Precios de Anti Money Laundering AI

Información general

Los precios de AML AI se basan en dos factores:

1. El número de clientes de un banco (denominados como partes) para los que un cliente de Google Cloud usa la IA contra el blanqueo de dinero, facturada diariamente
2. La cantidad de experimentación que utiliza un cliente de Google Cloud para entrenar y ajustar modelos en sus conjuntos de datos

Uso de la producción para la puntuación de riesgo

El precio del uso en producción se basa en el número de partes (clientes del banco) que se evalúan en función del riesgo.

• Los clientes minoristas son personas que utilizan los servicios bancarios para uso personal, mientras que los clientes comerciales son empresas o personas con cuentas que se usan con fines comerciales. Se utilizan distintos motores de modelo y esquemas de datos para asignar una puntuación al riesgo de blanqueo de dinero en cada uno.
• Las partes comerciales se dividen en empresas pequeñas y grandes en función del promedio de transacciones mensuales de la parte en los 365 días anteriores.
• Las partes deben estar registradas en el servicio para obtener predicciones. Las partes sin intención de predicción se pueden retirar en cualquier momento, pero las partes con intención de predicción tienen un periodo de registro mínimo de 45 días. Transcurrido este periodo, se puede dar de baja a la parte correspondiente del servicio. No es necesario registrarse para entrenar, ajustar o hacer pruebas retrospectivas.
• Las partes se registran por instancia de IA de AML mediante el método instances.importRegisteredParties. Las partes registradas en una instancia se registran en otras instancias y permanecerán registradas durante un mínimo de 45 días si se ha hecho una predicción sobre ellas, antes de que se puedan quitar del registro. Se factura cada instancia por separado durante el periodo en el que el cliente esté registrado.
• Las listas de los partidos registrados actualmente se pueden recuperar con el método instances.exportRegisteredParties.
• Puedes registrar clientes minoristas y comerciales en la misma instancia.

Entrenamiento y ajuste de modelos

El precio del entrenamiento y el ajuste se basa en el número de partes del conjunto de datos que se utiliza para entrenar un modelo o ajustar un motor. AML AI entrena los modelos cuando creas un recurso de modelo y los ajusta cuando creas un recurso de configuración de motor.