预测分析通过使用历史数据和统计模型来识别指示欺诈活动的行为模式，从而增强欺诈检测。它通过分析过去的交易、用户行为和其他数据集来构建模型，以实时标记异常或可疑行为。例如，如果信用卡交易偏离了用户典型的消费习惯，例如在国外进行异常大额的购买，系统可以触发警报。开发人员使用机器学习算法（如决策树或神经网络）来实现这些模型，这些算法通过标记的欺诈案例学习来预测风险。
预测分析的一个主要优势在于其能够快速处理大量数据并检测细微的、不断演变的欺诈模式。例如，在银行业，模型可能会监控登录尝试，跟踪设备类型、位置和时间等因素。如果在短时间内从不熟悉的设备上发生多次登录失败，系统可能会阻止访问或请求额外的身份验证。同样，电子商务平台使用预测模型通过分析注册数据（例如，一次性电子邮件地址、快速 IP 更改）和交易历史记录来识别虚假帐户。这些模型通常在标记的数据集上进行训练，其中欺诈活动和合法活动被清楚地标记，从而使它们能够为新事件分配风险评分。
然而，有效的欺诈检测需要仔细调整以平衡准确性和误报。开发人员必须确保定期重新训练模型以适应新的欺诈策略，例如网络钓鱼计划或合成身份欺诈。例如，支付网关可能会每周使用新的交易数据更新其模型，以领先于新兴威胁。此外，集成实时数据管道和反馈循环（其中标记的交易经过审核并确认为欺诈或合法）有助于改进模型性能。通过将预测分析与基于规则的系统（例如阻止超过一定金额的交易）相结合，开发人员可以创建分层防御，从而在减少风险的同时最大限度地减少对合法用户的干扰。