S podvody se bohužel setkáváme všude. Nejznámější jsou podvody při výběru daní, v komerčních i zdravotních pojišťovnách, v utilitách, v telekomunikacích či podvody na banky. Chování podvodníků je velmi heterogenní a dynamické a prokázaných podvodů je ve srovnání s těmi spáchanými málo. Odhalení podvodů však bývá značným přínosem, a proto přes obtížnost této úlohy je ziskovost řešení velmi vysoká. Při detekci podvodů se kombinují expertní pravidla s dataminingovými modely. Kromě tradičních supervizovaných dataminingových modelů tu své místo najdou především modely nesupervizované sloužící k detekci anomálií. V poslední době se též ke skórování na podvod využívají vztahy v sociálních sítích (SNA). Vzhledem k nutnosti kombinovat heterogenní analytické přístupy s expertními pravidly a s rejstříky a seznamy podezřelých osob či událostí, abychom získali spolehlivé skóre, je třeba celý systém optimálně vyladit a nastavit kombinační scénáře.