SBI証券とNECは2017年8月8日、株式売買の不正取引をディープラーニング（深層学習）によって見つける実証実験を開始した。楽天証券も同日、NECと共同で、不正取引をディープラーニングで見つける実証実験を開始した。
主に、約定の意思がないのに大量の売り（買い）注文を出し、取引が成立する前に注文を取り消す「見せ玉（みせぎょく）」と呼ばれる不正取引を、ディープラーニングによって監視する。過去の不正取引データを学習させることによって、自動で不正取引を見つけられるようになる。
これまでは、不正取引の疑いがあるとして抽出した審査対象のデータが本当に不正なものかどうかを、人手で判断していた。SBI証券では、1日あたり約200万件の注文件数があり、このうち約10万件を審査対象としている。楽天証券は1日あたり約100万の注文件数があり、このうち約5万件を審査対象としている。審査対象のうち実際の不正取引は少数であり、AIによって審査業務の大部分を置き換えることができれば、審査担当者の業務を減らすことができる。
ディープラーニングを利用したデータ解析ソフトとして、NECの「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」を使う。ディープラーニングの特徴は、手本となるデータから着眼点を自動で設定し、簡単にデータの検知や分類ができること。過去の不正取引をRAPID機械学習に学習させることで、不正取引を自動で見つけられるようになる。
