规模日益庞大，如何整合多元异构数据源，利用已有数据交叉验证成为新挑战；

第三阶段-模型：利用机器学习模型，将多源异构的大数据整合成机器可以理解的知识，通过机器学习模型来判断节点的好与坏；

第四阶段-关联图谱：将单点身份和单条链路的资料转换成对于面的形式的风险检测，不仅关注节点个体本身，而且更加关注个体之间的关系，从而实现欺诈的识别和防御。简而言之，图分析应用就是一个较好的切入点。

然而在传统的金融企业中，图技术并没有被大规模的应用。这些企业仍然使用关系型数据库进行数据存储，进行的风控也仅仅从个体本身来出发去分析个体之间的差异。但由于信息伪造成本极低，就导致欺诈风险的欺诈行为高发且难以防范。其实，这些企业所拥有的这些数据本身就隐含着海量的挖掘价值，而传统的金融企业却无从下手，所以越来越多的金融科技公司开始着手对图技术进行研究与应用，使用图数据库去存储数据，并且利用图分析算法来甄别团伙欺诈行为，这就极大程度地提高了数据存储和数据挖掘的能力，也可以为金融风控业务提供实时有效的风险信息。

这里我们就要重点讲讲为什么要用图技术？并给大家介绍几个使用图分析技术进行风险识别的典型场景。

期随身听，相关资料链接，你可以在这里找到：

https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-17/

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大家好。我是联通数字科技有限公司的冯翰斌。首先特别感谢TigerGraph提供这样的机会，能够让做图应用的行业、企业共同分享和探索各自领域内图相关知识的探索与实践。在数字化转型的背景下，中国联通大数据业务也是得益于全国数据物理大集中的优势，率先探索市场化对外服务，也积累了一定的市场化要素配置的经验。因此，今天的内容也是基于公司的一些技术能力的实践为大家分享，主题是基于图的数据治理加速企业数字化转型。

下面我们就一起来看看如何在企业数字化转型的背景下，用图技术来助力数据治理。 

我今天的分享主要分为两部分。第一部分主要是介绍公司的背景、已有业务以及大数据能力体系。第二部分，我会详细介绍图在数据治理的细分领域及血缘关系分析上的应用。其中包括数据加工链路中上下游影响分析，如何解决数据冗余存储、冗余计算等资源浪费的一系列问题。

本期随身听，相关资料链接，你可以在这里找到：

https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-16/

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2022 Graph+AI 全球峰会回放渠道已开放，90位演讲嘉宾，51场主题分享，6场圆桌讨论等你来

很多TigerGraph的听众都知道，Graph+AI峰会是专门讨论图技术加速高级分析、人工智能和机器学习的专业峰会。自从2020年首次举办以来，至今已有三个年头了。我们惊喜的看到越来越多的人对图技术更加了解，越来越多的人愿意尝试图技术来解决业务瓶颈、或享受创新红利。

今年的Graph+AI全球峰会，已经在5月底圆满落幕，51场主题分享和6场圆桌讨论已经全部在TigerGraph中国官网上发布，只需登陆官网，即可免费直接观看90位领域专家的精彩分享，免除了登陆外网的繁琐流程。可能有小伙伴会困扰，这么多的话题和内容该从哪里开始呢？为了帮助大家更好地“消化”这些内容，同时，将有价值的内容有效地应用到实际项目当中，我们将通过不同专栏、不同的主题和角度来深入解读本次峰会的全部演讲内容。

今天我们将为大家精选本次Graph+AI全球峰会图+人工智能/机器学习相关主题进行介绍，如果你对其中的议题和内容非常感兴趣，欢迎登陆我们的官网观看完整版视频，如果你想听我们的专家重点解析这部分的内容，可以报名我们的直播，我们的专家将结合中国市场的实际情况，分享企业该如何利用图+人工智能/机器学习提升业务价值。

本期随身听，相关资料链接，你可以在这里找到：

https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-15/

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Graph+AI 2022全球峰会已经落下帷幕，百万美元图技术挑战赛各大奖项也全部揭晓。一个个图技术创新方案令人印象深刻，从解决心理健康问题到处理医患矛盾，再到预测危机将如何在世界经济中蔓延，让我们看到了图技术解决现实世界的问题的各种可能性，让我们更有理由相信,通过图技术可以让世界变得更美好。这也正是TigerGraph举办全球挑战赛的初衷。那今天我就带大家一起来了解一下这些令人惊喜的获奖作品，或许你能从中受到新的启发，通过图技术解决你身边看到的实际问题，和全球小伙伴一起改善世界。

