大数据中的预测分析有助于区分欺诈活动，许多先进的机构已经采用了这种方法。例如，包括阿里巴巴集团在内的组织已经建立了一个利用实时大数据处理的欺诈风险评估系统。该系统可以实时分析大量消费者数据并检测任何欺诈交易。

根据一篇发表在《大数据杂志》上的一项研究：大数据对于风险分析变得越来越重要。它通过提高模型质量来影响风险管理，尤其是使用应用程序和行为记分卡。它还比传统系统更快地阐述和解释风险分析信息。它还通过关联洗钱和信用卡欺诈等问题的内部和外部数据来减少人工工作，从而有助于检测欺诈行为。

大数据显示了解决金融行业不同瓶颈和挑战的潜力。这项技术可以发挥多种作用；被利用的数据数量越多，提供的信息就越优质。通过大数据，金融从业者可以看到更高效、以客户为中心的金融产品和服务。