No centro da IA de AML, há um entendimento detalhado e atualizado das partes do banco e da atividade delas, cobrindo, em particular, os seguintes dados:
- Atividade transacional
- Ativos da conta
- Informações demográficas do partido
- Dados de investigação de risco
Esta página aborda a criação e o gerenciamento de dados usados por IA antilavagem de dinheiro, incluindo detalhes do modelo de dados, esquema de dados e requisitos de dados para a antilavagem de dinheiro. O próprio esquema, incluindo detalhes do campos individuais, aparece no modelo de dados de entrada antilavagem de dinheiro (arquivo CSV). Um conjunto de dados de exemplo sintético também é disponível no Guia de início rápido.
Os seguintes pré-requisitos não são abordados nesta página:
- Configuração para usar a IA antilavagem de dinheiro com um conjunto de dados antilavagem de dinheiro (consulte Configurar um projeto e as permissões)
- Recursos de segurança e conformidade (consulte as páginas em recursos de segurança e compliance)
Visão geral dos requisitos de dados
O modelo de dados antilavagem de dinheiro aceita informações sobre o varejo ou partes comerciais, os respectivos contas e transações e informações detalhadas sobre casos de risco relacionados a essas partes. Esta seção apresenta aspectos importantes do modelo de dados que são válidos entre as diferentes entidades.
O esquema do modelo de dados antilavagem de dinheiro é organizado em três áreas: principais dados bancários, riscos e dados de investigação e dados complementares.
Principais dados bancários
- Tabelas: Party, AccountPartyLink, Transação
- Finalidade: serve como uma coleta estruturada de dados sobre seus clientes e a atividade bancária deles, usada na detecção de riscos. Todas as partes, contas e transações a serem monitoradas precisam ser incluídas. Forneça dados de varejo ou dados comerciais em um conjunto de dados da IA antilavagem de dinheiro
Dados de investigação de risco
- Tabela: RiskCaseEvent
- Finalidade:
- Serve como uma coleção estruturada de dados sobre investigação de risco. processos e partes previamente identificados como arriscados
- Ajuda na criação de rótulos de treinamento para modelos de risco antilavagem de dinheiro
Dados complementares
- Tabela: PartySupplementaryData
- Finalidade: tabela opcional que pode conter informações adicionais relevantes para identificar o risco de lavagem de dinheiro que não está coberto pelo restante do esquema. Comece a usar a IA antilavagem de dinheiro sem fornecer nenhuma dados complementares.
Relações de tabelas
O diagrama a seguir descreve as relações entre tabelas, chaves primárias e chaves estrangeiras.
Erros
Quando você cria um conjunto de dados, a IA antilavagem de dinheiro executa os dados automaticamente. as verificações de validação. Para informações sobre essas verificações, as mensagens de erro e como corrigi-las, consulte Erros de validação de dados.
Para mais informações sobre o esquema técnico, consulte Modelo de dados de entrada da antilavagem de dinheiro (arquivo CSV). Para entender os requisitos e o escopo de duração dos dados, consulte Entenda o escopo e a duração dos dados. Quando as tabelas estiverem prontas no BigQuery, use a IA da AML para criar e gerenciar um conjunto de dados.