Precios de la IA para prevención del lavado de dinero

Descripción general

Los precios de la IA de AML se basan en dos factores:

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

Uso en producción para la puntuación de riesgos

El uso de producción se cobra por la cantidad de partes (clientes del banco) a las que se les asigna una puntuación de riesgo.

• Las partes minoristas son personas que usan servicios bancarios para uso personal, mientras que las partes comerciales son empresas o personas con cuentas que se usan para fines comerciales. Se usan diferentes motores de modelos y esquemas de datos para calificar el riesgo de lavado de dinero en cada uno.
• Las partes comerciales se dividen en empresas pequeñas y grandes en función de la cantidad promedio de transacciones mensuales de la parte durante los 365 días anteriores.
• Las partes deben registrarse en el servicio para obtener predicciones. Las partes sin intención de predicción se pueden quitar en cualquier momento, pero se aplica un período de registro mínimo de 45 días a las partes con intención de predicción, después del cual la parte aplicable puede darse de baja del servicio. No se requiere registro para el entrenamiento, el ajuste o las pruebas retrospectivas.
• Las partes se registran por instancia de IA de AML con 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 predice sobre ellas, antes de que puedan eliminarse del registro. La facturación se realiza para cada instancia por separado durante el período en que el cliente está registrado.
• Las listas de las partes registradas 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 entrenamiento y el ajuste se cobran en función de la cantidad de partes en el conjunto de datos que se usa para entrenar un modelo o ajustar un motor. La IA de AML realiza el entrenamiento cuando creas un recurso de modelo y el ajuste cuando creas un recurso de configuración de motor.

AML AI no cobra tarifas de ajuste para las configuraciones de motor que heredan hiperparámetros. Para obtener detalles sobre la herencia de hiperparámetros como alternativa al ajuste, consulta Configura un motor.