La complessità delle attività fraudolente, come i furti di pagamenti e il riciclaggio di denaro, si è evoluta in modo direttamente proporzionale ai progressi della tecnologia. Il deep learning riduce significativamente i falsi positivi nel rilevamento delle frodi finanziarie.
Con la disponibilità di enormi volumi di dati dei clienti, ad esempio le transazioni non elaborate nel tempo (RNN) e i vettori di riepilogo delle transazioni (RNN e CNN), le aziende possono addestrare reti neurali IA come auto decodificatori e individuare irregolarità negli schemi delle attività transazionali.