AI 推理通过使系统能够分析复杂的模式、适应新的威胁以及根据不完整或模糊的数据做出决策来改进欺诈检测。 传统的基于规则的系统依赖于预定义的标准，这可能会错过新颖或复杂的欺诈策略。 AI 推理使用机器学习和图分析等技术，识别大型数据集中人类或僵化系统可能忽略的细微异常和相关性。 例如，AI 模型可以通过评估历史用户行为、上下文因素（例如，位置、设备）和实时输入来检测异常交易序列，从而标记偏离预期规范的活动，即使它们没有违反明确的规则。
一个关键优势是 AI 处理各种数据类型和来源的能力。 欺诈检测系统可能会将结构化数据（交易金额、时间戳）与非结构化数据（用户交互模式、支持票证中的文本）相结合，以构建全面的风险概况。 机器学习模型（例如，监督分类器或无监督聚类算法）可以识别隐藏的关系——例如，通过共享 IP 地址或付款方式链接的帐户网络——这表明存在协调欺诈。 对于开发人员来说，这意味着设计集成特征工程（例如，计算每小时登录尝试次数等速度指标）和模型训练的管道，以提高准确性。 决策树或神经网络等工具可以优先处理高风险案例，减少误报，并允许人工审核员专注于关键警报。
AI 推理还可以随着欺诈策略的演变而动态适应。 例如，强化学习可以根据已确认的欺诈案例的反馈来改进检测规则，而异常检测模型会随着用户行为随时间的变化而更新其基线。 一个实际的例子是检测帐户接管尝试：AI 系统可能会注意到用户突然开始从国外访问帐户，而他们的设备指纹与历史模式不同。 通过将这些信号与外部威胁情报（例如，已知的泄露凭据）相关联，系统可以在造成损害之前阻止可疑活动。 对于开发人员来说，实施此类系统需要平衡模型的可解释性、可扩展性和延迟——确保决策发生的速度足够快，以防止欺诈，而不会中断合法用户。