Yazar, Jev ve TigerGraph ile bir dolandırıcılık araştırma ajanı oluşturma akışını paylaşıyor: uyarıdan sonra grafik kanıtları, Bayes güncellemeleri ve örüntü tanıma kullanılır, Jev ek bir arama yapar ve insan onayından önce politikaya dayalı bir karar verilir. Jev, kontrol katmanı olarak çalışır.
Been building a fraud investigation agent using Jev + TigerGraph. The flow is basically: Alert → graph evidence → Bayesian update → pattern → Jev's one extra lookup → policy → verdict → human approval. Jev isn't the decision-maker. It's the control layer that decides
James Long, kişisel finans araçlarındaki en can sıkıcı sorun için Jev'i kullandı: ham banka verilerinden iyi alıcı açıklamaları üretmek. İlk denemede yaklaşık %95 başarıya ulaştı ve iyileştirme yolları mevcut.
Bir geliştirici, alım veya satım kararını Jev ile veriyor ve Monad üzerinden Kuru'nun zincir üstü emir defterinde her 300ms blokta gerçek işlemler gerçekleştiriyor. Link
Erik Spock Gafni, Jev ticaretinden çok kâr edenlerin kârlarının bir kısmını hayır kurumlarına bağışlamasını öneriyor.