Treine e teste modelos projetados para detectar lavagem de dinheiro
Neste guia, você vai aprender a treinar e testar modelos projetados para detectar lavagem de dinheiro. Você vai realizar algumas etapas básicas para preparar o ambiente e criar uma instância de IA antilavagem de dinheiro. Em seguida, você fornece informações dados de transações de um dos conjuntos de dados do Google (na forma de tabelas do BigQuery) como entrada para a IA antilavagem de dinheiro. Esta entrada é usada para treinar e fazer backtest de um modelo.
Depois de registrar as partes para a previsão, a API faz previsões do modelo. O resultados são usados para analisar uma parte do exemplo que está lavando dinheiro por estruturação de fundos.
Antes de começar
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
Create or select a Google Cloud project.
-
Create a Google Cloud project:
gcloud projects create PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with a name for the Google Cloud project you are creating. -
Select the Google Cloud project that you created:
gcloud config set project PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with your Google Cloud project name.
-
-
Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.
-
Enable the required APIs:
gcloud services enable financialservices.googleapis.com
bigquery.googleapis.com cloudkms.googleapis.com bigquerydatatransfer.googleapis.com -
If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:
gcloud auth application-default login
You don't need to do this if you're using Cloud Shell.
-
Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles:
roles/financialservices.admin, roles/cloudkms.admin, roles/bigquery.admin
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
- Replace
PROJECT_ID
with your project ID. -
Replace
USER_IDENTIFIER
with the identifier for your user account. For example,user:myemail@example.com
. - Replace
ROLE
with each individual role.
- Replace
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
Create or select a Google Cloud project.
-
Create a Google Cloud project:
gcloud projects create PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with a name for the Google Cloud project you are creating. -
Select the Google Cloud project that you created:
gcloud config set project PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with your Google Cloud project name.
-
-
Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.
-
Enable the required APIs:
gcloud services enable financialservices.googleapis.com
bigquery.googleapis.com cloudkms.googleapis.com bigquerydatatransfer.googleapis.com -
If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:
gcloud auth application-default login
You don't need to do this if you're using Cloud Shell.
-
Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles:
roles/financialservices.admin, roles/cloudkms.admin, roles/bigquery.admin
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
- Replace
PROJECT_ID
with your project ID. -
Replace
USER_IDENTIFIER
with the identifier for your user account. For example,user:myemail@example.com
. - Replace
ROLE
with each individual role.
- Replace
- As solicitações de API neste guia usam o mesmo projeto e local do Google Cloud
e códigos de recursos codificados para facilitar o preenchimento do guia. O recurso
Os IDs seguem o padrão
my-
resource-type (por exemplo,my-key-ring
emy-model
).Verifique se as substituições a seguir estão definidas para este guia:
PROJECT_ID
: o ID do projeto do Google Cloud listado nas Configurações do IAM.PROJECT_NUMBER
: o número do projeto associadoPROJECT_ID
. Você o número do projeto está na Configurações do IAM.LOCATION
: o localização dos recursos da API; use uma das regiões com suporteMostrar locaisus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
Permissões necessárias
As seguintes permissões são necessárias para concluir este guia de início rápido:
Permissão | Descrição |
---|---|
cloudkms.keyRings.create | Crie um keyring do Cloud KMS |
cloudkms.cryptoKeys.create | Criar uma chave do Cloud KMS |
financialservices.v1instances.create | Criar uma instância da IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.operations.get | Receber uma operação da IA antilavagem de dinheiro |
cloudkms.cryptoKeys.getIamPolicy | Receber a política do IAM em uma chave do Cloud KMS |
cloudkms.cryptoKeys.setIamPolicy | Definir a política do IAM em uma chave do Cloud KMS |
bigquery.datasets.create | Criar um conjunto de dados do BigQuery |
bigquery.transfers.get | Receber uma transferência do serviço de transferência de dados do BigQuery |
bigquery.transfers.update | Criar uma transferência do serviço de transferência de dados do BigQuery |
bigquery.datasets.setIamPolicy | Definir a política do IAM em um conjunto de dados do BigQuery |
bigquery.datasets.update | Atualizar um conjunto de dados do BigQuery |
