【求索图建模赋能之路】是一份关于利用图建模技术在人工智能和大数据领域赋能的报告，由武汉极意网络科技有限公司（极验）分享。报告深入探讨了图建模的特点、优势、市场现状以及公司在该领域的实践。
图建模是一种处理关系型数据的方法，特别是在深度学习领域，图卷积神经网络（GCN）的出现是重大突破，它允许对图数据进行端到端的训练，从而解决了传统知识图谱存在的缺陷。图建模的核心优势在于其能够融合结构信息和特征信息，提供一个全面而精确的方式来理解和处理复杂的关系网络。
报告指出，图建模在多个场景中具有广泛的应用，如用户身份识别、设备管理、内容推荐、用户偏好挖掘、恶意刷评检测、社区检测等。然而，市场现状并不像预想的那样乐观，传统的模型在某些领域依然占优，尤其是在大规模图数据处理时，由于批处理困难、实时性差以及对资源的高消耗，使得图建模的普及面临挑战。
极验作为一家在人工智能和大数据领域领先的企业，同时也是“行为式验证”的开创者，拥有丰富的图卷积实战经验。公司不仅通过社区建设、活动举办、出版书籍等方式推广图建模技术，还推出了产品“叠图”，并提供了基于已有产品进行图建模服务、根据客户业务数据做深度图建模服务，以及与其他企业合作进行联合建模等多种服务模式。
报告列举了一些实际案例来证明图建模的有效性。例如，通过图建模，极验的自有产品在异常账户识别、人机检测等方面取得了显著效果，召回率提升了17%。在银行场景中，仅用5个字段训练的模型就能捕获约25%~30%的异常事件，超越了现有的反欺诈系统。在社交电商平台，一套模型的效果远胜过传统反欺诈策略，增益约为30%。此外，图建模在车险和金融监管等场景也发挥了重要作用，尤其是在满足日益严格的金融风险防范需求方面。
图建模作为新一代的数据处理技术，已经在多个行业展现了强大的潜力。尽管目前市场上存在挑战，但随着技术的不断发展和完善，图建模有望在未来的深度学习和人工智能应用中发挥更大的作用。极验的实践和经验表明，企业需要不断创新和探索，以更好地利用这种技术服务于客户，解决现实世界的问题。
