财务欺诈检测对银行不仅重要,而且至关重要。随着全球欺诈损失每年超过400亿美元,而复杂的犯罪网络不断发展其战术,金融机构将面临越来越复杂的威胁格局。当今的欺诈计划跨多个帐户,机构和渠道运作,创建专门设计用于逃避检测系统的复杂网站。财务机构在检测能力方面投入了大量投资,但核心挑战仍然存在:如何连接dots of the of the of the of the the Insperions ofsive of the Insplations of the Inspections of the Insply的关系,但我们之间的关系不存在。 Amazon Neptune Analytics的GraphRag构建财务欺诈检测解决方案。近年来传统的RAG Systems的局限性,检索增强发电(RAG)已成为建立以组织知识为基础的AI系统的有前途的方法。但是,基于抹布的传统系统在复杂的财务欺诈检测方面存在局限性。基本限制在于传统的抹布处理信息的方式。标准抹布检索和过程将块作为孤立的单位记录,寻找查询和单个文本段落之间的语义相似性。这种方法可以很好地用于直接信息检索,但是在以下情况下差不多:证据分布在多个文档和系统之间,实体之间的联系比实体本身之间的联系更重要,需要多跳的关系链,需要多跳的推理背景(例如层次结构文件)(例如层次结构文件)(例如层次结构文件)在跨越的电话号码跨越了跨越的电话,请访问一定的范围,请访问一定的范围。给另一个客户和该客户