Addestra e testa i modelli progettati per rilevare il riciclaggio di denaro

Crea un'istanza

Questa sezione descrive come creare un'istanza. L'istanza AML AI si trova alla radice di tutte le altre risorse AML AI. Ogni istanza richiede una singola chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK) associata che viene utilizzata per criptare tutti i dati creati dall'AI AML.

Creazione di un keyring

Per creare un keyring, utilizza il metodo projects.locations.keyRings.create.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings?key_ring_id=my-key-ring"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings?key_ring_id=my-key-ring" | Select-Object -Expand Content

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring",
  "createTime": CREATE_TIME
}

gcloud kms keyrings create my-key-ring \
  --location LOCATION

gcloud kms keyrings create my-key-ring `
  --location LOCATION

gcloud kms keyrings create my-key-ring ^
  --location LOCATION

$

Crea una chiave

Per creare una chiave, utilizza il metodo projects.locations.keyRings.cryptoKeys.

{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}

cat > request.json << 'EOF'
{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys?crypto_key_id=my-key"

@'
{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys?crypto_key_id=my-key" | Select-Object -Expand Content

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key",
  "primary": {
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key/cryptoKeyVersions/1",
    "state": "ENABLED",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "protectionLevel": "SOFTWARE",
    "algorithm": "GOOGLE_SYMMETRIC_ENCRYPTION",
    "generateTime": GENERATE_TIME
  },
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT",
  "createTime": CREATE_TIME,
  "versionTemplate": {
    "protectionLevel": "SOFTWARE",
    "algorithm": "GOOGLE_SYMMETRIC_ENCRYPTION"
  },
  "destroyScheduledDuration": "86400s"
}

gcloud kms keys create my-key \
  --keyring my-key-ring \
  --location LOCATION \
  --purpose "encryption"

gcloud kms keys create my-key `
  --keyring my-key-ring `
  --location LOCATION `
  --purpose "encryption"

gcloud kms keys create my-key ^
  --keyring my-key-ring ^
  --location LOCATION ^
  --purpose "encryption"

$

Crea l'istanza utilizzando l'API

Per creare un'istanza, utilizza il metodo projects.locations.instances.create.

Corpo JSON della richiesta:

{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances?instance_id=my-instance"

@'
{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances?instance_id=my-instance" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

In caso di esito positivo, il corpo della risposta contiene un'operazione a lunga esecuzione che contiene un ID che può essere utilizzato per recuperare lo stato in corso dell'operazione asincrona. Copia il valore OPERATION_ID restituito da utilizzare nella sezione successiva.

Controlla il risultato

Utilizza il metodo projects.locations.operations.get per verificare se l'istanza è stata creata. Se la risposta contiene "done": false, ripeti il comando finché la risposta non contiene "done": true.

Le operazioni descritte in questa guida possono richiedere da alcuni minuti a diverse ore. Devi attendere il completamento di un'operazione prima di procedere con questa guida perché l'API utilizza l'output di alcuni metodi come input per altri metodi.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• OPERATION_ID: l'identificatore dell'operazione

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "endTime": END_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.Instance",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "updateTime": UPDATE_TIME,
    "kmsKey": "projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key",
    "state": "ACTIVE"
  }
}

Concedi l'accesso alla chiave CMEK

L'API crea automaticamente un account di servizio nel progetto. Il service account deve avere accesso alla chiave CMEK per poterla utilizzare per criptare e decriptare i dati sottostanti. Concedi l'accesso alla chiave.

gcloud kms keys add-iam-policy-binding "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key" \
  --keyring "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring" \
  --location "LOCATION" \
  --member "serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter" \
  --project="PROJECT_ID"

Creare set di dati BigQuery

Questa sezione descrive come creare set di dati BigQuery di input e di output, quindi copiare i dati bancari di esempio nel set di dati di input.