financialservices.v1datasets.create | Criar um conjunto de dados da IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1engineconfigs.create | Criar uma configuração do mecanismo da IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1models.create | Criar um modelo de IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1backtests.create | Criar um resultado de backtest da IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1backtests.exportMetadata | Exportar metadados de um resultado de backtest da IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1instances.importRegisteredParties | Importar partes registradas para uma instância de IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1predictions.create | Criar um resultado de previsão da IA antilavagem de dinheiro |
bigquery.jobs.create | Criar um job do BigQuery |
bigquery.tables.getData | Extrair dados de uma tabela do BigQuery |
financialservices.v1predictions.delete | Excluir um resultado de previsão de IA de AML |
financialservices.v1backtests.delete | Excluir um resultado de backtest da IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1models.delete | Excluir um modelo de IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1engineconfigs.delete | Excluir uma configuração do mecanismo da IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1datasets.delete | Excluir um conjunto de dados da IA antilavagem de dinheiro |
financialservices.v1instances.delete | Excluir uma instância da IA antilavagem de dinheiro |
bigquery.datasets.delete | Excluir um conjunto de dados do BigQuery |
Criar uma instância
Esta seção descreve como criar uma instância. A IA antilavagem de dinheiro da instância fica na raiz de todos os outros recursos da IA antilavagem de dinheiro. Cada requer uma única chave de criptografia gerenciada pelo cliente (CMEK) associada usada para criptografar dados criados pela IA antilavagem de dinheiro.
Crie um keyring
Para criar um keyring, use o
projects.locations.keyRings.create
.
REST
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
execute o seguinte comando:
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"
PowerShell
execute o seguinte comando:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring", "createTime": CREATE_TIME }
gcloud
Execute o seguinte comando:
Linux, macOS ou Cloud Shell
gcloud kms keyrings create my-key-ring \ --location LOCATION
Windows (PowerShell)
gcloud kms keyrings create my-key-ring ` --location LOCATION
Windows (cmd.exe)
gcloud kms keyrings create my-key-ring ^ --location LOCATION
$
Crie uma chave
Para criar uma chave, use o
método
projects.locations.keyRings.cryptoKeys
.
REST
Corpo JSON da solicitação:
{ "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT" }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
cat > request.json << 'EOF' { "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT" } EOF
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT" } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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
Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:
LOCATION
: a localização do keyring. Use uma das regiões compatíveisMostrar locaisus-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
Execute o seguinte comando:
Linux, macOS ou Cloud Shell
gcloud kms keys create my-key \ --keyring my-key-ring \ --location LOCATION \ --purpose "encryption"
Windows (PowerShell)
gcloud kms keys create my-key ` --keyring my-key-ring ` --location LOCATION ` --purpose "encryption"
Windows (cmd.exe)
gcloud kms keys create my-key ^ --keyring my-key-ring ^ --location LOCATION ^ --purpose "encryption"
$
Criar a instância usando a API
Para criar uma instância, use o
método
projects.locations.instances.create
.
Corpo JSON da solicitação:
{ "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key" }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
cat > request.json << 'EOF' { "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key" } EOF
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key" } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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 }
Se a solicitação for bem-sucedida, o corpo da resposta conterá uma
operação de longa duração
que contém um ID que pode ser usado para extrair o status em andamento da
operação assíncrona. Copie o OPERATION_ID
retornado para usar na próxima
seção.
Confira o resultado
Use o
projects.locations.operations.get
para verificar se a instância foi criada. Se a resposta contiver
"done": false
, repita o comando até que ela contenha "done": true
.
As operações neste guia podem levar de alguns minutos a várias horas para serem concluídas. Aguarde a conclusão de uma operação antes de prosseguir neste guia porque a API usa a saída de alguns métodos como entrada para outros.
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
OPERATION_ID
: o identificador da operação
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
execute o seguinte comando:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"
PowerShell
execute o seguinte comando:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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" } }
Conceder acesso à chave CMEK
A API cria automaticamente uma conta de serviço no projeto. A conta de serviço precisa ter acesso à chave CMEK para usá-la na criptografia e na descriptografia dos dados. Conceda acesso à chave.
