Graph + AI Summit Spring 2022, being held virtually May 24-26, 2022, is focused on accelerating analytics, AI, and machine learning projects with graph algorithms. This open industry conference covers the many uses of graph database technology, ranging from thought leadership about artificial intelligence and machine learning to practical, hands-on workshops and labs to solve specific real-world problems.
In this episode, TigerGraph COO, Todd Blaschka, discusses the history of the conference, the importance of its open format, and highlights from the upcoming conference's agenda.
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Graph+AI 2022全球峰会开幕在即，作为业界唯一一个聚焦图技术加速分析、人工智能和机器学习的公开会议，分享的嘉宾可谓是众星云集，议程主题一经发布往往就会引发热议。
也有小伙伴会疑问：为什么TigerGraph要坚持主办这样一场峰会？首先这是为所有图技术用户打造的专业活动。图数据库多年来一直是增长最快的类别。在这个数字化转型的时代，图的应用非常重要。而且图还是人工智能和机器学习应用的基础技术。我们之所以组织这样一场围绕图和AI的峰会，就是因为在服务领域中，还没有一个开放的行业活动让所有图相关的从业者，无论他们是用户还是其他供应商，都能够进来讨论和分享最佳实践、创新用例，从而带动整个图数据库市场的发展，Graph+AI全球峰会就是想填补这一空白。
那么，作为图技术领域的思想盛会，今年又有哪些重磅嘉宾值得关注？哪些议题不能错过？今天的随身听就为大家介绍几位本届峰会的重磅嘉宾和他们将要分享的内容。

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大家好，欢迎收听TigerGraph随身听，本期我们将带大家了解图数据库在保险行业的营销和反欺诈应用。分享嘉宾是泰康在线副总裁兼首席技术官陈玮。陈玮先生受邀参加了Graph+AI 中国峰会，本期内容选自陈玮先生在此次峰会上的精彩分享，欢迎收听。

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图数据库 保险反欺诈

尽管目前图数据库的价值已经受到了市场的认可，大部分企业也都加大了对于图技术的投入和应用。但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？而哪些又是企业在做评估时容易忽略的问题，会对未来的项目实施，甚至业务发展产生影响？本期随身听，我们来一起聊聊企业如何选择图数据库。

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大家好，本期随身听，我们为您带来TigerGraph产品和创新副总裁郁介斌博士关于TigerGraph攻克36TB LDBC的精彩分享。这里我们将主要介绍TigerGraph的产品架构，方便你可以更清晰地认识TigerGraph，如果你对完整的内容感兴趣，欢迎点击以下链接观看完整视频。https://www.tigergraph.com.cn/walkman/episode-7/

目前针对电信欺诈者，我们仍缺乏较有力的应对措施。手机是银行转账、电子商务交易以及网络应用登陆的主要验证设备，手机的应用越广泛，欺诈者利用电话信息犯罪带来的后果就越严重。
只需一个简单的短信验证码或者一通电话，一宗大额交易就可能面临潜在的欺诈风险。欺诈会给电信公司带来各类风险，例如盈收锐减，品牌受损以及客户流失等等，所有这些最终都会影响公司的整体价值和股价。电信欺诈形式多样，我们这里重点关注两类：身份盗用和运营漏洞欺诈。

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最近TigerGraph机器学习和人工智能副总裁Victor Lee 博士的最新博客，分享了TigerGraph更新了包含 50 多种算法的增强型图数据科学库。那这一更新有哪些亮点值得关注？对于用户来说有哪些帮助呢？我们一起来了解一下。

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数据工程认证是数据工程师专业技能的最好证明、也是进入该领域工作的敲门砖。在招聘时，专业认证是能让你的技能被快速认可的加分项，更能助力未来职业发展。如今企业对数据工程师的需求不断增长，而要成为一名优秀的数据工程师，有哪些认证值得关注？

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现在，越来越多的商品可以选择“先用后付”的方式购买，即在线免费或支付一部分费用后即可购买产品，在获得产品后可以选择全款或分期付款进行支付。这在淘宝、京东和亚马逊上已经很常见了，并且正以每年 39% 的速度增长。

高速的增长同时伴随着日益增加的欺诈风险。 先用后付中的欺诈以几种不同的方式发生。例如：欺诈者可以访问现有客户的帐户并进行未经授权的购买。欺诈者还使用某人被盗的身份开设虚假的账户，等等。那如何有效防范这些欺诈行为呢？

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在第一期的节目中，我们简单地介绍了图这种数据分析工具，今天我们就来再聊聊为什么越来越多的人认为图+人工智能可能是数据管理的未来？这里我们引用Alin 博士在一次采访中的回答，节选2段分享给大家。Alin博士是加州大学圣地亚哥分校的数据科学教授， 同时也是TigerGraph的首席科学家。

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