Anti Money Laundering AI 定價

總覽

AML AI 的定價取決於兩個因素：

1. 客戶使用 AML AI 處理的銀行客戶 (稱為當事人) 數量， Google Cloud 按日計費
2. 客戶使用多少實驗資料 Google Cloud ，根據資料集訓練及調整模型

正式環境風險評分

SKU	級別	價格等級1
零售銀行業使用風險評分	不適用	每年每場零售活動$X.XX 美元 (按使用量比例計算)
商業銀行使用情形的風險評分	小型商家 (每月交易次數 &lt 500)	每年每場小型商業派對$X.XX 美元 (按使用量比例計算)
	大型商業客戶 (每月交易量 ≥ 500 筆)	每年每場大型商業派對$X.XX 美元 (按使用量比例計算)

正式版用量的計費方式，是根據風險評分對象 (銀行客戶) 的數量而定。

• 零售方是指將銀行服務用於個人用途的個人，而商業方則是將帳戶用於商業用途的公司或個人。各個國家/地區會使用不同的模型引擎和資料結構定義，評估洗錢風險。
• 商業機構會根據過去 365 天的平均每月交易次數，分為小型和大型公司。
• 如要取得預測結果，相關各方必須向這項服務註冊。沒有預測意圖的參與者可隨時移除，但有預測意圖的參與者必須註冊至少 45 天，之後才能根據服務取消註冊。訓練、調整或回溯測試模型時，無須註冊。
• 各方會透過 instances.importRegisteredParties 方法，在每個 AML AI 執行個體中註冊。在一個實例中註冊的政黨也會在其他實例中註冊，如果預測結果為真，則至少會保留 45 天，之後才能從註冊表中移除。系統會針對客戶註冊期間的每個執行個體，分別收取費用。
• 您可以使用 instances.exportRegisteredParties 方法，擷取目前已註冊的參與者清單。
• 您可以在同一個執行個體中註冊零售和商業客戶。

訓練及調整模型

SKU	價格等級
訓練	每個資料集參與者$X.XXXX 美元
調整	每個資料集參與者$X.XXXX 美元

訓練和調整作業的計費方式，是根據用於訓練模型或調整引擎的資料集內，參與者的數量而定。建立 Model 資源時，AML AI 會執行訓練；建立 Engine Config 資源時，則會執行調整。

AML AI 不會針對繼承超參數的引擎設定收取調整費用。如要瞭解如何透過繼承超參數來取代調整作業，請參閱「設定引擎」。