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"
Criar conjuntos de dados do BigQuery
Nesta seção, descrevemos como criar registros de entrada e saída do BigQuery conjuntos de dados e copiar os dados bancários de amostra para o conjunto de dados de entrada.
crie um conjunto de dados de saída
Crie um conjunto de dados para enviar as saídas do pipeline de AML.
Bash
bq mk \
--location=LOCATION \
--project_id=PROJECT_ID \
my_bq_output_dataset
PowerShell
bq mk `
--location=LOCATION `
--project_id=PROJECT_ID `
my_bq_output_dataset
Criar um conjunto de dados de entrada
Crie um conjunto de dados para onde copiar as tabelas bancárias de amostra.
Bash
bq mk \
--location=LOCATION \
--project_id=PROJECT_ID \
my_bq_input_dataset
PowerShell
bq mk `
--location=LOCATION `
--project_id=PROJECT_ID `
my_bq_input_dataset
Copie o conjunto de dados de amostra
Os dados bancários de amostra são fornecidos como um conjunto de dados do BigQuery no projeto de conjunto de dados compartilhado do Google. Você precisa ter acesso à API AML AI para que esse conjunto de dados seja acessível. Chave deste conjunto de dados incluem o seguinte:
- 100.000 partes
- Um período principal de 1º de janeiro de 2020 a 1º de janeiro de 2023 e mais 24 meses de dados anteriores
- 300 casos de risco negativo e 20 casos de risco positivo por mês
- Casos de risco com os seguintes atributos:
- Metade dos casos de risco positivo são referentes a atividades de estruturação que
ocorreram nos dois meses anteriores ao evento
AML_PROCESS_START
- A outra metade abrange partes com o maior valor de dinheiro recebido
nos dois meses anteriores ao evento
AML_PROCESS_START
- Casos negativos são gerados aleatoriamente
- Uma chance de 0,1% de o caso de risco ser gerado no estado contrário (por exemplo, uma parte aleatória que é positiva ou uma parte que tem atividade de estruturação ou a maior receita e é informada como negativa)
- Metade dos casos de risco positivo são referentes a atividades de estruturação que
ocorreram nos dois meses anteriores ao evento
- O esquema AML é definido no modelo de dados de entrada antilavagem de dinheiro.
Copie os dados bancários de amostra no conjunto de dados de entrada que você criou.
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\"}'
Monitore o job de transferência de dados.
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"
Após a conclusão da transferência, um job de transferência de dados com o nome de exibição
Copy the AML sample dataset
foi criado.Você também pode conferir o status da transferência usando o console do Google Cloud.
Conceder acesso aos conjuntos de dados do BigQuery
A API cria automaticamente uma conta de serviço no projeto. O serviço precisa de acesso aos conjuntos de dados de entrada e saída do BigQuery.
Conceda acesso de leitura ao conjunto de dados de entrada e às tabelas dele.
Bash
bq query --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 --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'"
Conceda acesso de gravação ao conjunto de dados de saída.
Bash
bq query --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 --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'"
Criar um conjunto de dados da IA antilavagem de dinheiro
Criar um conjunto de dados da IA antilavagem de dinheiro para especificar a entrada Tabelas do conjunto de dados do BigQuery e o período a ser usado.
Para criar um conjunto de dados, use o
projects.locations.instances.datasets.create
.
Corpo JSON da solicitação:
{ "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" } }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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 }
É possível verificar o resultado da operação usando a nova ID da operação. Você pode fazer isso para as solicitações de API restantes usadas no guide.)
Criar uma configuração de mecanismo
Criar uma configuração de mecanismo da IA antilavagem de dinheiro para ajustar automaticamente os hiperparâmetros com base em uma determinada versão do mecanismo e nos dados fornecidos. As versões do Engine são lançadas periodicamente e correspondem a diferentes lógica (por exemplo, segmentar uma linha de negócios de varejo versus uma um).
Para criar uma configuração de mecanismo, use o
projects.locations.instances.engineConfigs.create
.
Essa etapa envolve o ajuste de hiperparâmetros, que pode levar algum tempo para ser processado. Se os dados não mudarem muito, essa etapa pode ser usada para criar e testar vários modelos.
