인공지능 범죄예측 결과는 법적으로 용인하기 어려운 면이 있지만 불심검문처럼 낮은 정도의 혐의 요건은 인공지능 예측결과로도 가능할 수 있다. 기존엔 수상한 행동이라는 불명확한 기준과 직감으로 불심검문을 했는데, 빅 데이터 지식처리 인공지능에 의한 범죄예측 결과는 기존 보다 범죄혐의 충족에 우월하다. 이에 경찰관 개인의 사전정보라는 스몰 데이터가 빅데이터 기반으로 대체되었다는 평가가 가능하다. 
인공지능 범죄예측 결과는 앞서 살펴본 바와 같이 그 기법의 불투명성이나 블랙박스와 같은 성격 때문에 법적으로 용인하기 어려운 측면이 있는 것은 사실이다. 인공지능 예측결과를 불심검문의 근거로 삼고자 할 때는 다른 기준이 적용될 필요가 있다. 불심검문이 요구하는 비교적 낮은 정도의 혐의 요건은 이러한 인공지능 예측결과 단독으로도 충족이 가능할 수 있다고 보인다. 기존의 불심 검문이 개시되는 양상을 보면 수상한 행동이라는 불명확한 기준과 경찰관의 직감에 의하여 불심검문이 행하여졌는데, 빅 데이터 지식처리 인공지능에 의한 범죄예측 결과는 이런 행태보다는 범죄혐의 충족에 있어 우월하다고 하여야 할 것이다. 나아가 범죄예측 결과를 단독으로 불심검문의 근거로 삼지 않고, 불심검문 시 수상한 행동 등과 함께 고려하여야 할 불심검문 당시 경찰관이 가지고 있는 사전정보 및 지식을 대체하는 용도로 사용한다면 적법성 차원의 문제는 불식시킬 수 있다고 본다. 이러한 빅 데이터 지식처리 인공지능 예측결과가 경찰관이 가지고 있는 사전정보 및 지식이나 막연한 직감보다는 불심검문 근거로서 모호성이나 문제점이 훨씬 적고 또 획일적인 HCA보다는 더 합리적 기준이며 아울러 HCA의 일률적 적용과 관련한 부당한 차별의 문제 등을 해결할 수도 있다. 이런 점으로 인해 경찰관 개인의 사전정보라는 스몰 데이터 기반이 빅데이터 기반으로 대체되었다는 평가가 가능할 것이다. 범죄예측 시스템의 예측결과의 정확성이 비교적 높다는 점도 긍정적 요인으로 감안하여야 할 것이다.