图数据库通过有效地分析数据中的关系和模式来帮助检测欺诈，而这些关系和模式很难用传统数据库跟踪。与依赖表和预定义模式的关系数据库不同，图数据库将数据存储为节点（实体，如用户、帐户或交易）和边（它们之间的关系）。这种结构允许快速遍历连接，从而更容易发现复杂的欺诈计划。例如，欺诈团伙通常涉及通过共享属性（如电话号码、地址或设备）链接的帐户网络。即使链接是间接的或跨越多个层，图数据库也可以快速识别由这些属性连接的帐户集群。
一个实际用例是检测合成身份欺诈，即犯罪分子将真实信息和虚假信息结合起来以创建虚假身份。图数据库可以映射看似不相关的帐户之间的连接，例如共享同一 IP 地址但使用不同信用卡的若干用户。通过查询图以查找诸如链接到单个设备的多个帐户或跨地理位置遥远的快速交易之类的模式，欺诈检测系统可以标记可疑活动。此外，诸如 PageRank 或社区检测之类的图算法可以识别可能代表协调欺诈活动的有影响力的节点或紧密连接的组。例如，一组帐户之间异常高的交易量可能表明洗钱活动。
另一个优势是实时分析。图数据库擅长处理动态的、互连的数据，这对于需要立即采取行动的欺诈检测至关重要。当发生交易时，系统可以实时检查图，以查看用户的设备、IP 或付款方式是否与已知的欺诈活动相关联。例如，如果在纽约使用的信用卡突然链接到另一个国家/地区的 IP 地址，则该图可以触发警报。通过在更广泛的关系网络中对单个事件进行情境化，这种方法减少了误报。开发人员还可以增量更新图，添加新的欺诈指标，而无需重构整个数据库，从而简化了对不断变化的欺诈策略的适应。