犯罪预测软件是由美国创业公司PredPol开发的一套犯罪预测程序，它能根据此前犯罪活动发生的时间和地点进行预测，同时参考与犯罪行为和犯罪模式有关的社会学信息。

这套软件并非用来预测谁会成为罪犯，而是用来预测哪些地区即将发生犯罪事件。

犯罪预测软件的设计者是加州圣克拉拉大学的数学教授乔治·莫勒及其率领的团队。

某些犯罪事件有很强的可预测性。例如，一起入室盗窃案件之后，几天内附近地区也可能发生同类案件，和地震后发生余震的规律相似。

2010年，该软件设计团队基于地震后预测余震的原理，以预测余震的方程为基础，设计了预测犯罪软件。

该软件系统会为用户呈现一张城市地图，根据某一地区过往的犯罪活动统计数据，借助特殊算法，计算出某地发生犯罪的概率，犯罪类型，以及最有可能犯罪的时间段。

红框标注的区域——面积500×500英尺（约合150×150米）——就是有可能发生犯罪活动的地区。此外，这一系统还会为用户呈现一张热图，标注出哪些地区更有可能发生盗车案、入室行窃案和抢劫案。

该软件要预测的犯罪事件有三种：入室盗窃、汽车盗窃和盗窃车内物品。软件每天预测三种案件各10起，并将预测的案发地点局限在方圆150平方米以内，然后每天晚上更新数据并进行第二天的预测。

在模拟测试中，设计团队让预测犯罪软件根据2004年—2005年任意一天的入室盗窃案件数据，预测第二天可能发生的同类案件。结果软件预测出了第二天所有入室盗窃案件中四分之一的发生地点和时间。

2011年，这套犯罪预测软件在美国加州海滨城市圣克鲁兹进行了首次实行测试。圣克鲁兹警方在这套预测软件的指导下，有针对性地进行巡逻，期望警察的存在能震慑可能的罪犯。即使不能阻止犯罪，警察也能尽快赶到，援救受害者、逮捕罪犯。

2011年末，洛杉矶警方也对这套软件进行了测试。

两地警察局的测试结果均显示这套犯罪预测软件拥有不俗的预测能力，可大幅降低犯罪率。

在洛杉矶，使犯罪预测软件的地区的犯罪率降低了13%，而同一时间段内，洛杉矶全市的犯罪率增长了0.4%。在圣克鲁兹，2011年7月的盗窃犯罪比2010年同期减少了27%。

1、该软件能够分析已发生犯罪的时间地点，预测“犯罪余震”会在什么时间发生在什么地方。

2、能够减少文书工作，提高警方的工作效率，让他们将精力放在他们最擅长的事情上。

3、预防犯罪，降低犯罪率。

犯罪预测软件是一项全新的警务技术，有望应用到美国各地的执法部门。不过，这款软件的应用也面临一系列不利因素，例如紧张的预算、官僚作风和美国的文化，让警察接受和适应此类型的新技术需要一个时间和过程。

此外，这款软件并不能取代警察。在进入锁定区域进行调查时，仍需要派遣优秀的警察。