Crea un set di dati di output

Crea un set di dati da utilizzare per inviare gli output della pipeline AML.

bq mk \
  --location=LOCATION \
  --project_id=PROJECT_ID \
  my_bq_output_dataset

bq mk `
  --location=LOCATION `
  --project_id=PROJECT_ID `
  my_bq_output_dataset

Crea un set di dati di input

Crea un set di dati in cui copiare le tabelle bancarie di esempio.

bq mk \
  --location=LOCATION \
  --project_id=PROJECT_ID \
  my_bq_input_dataset

bq mk `
  --location=LOCATION `
  --project_id=PROJECT_ID `
  my_bq_input_dataset

Copia il set di dati di esempio

I dati bancari di esempio vengono forniti come set di dati BigQuery nel progetto del set di dati condiviso di Google. Per poter accedere a questo set di dati, devi avere accesso all'API AML AI. Ecco alcune delle funzionalità chiave di questo set di dati:

• 100.000 parti
• Un intervallo di tempo principale dal 1° gennaio 2020 al 1° gennaio 2023 e altri 24 mesi di dati storici
• 300 casi di rischio negativi e 20 positivi al mese
• Casi di rischio con i seguenti attributi:
  • La metà dei casi di rischio positivi riguarda attività di strutturazione che si sono verificate nei due mesi precedenti l'evento AML_PROCESS_START
  • L'altra metà copre le parti con l'importo più elevato di denaro ricevuto nei due mesi precedenti l'evento AML_PROCESS_START
  • I casi negativi vengono generati in modo casuale
  • Una probabilità dello 0, 1% che la situazione di rischio venga generata nello stato opposto (ad esempio, una parte casuale positiva o una parte con attività di organizzazione o con il reddito più elevato e segnalata come negativa)
• Lo schema AML è definito nel modello dei dati di input AML.

1. Copia i dati bancari di esempio nel set di dati di input che hai creato.

   Bash

   bq mk --transfer_config \
     --project_id=PROJECT_ID \
     --data_source=cross_region_copy \
     --target_dataset="my_bq_input_dataset" \
     --display_name="Copy the AML sample dataset." \
     --schedule=None \
     --params='{
       "source_project_id":"bigquery-public-data",
       "source_dataset_id":"aml_ai_input_dataset",
       "overwrite_destination_table":"true"
     }'
   

   PowerShell

   bq mk --transfer_config `
   --project_id=PROJECT_ID `
   --data_source=cross_region_copy `
   --target_dataset="my_bq_input_dataset" `
   --display_name="Copy the AML sample dataset." `
   --schedule=None `
   --params='{\"source_project_id\":\"bigquery-public-data\",\"source_dataset_id\":\"aml_ai_input_dataset\",\"overwrite_destination_table\":\"true\"}'
   

2. Monitora il job di trasferimento dati.

   Bash

   bq ls --transfer_config \
   --transfer_location=LOCATION \
   --project_id=PROJECT_ID \
   --filter="dataSourceIds:cross_region_copy"
   

   PowerShell

   bq ls --transfer_config `
   --transfer_location=LOCATION `
   --project_id=PROJECT_ID `
   --filter="dataSourceIds:cross_region_copy"
   

   Al termine del trasferimento, viene creato un job di trasferimento dati con il nome visualizzatoCopy the AML sample dataset.

   Puoi anche controllare lo stato del trasferimento utilizzando la console Google Cloud.

   Dovresti vedere un output simile al seguente.

                        name                           displayName         dataSourceId       state
   -------------------------------------------  -----------------------  -----------------  ---------
   projects/294024168771/locations/us-central1  Copy AML sample dataset  cross_region_copy  SUCCEEDED
   

Concedi l'accesso ai set di dati BigQuery

L'API crea automaticamente un account di servizio nel progetto. L'account servizio deve avere accesso ai set di dati di input e di output BigQuery.

1. Concedi l'accesso in lettura al set di dati di input e alle relative tabelle.

   Bash

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false \
     'GRANT `roles/bigquery.dataViewer` ON SCHEMA `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset` TO "serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com"'
   

   PowerShell

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false "GRANT ``roles/bigquery.dataViewer`` ON SCHEMA ``PROJECT_ID.my_bq_input_dataset`` TO 'serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com'"
   

2. Concedi l'accesso in scrittura al set di dati di output.

   Bash

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false \
     'GRANT `roles/bigquery.dataEditor` ON SCHEMA `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset` TO "serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com"'
   

   PowerShell

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false "GRANT ``roles/bigquery.dataEditor`` ON SCHEMA ``PROJECT_ID.my_bq_output_dataset`` TO 'serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com'"
   

Creare un set di dati di IA AML

Crea un set di dati di IA AML per specificare le tabelle del set di dati BigQuery di input e l'intervallo di tempo da utilizzare.

