자금 세탁 방지 AI 가격 책정

개요

AML AI 가격은 다음 두 가지 요소를 기반으로 합니다.

1. 고객이 AML AI를 사용하는 은행 고객 수 (당사자라고 함)로, 매일 비용이 청구됩니다. Google Cloud
2. 고객이 데이터 세트에 대해 모델을 학습시키고 조정하는 데 사용하는 실험의 양 Google Cloud

위험 점수 산정을 위한 프로덕션 사용

프로덕션 사용량은 위험 점수가 매겨진 당사자 (은행 고객)의 수에 따라 가격이 책정됩니다.

• 소매 당사자는 개인적인 용도로 은행 서비스를 사용하는 개인인 반면, 상업 당사자는 비즈니스 목적으로 사용되는 계정을 보유한 회사 또는 개인입니다. 각각의 자금 세탁 위험을 평가하기 위해 다양한 모델 엔진과 데이터 스키마가 사용됩니다.
• 상업 당사자는 이전 365일 동안 해당 당사자의 평균 월간 트랜잭션 수를 기준으로 소규모 기업과 대규모 기업으로 나뉩니다.
• 예측을 얻으려면 당사자가 서비스에 등록되어 있어야 합니다. 예측 의도가 없는 당사자는 언제든지 삭제할 수 있지만, 예측 의도가 있는 당사자에게는 최소 45일의 등록 기간이 적용되며, 이 기간이 지나면 서비스에서 해당 당사자를 등록 취소할 수 있습니다. 학습, 튜닝 또는 백테스트에는 등록이 필요하지 않습니다.
• 당사자는 instances.importRegisteredParties 메서드를 사용하여 AML AI 인스턴스별로 등록됩니다. 한 인스턴스에 등록된 정당은 다른 인스턴스에도 등록되며, 예측된 경우 최소 45일 동안 등록된 상태로 유지된 후 등록부에서 삭제될 수 있습니다. 청구는 고객이 등록한 기간 동안 각 인스턴스에 대해 별도로 발생합니다.
• 현재 등록된 당사자 목록은 instances.exportRegisteredParties 메서드를 사용하여 가져올 수 있습니다.
• 소매 고객과 상업 고객을 동일한 인스턴스에 등록할 수 있습니다.

모델 학습 및 튜닝

학습 및 튜닝은 모델을 학습시키거나 엔진을 튜닝하는 데 사용되는 데이터 세트의 당사자 수를 기준으로 가격이 책정됩니다. AML AI는 모델 리소스를 만들 때 학습을 수행하고 엔진 구성 리소스를 만들 때 튜닝을 수행합니다.

AML AI는 하이퍼파라미터를 상속하는 엔진 구성에 대해 튜닝 비용을 청구하지 않습니다. 조정의 대안으로 초매개변수를 상속하는 방법에 대한 자세한 내용은 엔진 구성을 참조하세요.