Corpo JSON da solicitação:
{ "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" } }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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 }
Criar um modelo
Nesta etapa, você vai treinar um modelo de IA antilavagem de dinheiro usando 12 meses de até 01/07/2021.
Para criar um modelo, use o
método
projects.locations.instances.models.create
.
Corpo JSON da solicitação:
{ "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" }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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 }
Criar um resultado de backtest
A previsão de teste retrospectivo usa o modelo treinado nos dados históricos atuais. Crie um o resultado do backtest referente aos 12 meses de dados anteriores a janeiro de 2023, que foram que não são usadas no treinamento. Esses meses são usados para determinar quantos casos podemos precisavam funcionar se usássemos o modelo treinado em julho de 2021 na produção durante Janeiro a dezembro de 2022.
Para criar um resultado de backtest, use o
método
projects.locations.instances.backtestResults.create
.
Corpo JSON da solicitação:
{ "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" } }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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 }
Exportar metadados de resultados de backtest
Depois que um backtest é executado, você precisa exportar os resultados para
o BigQuery para visualizá-las. Para exportar metadados do resultado do
backtest, use o método
projects.locations.instances.backtestResults.exportMetadata
.
Corpo JSON da solicitação:
{ "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata", "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE" } }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
cat > request.json << 'EOF' { "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata", "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE" } } EOF
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata", "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE" } } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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 }
Depois que a operação for concluída, faça o seguinte:
Abra o BigQuery no console do Google Cloud.
Encontre e expanda o conjunto de dados gerado no painel Explorer.
Selecione a tabela e clique em Visualizar.
Encontre a linha com o nome ObservedRecallValues.
Suponha que sua capacidade de investigações seja de 120 por mês. Encontre a opção objeto de valor de recall com
"partyInvestigationsPerPeriod": "120"
`. Para o seguindo valores de amostra, se você limitar as investigações a partes com risco pontuações superiores a 0,53, então você pode esperar investigar 120 novos partes interessadas todos os meses. No período de backtesting, em 2022, você identificar 86% dos casos que o sistema anterior identificou (e possivelmente outras, que não foram identificadas pelos seus processos atuais).{ "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 }, ... ] }
Saiba mais sobre os outros campos nos resultados do backtest.
Ao mudar o campo partyInvestigationsPerPeriodHint
, é possível modificar a
número de investigações produzidas por um backtest. Para obter pontuações para
investigar, registrar partes e produzir previsões contra elas.
Importar partes registradas
Antes de criar resultados de previsão, é preciso importar registros partes interessadas (ou seja, clientes do conjunto de dados).
Para importar partes registradas, use o
projects.locations.instances.importRegisteredParties
.
Corpo JSON da solicitação:
{ "partyTables": [ "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration" ], "mode": "REPLACE", "lineOfBusiness": "COMMERCIAL" }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
cat > request.json << 'EOF' { "partyTables": [ "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration" ], "mode": "REPLACE", "lineOfBusiness": "COMMERCIAL" } EOF
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "partyTables": [ "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration" ], "mode": "REPLACE", "lineOfBusiness": "COMMERCIAL" } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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 }
Quando a operação for concluída, você verá que 100.000 partes foram registrados.
Criar um resultado de previsão
criar um resultado de previsão sobre os últimos 12 meses no conjunto de dados; estes meses não foram usadas durante o treinamento. Criar resultados de previsão cria pontuações para para cada parte em cada mês em todos os períodos de previsão.
Para criar um resultado de previsão, use o
método
projects.locations.instances.predictionResults.create
.
Corpo JSON da solicitação:
{ "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" } } }
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
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"
PowerShell
Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json
.
Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir
esse arquivo no diretório atual:
@' { "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
Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação REST:
$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
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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 }
Analisar um único caso de estruturação no console do Google Cloud
Abra o BigQuery no console do Google Cloud. Verifique se o SQL Workspace está selecionado.
A página BigQuery tem três seções principais:
- Menu de navegação do BigQuery
- O painel Explorer
- O painel de detalhes
No painel de detalhes, clique em Escrever nova consulta para abrir o editor de consultas.
