Pontuação de risco para uso de serviços bancários de varejo
NA
US$X,XX por evento de varejo por ano
(proporcional ao uso)
Pontuação de risco para uso do Commercial Banking
Comercial pequeno
(<500 transações / mês)
US$X,XX por festa comercial pequena por ano
(proporcional ao uso)
Comercial grande
(>=500 transações / mês)
US$X,XX por grande empresa comercial por ano
(proporcional ao uso)
O uso em Production é cobrado pelo número de partes (clientes do banco) que são avaliadas quanto ao risco.
As partes de varejo são pessoas físicas que usam serviços bancários para uso pessoal, enquanto as partes comerciais são empresas ou pessoas físicas com contas usadas para fins comerciais. Diferentes mecanismos de modelo e esquemas de dados são usados para pontuar o risco de lavagem de dinheiro em cada um.
As partes comerciais são divididas em pequenas e grandes empresas com base no número médio de transações mensais da parte nos 365 dias anteriores.
As partes precisam estar registradas no serviço para receber previsões. As partes sem intenção de previsão podem ser removidas a qualquer momento, mas um período mínimo de registro de 45 dias se aplica às partes com intenção de previsão, após o qual a parte aplicável pode ser desregistrada no serviço. Não é necessário fazer inscrição para treinamento, ajuste ou backtesting.
As partes são registradas por instância de IA de AML usando o método instances.importRegisteredParties. As partes registradas em uma instância são registradas em outras instâncias e permanecerão registradas por um mínimo de 45 dias se forem previstas, antes de serem removidas do registro. O faturamento ocorre para cada instância separadamente durante o período em que o cliente está registrado.
As listas de partes registradas no momento podem ser recuperadas usando o método instances.exportRegisteredParties.
Você pode registrar clientes comerciais e de varejo na mesma instância.
Treinamento e ajuste de modelos
SKU
Nível de preço
Treinamento
US$X,XXXX por parte no conjunto de dados
Ajuste
US$X,XXXX por parte no conjunto de dados
O treinamento e o ajuste são cobrados com base no número de partes no conjunto de dados usado para treinar um modelo ou ajustar um mecanismo. A IA do AML realiza o treinamento quando você cria um recurso de modelo e o ajuste quando você cria um recurso de configuração do mecanismo.
A IA do AML não cobra taxas de ajuste para configurações de mecanismo que herdam hiperparâmetros. Para detalhes sobre a herança de hiperparâmetros como alternativa ao ajuste, consulte Configurar um mecanismo.
1 Os preços anuais são exibidos por conveniência, mas todos os preços são proporcionais ao período em que uma parte foi registrada.
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[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],[],[[["\u003cp\u003eAML AI pricing is determined by the number of a bank's customers (parties) that the service is used for, and the extent of model training and tuning.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRisk scoring for retail and commercial banking usage is priced per party per year, prorated to actual usage, with commercial parties further categorized as small or large based on transaction volume.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eParties are registered with the service to receive predictions, and while they can be removed if prediction intent is not needed, a minimum 45-day registration period applies to those with prediction intent.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTraining and tuning of models are priced based on the number of parties in the dataset used for these processes, with costs incurred when creating Model or Engine Config resources.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFor detailed pricing and custom quotes tailored to specific organizations, it is recommended to contact a Google Cloud Representative.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Pricing\n\nAnti Money Laundering AI pricing\n================================\n\n\n| **Important:** For full AML AI pricing details, please contact your [Google Cloud Representative](/contact).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOverview\n--------\n\nAML AI pricing is based on two factors:\n\n1. The number of a bank's customers (referred to as parties) a Google Cloud customer uses AML AI for, billed daily\n2. The amount of experimentation a Google Cloud customer uses for training and tuning models against their datasets\n\nProduction usage for risk scoring\n---------------------------------\n\nProduction usage is priced by the number of the parties (bank's customers) which are scored for risk.\n\n- Retail parties are individuals who use banking services for personal usage whereas commercial parties are companies or individuals with accounts used for business purposes. Different model engines and data schemas are used to score for the risk of money laundering in each. **Note:** Some small business owners or self-employed people may fall into both the retail and commercial category.\n- Commercial parties are divided into small and large companies based on the average number of monthly transactions for the party over the preceding 365 days.\n- Parties must be registered with the service to obtain predictions. Parties without prediction intent can be removed at any point, but a minimum registration period of 45 days applies to parties with prediction intent, after which the applicable party may be deregistered under the service. No registration is required for training, tuning, or backtesting.\n- Parties are registered per AML AI instance using the `instances.importRegisteredParties` method. Parties registered in one instance are registered in other instances and will remain registered for a minimum of 45 days if predicted on, before they can be removed from the registry. Billing occurs for each instance separately for the period the customer is registered for.\n- The lists of currently registered parties can be retrieved using the `instances.exportRegisteredParties` method.\n- You can register both retail and commercial customers on the same instance.\n\nTraining and tuning of models\n-----------------------------\n\nTraining and tuning is priced based on the number of parties in the dataset used to train a model or tune an engine. AML AI does training when you create a Model resource and tuning when you create an Engine Config resource.\n\nAML AI does not charge tuning fees for engine configurations that inherit hyperparameters. For details on inheriting hyperparameters as an alternative to tuning, see [Configure an engine](/financial-services/anti-money-laundering/docs/configure-engine).\n\n^1^ Annual pricing displayed for convenience, all prices are prorated to the period a party was registered for. \n\n#### Request a custom quote\n\nWith Google Cloud's pay-as-you-go pricing, you only pay for the services you use. Connect with our sales team to get a custom quote for your organization.\n[Contact sales](/contact?direct=true)"]]
