En esta página se describen los resultados de predicción que se obtienen al solicitar resultados de predicción de AML AI.
Para consultar el esquema y los campos de los resultados de las predicciones en BigQuery, consulte Resultados de las predicciones.
Puntuaciones de riesgo
Las puntuaciones de riesgo varían de 0 a 1. Una puntuación más alta indica un mayor riesgo, pero las puntuaciones de riesgo no deben interpretarse directamente como una probabilidad de actividad de blanqueo de capitales.
Las puntuaciones de riesgo se generan para uno (o más si predictionPeriods es mayor que uno) meses naturales completos inmediatamente anteriores al endTime especificado.
Se calcula una puntuación de riesgo para cada parte cada mes.
Cada predicción y explicación tiene un risk_period_end_time a medianoche después de que finalice el mes natural completo.
Por ejemplo, si predictionPeriods= 12
y endTime= 2022-01-01T00:00:00Z,
la IA de AML crea puntuaciones de riesgo y explicaciones para cada mes del 2021. Una predicción con un valor risk_period_end_time de 2021-02-01T00:00:00Z representa la predicción del cliente para el mes de enero del 2021.
Explicabilidad
La explicabilidad de la IA de lucha contra el blanqueo de capitales indica qué comportamientos o características (mediante familias de funciones) contribuyen a la puntuación de riesgo de una parte determinada. La explicabilidad abarca a las partes de mayor riesgo, incluidas todas las partes que investigarías. Puede que la explicación no se incluya en el caso de los clientes con menor riesgo.
Familias de funciones
Las familias de funciones son colecciones de funciones de IA de lucha contra el blanqueo de capitales relacionadas entre sí. Ofrecen una categorización comprensible para los investigadores y los equipos de auditoría interna.
Cada familia de funciones abarca un conjunto específico de comportamientos transaccionales o características de las partes. Además, algunas familias de funciones se centran en un aspecto concreto, lo que permite a los investigadores saber por dónde empezar. Estos son algunos ejemplos:
- El tipo de transacción de que se trata:
- Cable
- Efectivo
- Verificación
- Tarjeta
- Otro
- El sentido de las transacciones:
- Débito (saliente para el grupo)
- Crédito (entrante para la parte)
Valor de atribución de familia de funciones
Se asigna una puntuación de atribución a cada tercero de alto riesgo y a cada familia de funciones, lo que indica la contribución de la familia de funciones a la puntuación de riesgo del tercero. Un valor positivo alto indica una gran contribución al aumento de la puntuación de riesgo. Del mismo modo, un valor negativo indica una contribución a la reducción de la puntuación.
Es probable que las familias de funciones con el valor de atribución positivo más alto sean las más relevantes para investigar a la parte.
Estos son los valores de atribución de ejemplo de una parte concreta:
| Familia de funciones | Valor de atribución |
|---|---|
| Actividad de débito inusual en la tarjeta | 0,4 |
| Movimiento rápido e inusual de fondos | 0,8 |
| Actividad inusual de débito por transferencia | -0,2 |
Este ejemplo se puede interpretar de la siguiente manera:
- El rápido movimiento de fondos de la parte fue el factor que más contribuyó a su puntuación de riesgo alto. Una investigación podría empezar ahí.
- La actividad inusual de débito de la tarjeta también contribuyó de forma significativa, por lo que también debería tenerse en cuenta.
- La actividad de débito por transferencia de la parte en cuestión ha reducido la puntuación de riesgo, por lo que es poco probable que sea necesario inspeccionarla.