特大奖：25万美金的获胜者——Mental Health Hero（精神健康卫士）

第一个要隆重介绍的当然是本次大赛的特大奖：25万美金的获胜者——Mental Health Hero（精神健康卫士）。我们都知道心理健康问题越早介入越有利于患者的康复。其实很多病症也都是有迹可循，如果能通过数据分析及早地干预，患者就可以在最佳的时期得到最合适的治疗，这不仅能避免很多不必要的损失，甚至能挽救一个人的生命。

Mental Health Hero就是这样一个基于图的心理治疗解决方案，旨在解决当今最大的公共卫生流行病之一，即普遍存在的焦虑和抑郁等心理健康问题。它通过使用图数据库从社交媒体情绪、治疗会话和书面记录等多种方式创建一个人的整体视图来解决这些问题。利用相似性算法根据其他具有相似行为的患者的结果推荐适当的护理。解决这类问题将有助于该领域的上下游产业链，比如康复治疗师可以调整对患者的护理，医疗机构可以从客户群中了解谁更需要预防性帮助，政府可以制定公共卫生计划来对患者群体进行分类并为他们提供适当的照顾。这也将有利于减少医疗资源不必要的浪费，使其利用最大化。当然，最大的受益者自然是患者本人及其家庭，通过这套解决方案可以及时获得最佳治疗。

18个奖项全部内容，请访问活动官网：https://www.tigergraph.com.cn/graph-for-all/

本期随身听，相关资料链接，你可以在这里找到：https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-14/

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大型制造业，供应链中断时有发生，导致高额成本。

在大规模制造业中，供应链可能占公司成本的10%-20%。尽管企业投入了大量资金，但供应链中断却时有发生，从而导致一系列问题，比如：关键部件交付延迟；某些部件供应过剩，造成供应链堵塞；计划外物流费用；装配线全面闲置；供不应求造成销售损失；向供应商支付合同违约金等后果。

提高供应链可视化程度：

如果供应链管理能够得以拓展延伸，提供整个价值链的集成视图，那么它能带来更高的商业价值和更大的竞争优势，而图分析是实现这一方案的唯一基础。今天我们就来说说如何利用高级图分析提高供应链可视化程度，从而帮助企业获取更高的商业价值。

相关资源链接，您可以访问官网查看：https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-13/

提到团伙欺诈，你首先想到的是什么呢？

是热搜上经常出现的欺诈新闻？还是近期接到的欺诈电话？除了这些，我们日常比较容易看到的欺诈行为。在我们看不见的地方，发生着损失更大的金融欺诈犯罪。这些欺诈行为已经严重地影响到了人们的生活和工作，而这背后更是造成了巨大的经济损失。

我们看到很多文章或话题也都是基于“日益严重的欺诈问题”这一前提。有证据表明团伙欺诈在疫情期间上涨了 30%，听起来这是一个很大的数字，对吧？但事实上，很难真正评估金融欺诈犯罪的实际严重程度。

新冠疫情让人们的生活和工作更加网络化。尤其是居家隔离期间，一切交易都在网上。这也让欺诈团伙有了可乘之机。

而传统形式的金融犯罪在这种情况下可能相对会减少。所以当我们谈论金融犯罪时，我们很少再提及贷款经营者，我们谈论的是非常有组织的团伙欺诈，他们会交换信息、共享和销售信息，并对存在已知漏洞的特定机构进行战略攻击。这是相当复杂的犯罪行为，当欺诈团伙发现某个漏洞时，欺诈行为会突然开始出现，并迅速成为一个大问题。

欺诈除了对金融机构的直接影响，我们也发现欺诈与客户体验之间存在直接关联。传统的系统还有用吗？欢迎收听本期随身听。

相关链接，请登录官网：https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-12/

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上一期的随身听，我们为大家介绍了Graph+AI全球峰会的几位特邀嘉宾，很多朋友表示非常期待他们的分享。现在距离Graph+AI全球峰会开幕还有不到7天，报名已经进入倒计时，他们很快就和大家见啦。作为图领域的全球盛会，除了前面提到的大咖嘉宾，还有哪些亮点值得我们关注？今天我们就继续来聊一聊三天精彩不断的Graph+AI全球峰会。开聊之前先提醒一下各位朋友，别忘了注册报名，不然错过就要等一年啦。

详细版的大会完整议程，小伙伴可以登录官网查看：

https://www.tigergraph.com/graphaisummit/

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