Prezzi di Anti Money Laundering AI

Panoramica

I prezzi di AML AI si basano su due fattori:

1. Il numero di clienti di una banca (denominati parti) per cui un cliente utilizza AML AI, fatturato giornalmente Google Cloud
2. La quantità di sperimentazione che un Google Cloud cliente utilizza per l'addestramento e l'ottimizzazione dei modelli rispetto ai propri set di dati

Utilizzo in produzione per la valutazione del rischio

L'utilizzo in produzione viene calcolato in base al numero di parti (clienti della banca) a cui viene assegnato un punteggio di rischio.

• Le parti al dettaglio sono persone fisiche che utilizzano i servizi bancari per uso personale, mentre le parti commerciali sono società o persone fisiche con conti utilizzati per scopi aziendali. Per calcolare il rischio di riciclaggio di denaro in ciascuna di esse vengono utilizzati motori di modelli e schemi di dati diversi.
• Le parti commerciali sono suddivise in piccole e grandi aziende in base al numero medio di transazioni mensili per la parte nei 365 giorni precedenti.
• Le parti devono essere registrate al servizio per ottenere le previsioni. Le parti senza intenzione di previsione possono essere rimosse in qualsiasi momento, ma per le parti con intenzione di previsione si applica un periodo di registrazione minimo di 45 giorni, dopo il quale la parte applicabile può essere deregistrata dal servizio. Non è richiesta alcuna registrazione per l'addestramento, l'ottimizzazione o il backtesting.
• Le parti vengono registrate per ogni istanza di AI AML utilizzando il metodo instances.importRegisteredParties. I partiti registrati in un'istanza vengono registrati anche nelle altre e rimarranno registrati per un minimo di 45 giorni se sono stati previsti, prima di poter essere rimossi dal registro. La fatturazione avviene separatamente per ogni istanza per il periodo in cui il cliente è registrato.
• Gli elenchi delle parti attualmente registrate possono essere recuperati utilizzando il metodo instances.exportRegisteredParties.
• Puoi registrare sia clienti al dettaglio che commerciali sulla stessa istanza.

Addestramento e ottimizzazione dei modelli

L'addestramento e l'ottimizzazione hanno un prezzo basato sul numero di parti nel set di dati utilizzato per addestrare un modello o ottimizzare un motore. AML AI esegue l'addestramento quando crei una risorsa Modello e la messa a punto quando crei una risorsa Configurazione motore.

AML AI non addebita costi di ottimizzazione per le configurazioni del motore che ereditano gli iperparametri. Per informazioni dettagliate sull'ereditarietà degli iperparametri come alternativa all'ottimizzazione, vedi Configurare un motore.