Regelbasierte weisen diverse Einschränkungen und Herausforderungen auf. In der Vergangenheit bedeutete dies eine verringerte Wirksamkeit bei der Aufdeckung und Verhinderung von Finanzkriminalität.  

So müssen Regeln und Grenzwerte hierbei beispielsweise manuell erstellt und aktualisiert werden. Das System kann dadurch weniger flexibel auf sich abzeichnende und neuartige Bedrohungen eingehen.  Ebenso analysieren regelbasierte Systeme einzelne Transaktionen in der Regel isoliert und bieten möglicherweise keinen umfassenden Überblick über das Verhalten oder die Beziehungen von Kunden und Gegenparteien. Dabei ist es möglich, dass Verbindungen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Transaktionen oder Konten übersehen werden. Diese können allerdings für die Aufdeckung komplexerer Betrugsnetze oder Geldwäschesysteme von entscheidender Bedeutung sein. 

Im Gegensatz dazu durch die gleichzeitige Kombination mehrerer interner und externer Datensätze auf einem völlig neuen Niveau statt. Denn dabei entsteht ein klareres Verständnis von Kunden, Gegenparteien, den dazwischenliegenden Beziehungen sowie Verhaltensweisen – und das in Echtzeit. Durch den Einsatz fortschrittlicher und Netzwerkgenerierungstechniken wird beim kontextbezogenem Monitoring der Schwerpunkt auf die ganzheitliche Darstellung von Beziehungen und Zusammenhängen statt auf isolierte Transaktionsrisiken gelegt. 

Durch diesen zusätzlich gewonnenen Kontext können verborgene Risiken identifiziert werden. Gleichzeitig werden dabei weniger, jedoch genauere Warnmeldungen generiert. und Betriebskosten gesenkt und erkenntnisgestützte Risikoprozesse effektiver und effizienter gemacht werden, ohne bestehende Systeme ersetzen zu müssen.