Copie a instrução SQL abaixo no editor e clique em Executar.
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
Este extrato verifica o ID da conta
1E60OAUNKP84WDKB
em agosto de 2022. Isso está vinculada ao ID da parteEGS4NJD38JZ8NTL8
. Encontre o ID da parte para um determinado ID de conta usando a tabela AccountPartyLink.Os dados de transação mostram transações circulares frequentes direcionadas a um para uma única conta logo após grandes depósitos de dinheiro, o que parece suspeito. Essas transações podem indicar smurfing (isto é, dividir um grande transação de dinheiro em valores de transação menores) ou estruturação.
Copie a instrução SQL abaixo no editor e clique em Executar.
SELECT * FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event` WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
Esta declaração mostra que houve um caso de risco que levou à saída deste festa. O caso de risco começou dois meses após a atividade suspeita.
Copie a instrução SQL a seguir no editor e clique em Executar.
SELECT * FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results` WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8' ORDER BY risk_period_end_time
Ao verificar os resultados da previsão, é possível ver que a pontuação de risco da parte aumenta de quase zero (observe o valor do expoente) para valores altos nos meses seguintes à atividade suspeita. Os resultados podem ser diferentes dos resultados mostrados.
A pontuação de risco não é uma probabilidade. Uma pontuação de risco sempre deve ser avaliado em relação a outras pontuações de risco. Por exemplo, um valor aparentemente pequeno pode ser considerada positiva nos casos em que as outras pontuações de risco são menores.
Copie a instrução SQL abaixo no editor e clique em Executar.
SELECT * FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability` WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8' AND risk_period_end_time = '2022-10-01'
Ao verificar os resultados da explicabilidade, é possível ver que o atributo correto as famílias pontuam os valores mais altos.
Limpar
Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, exclua o projeto do Google Cloud com esses recursos.
Excluir o resultado da previsão
Para excluir um resultado de previsão, use o
projects.locations.instances.predictionResults.delete
.
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
execute o seguinte comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results"
PowerShell
execute o seguinte comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results" | Select-Object -Expand Content
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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": "delete", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Excluir o resultado do backtest
Para excluir um resultado de backtest, use o
projects.locations.instances.backtestResults.delete
.
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
execute o seguinte comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results"
PowerShell
execute o seguinte comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results" | Select-Object -Expand Content
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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": "delete", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Excluir o modelo
Para excluir um modelo, use o
projects.locations.instances.models.delete
.
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
execute o seguinte comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model"
PowerShell
execute o seguinte comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model" | Select-Object -Expand Content
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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": "delete", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Excluir a configuração do mecanismo
Para excluir uma configuração de mecanismo, use o
projects.locations.instances.engineConfigs.delete
.
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
execute o seguinte comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config"
PowerShell
execute o seguinte comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config" | Select-Object -Expand Content
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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": "delete", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Excluir o conjunto de dados
Para excluir um conjunto de dados, use o
projects.locations.instances.datasets.delete
.
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
execute o seguinte comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset"
PowerShell
execute o seguinte comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset" | Select-Object -Expand Content
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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": "delete", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Excluir a instância
Para excluir uma instância, use o
projects.locations.instances.delete
.
Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:
curl
execute o seguinte comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance"
PowerShell
execute o seguinte comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance" | Select-Object -Expand Content
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{ "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": "delete", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Excluir os conjuntos de dados do BigQuery
bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_input_dataset
bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_output_dataset
Excluir a configuração do job de transferência
Liste os jobs de transferência no projeto.
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"
Uma resposta semelhante à seguinte será retornada.
name displayName dataSourceId state ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/transferConfigs/TRANSFER_CONFIG_ID Copy the AML sample dataset. cross_region_copy SUCCEEDED
Copie o nome inteiro, começando com
projects/
e terminando emTRANSFER_CONFIG_ID
.Exclua a configuração de transferência.
Bash
bq rm --transfer_config TRANSFER_CONFIG_NAME
PowerShell
bq rm --transfer_config TRANSFER_CONFIG_NAME
A seguir
- Leia sobre os principais conceitos na visão geral
- Veja a documentação de referência