嬴图协助某头部股份制商业银行信用卡中心通过嬴图实时图数据库系统对海量用户交易行为进行精准预测（信用卡消费预测——效率和准确率较之前的基于机器学习与AI的系统大幅提升），实现了T+0近实时分析（较之前的AI 特征工程与机器学习系统性能提升10x以上，误差大幅降低50%以上），并制定面向头部优质商户的营销策略，以及通过高性能社区识别图算法等实现实时化协同过滤，对用户进行千人千面营销推送。该系统同时可以高效识别薅羊毛用户，对套现、伪冒等行为模式并进行实时阻断。
| 智能营销预测 | 嬴图 | 传统机器学习系统 |
|---|---|---|
| 集群规模 | 3台（HTAP） | ≥20台 |
| 数据量（36月） | ~100亿 | 100亿 |
| 预测准确度 | ≤1%（平均0.5%） | ≥2% |
| 主要手段 | 图算法生成特征指标，输入特征工程，大幅提升预测准确率 | 传统机器学习 |
智能营销场景中的实时智能推荐（协同过滤算法可视化）