전통적 범죄예측 모델은 과거의 데이터를 기반으로 미래를 예측하고, 다양한 변인을 입력인자로 하여 통계적 기법처리를 통해 원하는 결과를 도출하는 것이다. 하지만 그 변인이 다양해 한계가 발생하는데, 이때 인공지능, 머신러닝이 필요하다. 
전통적 범죄예측 모델의 단점은 인공지능을 이용하여 개선할 수 있다. 예측 모델의 기본은 과거로부터 배워서 미래를 본다는 것이다. 통계모델을 이용하여, 데이터를 행동패턴에 넣고 미래의 결과를 예견할 수 있다는 것이다. 범죄예측의 간단한 예를 보면, 절도의 빈도와 피해금액을 토대로 다음 절도 범행이 며칠 이내에 일어날 것이라고 예측하는 것이다. 단정적으로 언제 그러한 범행이 일어날 것이라고 이야기할 수 없지만, 어느 정도 범위는 한정할 수 있다. 범죄 예측 시스템은 다양한 변인을 입력인자로 하여 통계적 기법처리를 통해 소망하는 결과를 도출하는 것이다. 그러나 범죄발생의 원인으로 볼 수 있는 인자는 워낙 다양하여, 그 인자와 범죄와의 상관관계는 통상적 인지범위를 넘는다. 따라서 각 시스템에서 다양한 변인을 대상으로 행하는 상관관계 분석은 한계가 있을 수밖에 없는데, 이러한 한계를 뛰어넘기 위해 인공지능 특히 머신러닝의 도움을 받을 수밖에 없다. 즉 범죄예측기법에 인공지능의 활용이 필요불가결한 시점이 도래했다.