AI 代理通过自动化数据分析、识别模式以及实时适应新威胁来增强欺诈检测系统。这些系统通常结合机器学习模型、基于规则的逻辑和异常检测，以处理大数据集并标记可疑活动。例如，在金融交易中，AI 代理会分析交易金额、地点和用户行为等变量，以检测与正常模式的偏差。它们能够处理数百万个事件，减少对人工审查的依赖，同时提高准确性。
AI 代理的一个关键优势在于它们处理实时数据流的能力。开发人员可以使用 API 或事件驱动架构将其集成到现有管道中，从而实现对交易发生的即时分析。例如，支付网关可以部署一个 AI 模型，该模型根据历史用户行为（例如，典型的购买时间或地理位置）检查每笔交易。如果用户的账户突然显示来自国外的高价值交易，系统会将其标记以供审查或自动阻止。这些模型还会通过在线学习等技术逐步适应，整合新的欺诈模式而无需全面重新训练，确保它们在攻击者演变策略时保持有效。
另一个关键作用是减少误报。传统的基于规则的系统通常会产生过多的警报，使调查人员不堪重负。AI 代理通过结合多种信号（例如设备指纹、网络图和上下文元数据）来更精确地评估风险，从而解决这个问题。例如，如果登录尝试来自已知设备和 IP，即使位置异常，也可能被视为低风险，而来自未知设备且 IP 隐藏的相同尝试则会触发警报。开发人员可以通过反馈循环来微调这些模型，将人工对标记案例的决策反馈到训练数据中，以改进未来的预测。这种自动化和适应性的平衡使得 AI 代理成为大规模维护强大欺诈检测的实用工具。