保险欺诈:
多方出险关联: 保险欺诈常涉及多个虚假身份、虚假事故，或团伙协同骗保。Neo4j可以构建“投保人-被保人-事故信息-理赔记录-修理厂-医生”的图。通过查询，可以发现不同事故之间存在共享的修理厂、医生、或证人，或同一批人在不同事故中扮演不同角色，从而揭示团伙骗保行为。
虚假理赔识别: 例如，在车险理赔中，通过分析车辆维修历史、事故地点、涉案人员、以及修理厂之间的关联，识别出虚假碰撞或过度维修的欺诈。
2. 电商与新零售欺诈
在电商领域，刷单、薅羊毛、虚假交易等是常见的欺诈形式。
刷单/刷好评识别: 刷单团伙通常会利用大量的虚假账户、共享IP地址、设备 阿联酋电话号码图书馆 指纹、收货地址，并进行批量下单、虚假评价。Neo4j能够将“用户-订单-商品-IP地址-设备-收货地址-支付账户”等实体构建成图。
应用案例: 发现大量订单源于同一个IP地址或同一个设备，或者不同用户却使用了相同的收货地址，并且这些订单的商品评论高度相似。通过社区发现算法，可以将这些关联紧密的实体聚合为一个刷单团伙。
薅羊毛与套利识别: 新人优惠、注册奖励等漏洞进行批量套利的用户群。
应用案例: 发现多个账户通过同一个手机号段、相似的注册时间、共享的邀请码进行注册，并在短时间内批量领取优惠券或进行提现，这些通常是“羊毛党”的特征。Neo4j可以高效地识别这些账户间的共享特征和行为模式。
虚假交易与信誉炒作: 识别商家与买家串通，通过虚假交易来提升店铺信誉或商品销量的行为。
应用案例: 发现卖家账户与买家账户之间存在异常高频、小额且快速完成的交易，且买家账户之间也存在IP或设备共享，这些都是虚假交易的有力证据。