Per creare un set di dati, utilizza il metodo projects.locations.instances.datasets.create.

Corpo JSON della richiesta:

{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets?dataset_id=my-dataset"

@'
{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets?dataset_id=my-dataset" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Puoi controllare il risultato dell'operazione utilizzando il nuovo ID operazione. Puoi farlo per le restanti richieste API utilizzate in questa guida.

Crea una configurazione del motore

Crea una configurazione del motore AML AI per ottimizzare automaticamente gli iperparametri in base a una determinata versione del motore e ai dati forniti. Le versioni del motore vengono rilasciate periodicamente e corrispondono a diverse logiche di modelli (ad esempio, il targeting di un'attività di vendita al dettaglio rispetto a una commerciale).

Per creare una configurazione dell'engine, utilizza il metodo projects.locations.instances.engineConfigs.create.

Questa fase prevede l'ottimizzazione degli iperparametri, che può richiedere del tempo. A condizione che i dati non cambino in modo sostanziale, questo passaggio può essere utilizzato per creare e testare molti modelli.

Corpo JSON della richiesta:

{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "30"
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "30"
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs?engine_config_id=my-engine-config"

@'
{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "30"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs?engine_config_id=my-engine-config" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

crea un modello

In questo passaggio, addestri un modello di IA AML utilizzando 12 mesi di dati precedenti al 01/07/2021.

Per creare un modello, utilizza il metodo projects.locations.instances.models.create.

Corpo JSON della richiesta:

{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

cat > request.json << 'EOF'
{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models?model_id=my-model"

@'
{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models?model_id=my-model" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Creare un risultato del backtest

La previsione del backtest utilizza il modello addestrato sui dati storici esistenti. Crea un risultato del backtest sui 12 mesi di dati precedenti a gennaio 2023, che non sono stati utilizzati per l'addestramento. Questi mesi vengono utilizzati per determinare quante richieste potremmo dover elaborare se avessimo utilizzato il modello addestrato a luglio 2021 in produzione da gennaio a dicembre 2022.

Per creare un risultato del backtest, utilizza il metodo projects.locations.instances.backtestResults.create.

Corpo JSON della richiesta:

{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

cat > request.json << 'EOF'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults?backtest_result_id=my-backtest-results"

@'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults?backtest_result_id=my-backtest-results" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Esportare i metadati dei risultati del backtest

Una volta eseguito un backtest, devi esportarne i risultati in BigQuery per visualizzarli. Per esportare i metadati dal risultato del backtest, utilizza il metodo projects.locations.instances.backtestResults.exportMetadata.

Corpo JSON della richiesta:

{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results:exportMetadata"

@'
{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results:exportMetadata" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results",
    "verb": "exportMetadata",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Al termine dell'operazione, svolgi i seguenti passaggi:

1. Apri BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla console Google Cloud

2. Nel riquadro Explorer, individua ed espandi il progetto.

3. Espandi my_bq_output_dataset e fai clic su my_backtest_results_metadata.

4. Nella barra dei menu, fai clic su Anteprima.

5. Nella colonna name, trova la riga con ObservedRecallValues.

   

6. Supponiamo che la tua capacità di indagine sia di 120 al mese. Trova l'oggetto valore di richiamo con "partyInvestigationsPerPeriod": "120". Per i seguenti valori di esempio, se limiti le indagini ai soggetti con punteggi di rischio superiori a 0,53, puoi aspettarti di esaminare 120 nuovi soggetti ogni mese. Durante il periodo di backtesting, ovvero il 2022, identificaresti l'86% dei casi identificati dal sistema precedente (e possibilmente altri che non sono stati identificati dalle tue attuali procedure).

