Was ist AML AI?
AML AI ist eine API-basierte Pipeline für maschinelles Lernen, mit der ein in Produktion genommenes Modell zur Geldwäschebekämpfung (Anti-Money Laundering, AML) automatisch trainiert, getestet, bereitgestellt und überwacht werden kann. Als verwalteter Dienst kümmert sich Google um die Infrastruktur im Hintergrund und stellt Teams ein produktionsreifes System zum Trainieren, Vorhersagen und Backtesten von Modellen zur Bekämpfung von Geldwäsche zur Verfügung.
Schnittstelle
Die Hauptmethode zur Interaktion mit der AML AI API ist die Verwendung des Endpunkts https://financialservices.googleapis.com mit REST API-Aufrufen. Das Google Cloud CLI-Tool wird nicht für den direkten Aufruf der AML AI API unterstützt. Es wird jedoch empfohlen, die Google Cloud CLI zum Abrufen von Anmeldedaten zu verwenden.
Sie können Programmiersprachen verwenden, um mit AML-KI zu interagieren. Um das Codieren mit AML-KI zu vereinfachen, stellt Google generische API-Clientbibliotheken für eine Reihe verschiedener Sprachen bereit. So lässt sich der Code reduzieren und robuster gestalten.
Jede der API-Clientbibliotheken bietet die Möglichkeit, Standardanmeldedaten für Anwendungen (Application Default Credentials, ADC) zu verwenden.
Weitere Informationen zur REST-Schnittstelle finden Sie unter Financial Services API.
Daten
AML AI liest Eingabedaten aus BigQuery und schreibt Ausgabevorhersagen und Backtest-Daten in BigQuery. Für Eingabedaten muss eine AML-KI-Dataset-Ressource erstellt werden, die auf die Daten in BigQuery verweist. Dieses Dataset muss sich am selben Speicherort wie die AML AI-Instanz befinden.
Die AML-KI-Dataset-Ressource stellt Verweise auf Datasets in BigQuery dar. Es enthält keinen bestimmten Snapshot der Daten in diesen Tabellen und verweist auch nicht darauf. Wenn Daten nach dem Erstellen eines Datensatzes geändert werden (z. B. durch Löschen von Einträgen), wirkt sich dies auf die Ergebnisse anderer API-Aufrufe aus, z. B. beim Erstellen neuer Modelle oder beim Ausführen von Vorhersagen. Wir raten davon ab, die Daten auf diese Weise zu ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Datasets erstellen und verwalten.
Von AML AI verwendete Dienste
Neben der AML AI API selbst gibt es eine Reihe weitererGoogle Cloud API-Dienste, die für die Verwendung der AML AI erforderlich sind:
Erforderlich
- Cloud IAM: für die Identitäts- und Zugriffsverwaltung
- Cloud KMS: Schlüsselverwaltung
- BigQuery: Datenspeicher
- Cloud Logging: Für Logging und Monitoring
Optional
- Cloud HSM: Optionaler hardwaregestützter Speicher für Verschlüsselungsschlüssel
- VPC Service Controls: Daten-Exfiltration in nicht autorisierte Netzwerke und auf nicht autorisierte Geräte verhindern
