Al centro dell'IA AML c'è una conoscenza dettagliata e aggiornata delle parti della banca e della loro attività, che copre, in particolare, i seguenti dati:
- Attività transazionale
- Posizioni dell'account
- Dati demografici dei partiti
- Dati dell'indagine sui rischi
Questa pagina illustra la creazione e la gestione dei dati utilizzati dall'AI AML, inclusi i dettagli del modello dei dati, dello schema di dati e dei requisiti di dati per l'AML. Lo schema stesso, inclusi i dettagli dei singoli campi, viene visualizzato nel modello dei dati di input AML (file CSV). È inoltre disponibile un set di dati di esempio sintetico tramite la guida rapida.
I seguenti prerequisiti non sono trattati in questa pagina:
- Configurazione per l'utilizzo dell'IA AML con un set di dati AML (consulta Configurare un progetto e le autorizzazioni)
- Funzionalità di sicurezza e conformità (vedi le pagine nella sezione Funzionalità di sicurezza e conformità)
Panoramica dei requisiti relativi ai dati
Il modello dei dati AML accetta informazioni su parti commerciali o di vendita al dettaglio, sui loro account e sulle loro transazioni, nonché informazioni dettagliate sui casi di rischio correlati a queste parti. Questa sezione introduce aspetti importanti del modello dei dati che sono validi per le diverse entità.
Lo schema del modello dei dati AML è organizzato in tre aree: dati di core banking, dati di indagine sui rischi e dati supplementari.
Dati di core banking
- Tabelle: Partito, AccountPartyLink, Transaction
- Finalità: serve come raccolta strutturata di dati sui tuoi clienti e sulla loro attività bancaria, utilizzata per il rilevamento dei rischi. Devono essere inclusi tutti i soggetti, gli account e le transazioni da monitorare. Fornire dati commerciali o di vendita al dettaglio in un set di dati di IA AML
Dati dell'indagine sui rischi
- Tabella: RiskCaseEvent
- Scopo:
- Rappresenta una raccolta strutturata di dati sulle procedure di indagine sui rischi e sulle parti precedentemente identificate come rischiose
- Aiuta a creare etichette di addestramento per i modelli di rischio AML
Dati supplementari
- Tabella: PartySupplementaryData
- Finalità: tabella facoltativa che può contenere informazioni aggiuntive pertinenti per identificare il rischio di riciclaggio di denaro non coperto nel resto dello schema. Dovresti iniziare a utilizzare l'IA AML senza fornire alcun dato aggiuntivo.
Relazioni tra tabelle
Il diagramma seguente descrive le relazioni tra le tabelle, le chiavi primarie e le chiavi esterne.
Errori
Quando crei un set di dati, l'IA AML esegue automaticamente controlli di convalida dei dati. Per informazioni su questi controlli, sui messaggi di errore e su come correggerli, consulta Errori di convalida dei dati.
Per ulteriori informazioni sullo schema tecnico, consulta Modello dei dati di input AML (file CSV). Per comprendere i requisiti e l'ambito della durata dei dati, consulta Informazioni su ambito e durata dei dati. Quando hai preparato le tabelle in BigQuery, puoi utilizzare l'AI AML per creare e gestire un set di dati.