圖形數據庫的典型應用場景:
知識圖譜:
就圖形數據庫而言，知識地圖是圖形數據庫最密切相關、應用最廣泛的應用場景。知識圖譜智能處理海量信息，形成大規模知識庫，進壹步支撐業務應用。
知識圖譜中的圖形數據庫有兩個技術優勢:存儲:圖形數據庫提供靈活的設計模式；查詢:圖形數據庫提供了高效的關聯查詢。
知識圖譜作為圖形數據庫的底層應用，可以為很多行業提供服務，如電子商務、金融、法律、醫療、智能家居等領域的決策系統、推薦系統、智能問答系統等。
風險合規知識圖譜:風險是金融的命脈，是國家監管科技的中堅力量。金融監管和風險合規的知識圖譜是星環科技最早投入建設和技術研發的方向。面對超大規模的圖形網絡，星環科技率先發布了支持space 3D的圖形顯示，避免了二維圖形顯示無法清晰反映超過10000個節點的圖形的缺點。同時結合反洗錢網絡圖，利用屬性圖中節點的地理位置屬性，構建跨境可疑資金正圖網絡，對可疑跨境交易壹目了然。
精準營銷知識圖譜:大型金融機構的B端或C端用戶可能有幾千萬。如何實現針對不同用戶的精準營銷？在營銷知識圖譜方面，星環科技為銀行開發了公共知識圖譜技術，實現了營銷端業務知識的沈澱，充分發揮了圖譜的價值，幫助銀行實現了疫情期間小微企業的精準授信投放等應用。
投研支撐圖:在金融和資本市場，最重要的金融業務就是投資。用知識圖譜刻畫人類的研究成果，表達和構建知識圖譜，也是很多券商和基金公司探索金融科技賦能的投資收益效應的發展路線圖。在投研知識圖譜方面，星環科技通過全棧能力深度整合NLP+知識圖譜技術，通過知識表征學習等領先的知識圖譜技術實現智能投研知識圖譜，使能投研場景應用。
金融部門
在金融領域，圖數據庫可以利用多維互相關信息深度描述交易行為，可以有效識別大規模、隱蔽的欺詐網絡。結合機器學習、聚類分析、風險傳播等相關算法，可以實時計算用戶的風險分值，提前識別風險行為，可以有效幫助金融機構提高效率，降低風險。
反欺詐:通過賬戶、交易、電話號碼、IP地址、地理位置等關鍵實體信息的關聯，挖掘風險暴露者的N層圖。，幫助甄別可疑詐騙分子，達到防範的目的。
反欺詐信用擔保圈:中小企業通過關聯企業、上下遊客戶、關聯方相互擔保，形成復雜的“擔保網絡”。信用擔保圈的挖掘對企業貸款風險的識別和防範具有重要意義。
股權滲透:通常是由高管、企業和關聯公司組成的復雜網絡，以股權為紐帶，向上滲透到目標企業的最終實際控制人，向下滲透到企業任何層級的所有有股權投資的企業及其股東。
圖形數據庫的更多應用場景
金融部門？:假貸、銀行零售知識圖譜、銀行企業知識圖譜、資金流分析、企業關聯圖譜、事件傳遞圖譜、個人信貸反欺詐反洗錢知識圖譜等。
政企領域:物聯網、智慧城市、道路規劃、智能交通、軌跡分析、疫情防控、配送關系畫像等。
電信領域:深度業務分析、防騷擾、防電信詐騙、運營商業務分析等。
零售領域？:智能推薦、精準營銷、供應鏈管理、商品推薦、瀏覽軌跡分析等。
社交領域？:社區發現、好友推薦、感興趣的用戶推薦、輿情跟蹤等。
工業領域？:電網分析、供應鏈管理、設備管理、物流分析等。
醫學領域？:智能診斷、電子病歷、醫保&等；保險分析等