   {
     "recallValues": [
       ...
       {
         "partyInvestigationsPerPeriod": "105",
         "recallValue": 0.8142077,
         "scoreThreshold": 0.6071321
       },
       {
         "partyInvestigationsPerPeriod": "120",
         "recallValue": 0.863388,
         "scoreThreshold": 0.5339603
       },
       {
         "partyInvestigationsPerPeriod": "135",
         "recallValue": 0.89071035,
         "scoreThreshold": 0.4739899
       },
       ...
     ]
   }
   

Scopri di più sugli altri campi nei risultati del backtest.

Modificando il campo partyInvestigationsPerPeriodHint, puoi modificare il numero di indagini prodotte da un backtest. Per ottenere punteggi da esaminare, registrare le parti e produrre previsioni in base a queste.

Importare le parti registrate

Prima di creare i risultati di previsione, devi importare le parti registrate (ovvero i clienti nel set di dati).

Per importare le parti registrate, utilizza il metodo projects.locations.instances.importRegisteredParties.

Corpo JSON della richiesta:

{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance:importRegisteredParties"

@'
{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance:importRegisteredParties" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "importRegisteredParties",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Continua a controllare il risultato di questa operazione fino al completamento. Al termine, dovresti vedere che 10.000 partiti sono stati registrati nell'output JSON.

Creare un risultato di previsione

Crea un risultato di previsione per gli ultimi 12 mesi nel set di dati. Questi mesi non sono stati utilizzati durante l'addestramento. La creazione dei risultati di previsione genera punteggi per ogni azienda in ogni mese in tutti i periodi di previsione.

Per creare un risultato di previsione, utilizza il metodo projects.locations.instances.predictionResults.create.

Corpo JSON della richiesta:

{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

cat > request.json << 'EOF'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}
EOF

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults?prediction_result_id=my-prediction-results"

@'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults?prediction_result_id=my-prediction-results" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Analizzare una singola richiesta di struttura nella console Google Cloud

1. Apri BigQuery nella console Google Cloud.

   Vai alla console Google Cloud

2. Nel riquadro dei dettagli, fai clic sulla scheda Query senza titolo per visualizzare l'editor.

3. Copia la seguente istruzione SQL nell'editor e fai clic su Esegui.

   SELECT *
   FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction`
   WHERE account_id = '1E60OAUNKP84WDKB' AND DATE_TRUNC(book_time, MONTH) = "2022-08-01"
   ORDER by book_time
   

   Questo estratto conto controlla l'ID account 1E60OAUNKP84WDKB ad agosto 2022. Questo account è collegato all'ID gruppo EGS4NJD38JZ8NTL8. Puoi trovare l'ID persona per un determinato ID account utilizzando la tabella AccountPartyLink.

   I dati sulle transazioni mostrano frequenti transazioni arrotondate mirate a un singolo conto poco dopo depositi in contanti di importo elevato, il che sembra sospetto. Queste transazioni potrebbero indicare attività di smurfing (ovvero la suddivisione di una transazione di denaro di importo elevato in transazioni di importo inferiore) o la strutturazione.

   

4. Copia la seguente istruzione SQL nell'editor e fai clic su Esegui.

   SELECT *
   FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event`
   WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
   

   Questa dichiarazione mostra che è stato rilevato un caso di rischio che ha portato all'uscita di questa parte. La richiesta relativa a rischi è stata avviata due mesi dopo l'attività sospetta.

   

5. Copia la seguente istruzione SQL nell'editor e fai clic su Esegui.

   SELECT *
   FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results`
   WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
   ORDER BY risk_period_end_time
   

   Controllando i risultati della previsione, puoi vedere che il punteggio di rischio della parte salta da quasi zero (nota il valore dell'esponente) a valori elevati nei mesi successivi all'attività sospetta. I tuoi risultati potrebbero essere diversi da quelli mostrati.

   

   Il punteggio di rischio non è una probabilità. Un punteggio di rischio deve sempre essere valutato rispetto ad altri punteggi di rischio. Ad esempio, un valore apparentemente ridotto può essere considerato positivo nei casi in cui gli altri punteggi di rischio sono inferiori.

6. Copia la seguente istruzione SQL nell'editor e fai clic su Esegui.

   SELECT *
   FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability`
   WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
   AND risk_period_end_time = '2022-10-01'
   

   Controllando i risultati di spiegabilità, puoi vedere che le famiglie di funzionalità corrette ottengono i valori più elevati.