Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować duże ilości danych w czasie rzeczywistym i wykrywać wzorce oszukańczych zachowań, które mogą nie być widoczne dla analityków. Obejmuje to analizę historii zakupów, kwot transakcji, częstotliwości i lokalizacji w celu zidentyfikowania transakcji potencjalnie oszukańczych. Drzewa decyzyjne to jeden rodzaj algorytmu uczenia maszynowego, którego można używać do identyfikowania wzorców w dużych zbiorach danych. Algorytmy te tworzą strukturę przypominającą drzewo, która pomaga klasyfikować transakcje jako oszukańcze lub uzasadnione na podstawie zestawu kryteriów. Drzewa decyzyjne mogą szybko analizować duże ilości danych w czasie rzeczywistym i oznaczać wszelkie transakcje spełniające kryteria oszustwa.