一旦发现异常，可以立即采取相应的措施，如暂停支付、发送验证短信等。同时，也可建立白名单，用于信任和优先处理。机器学习技术可以自动学习和适应新的数据模式和变化，从而提高对安全威胁的识别和应对能力。
跨境支付利用数据分析可以有效提升支付安全性。以下是一些方法：
1. 强化实时监控：通过数据分析技术，能够对跨境支付交易进行实时监测和分析。可以建立模型来识别异常交易模式，包括大额支付、频繁支付等。一旦发现异常，可以立即采取相应的措施，如暂停支付、发送验证短信等。
2. 建立黑名单：通过数据分析，可以识别出涉嫌欺诈、欺诈行为频繁的账户，将其列入黑名单，限制其进行跨境支付。同时，也可建立白名单，用于信任和优先处理。
3. 强化身份验证：数据分析可以用于识别用户的行为模式和交易习惯，从而建立用户基准模型。如果发现不符合该模型的交易，可以进行额外的身份验证，如短信验证码、指纹识别等，以确保交易的真实性和安全性。
4. 数据共享和风险评估：跨境支付涉及多个国家和机构的合作，数据共享可以帮助相关机构更好地评估风险。数据分析可以整合不同来源的数据，进行综合分析，提供更准确的风险评估结果。同时，也可以及时将风险信息分享给相关机构，以便他们加强对相应交易的监控。
5. 预测模型和机器学习：通过历史数据的分析，可以建立预测模型来预测未来可能出现的安全问题和欺诈行为。机器学习技术可以自动学习和适应新的数据模式和变化，从而提高对安全威胁的识别和应对能力。
总的来说，跨境支付利用数据分析可以更好地识别异常交易行为、加强身份验证、评估风险和预测安全问题，从而提升支付安全性。