Qu'est-ce que l'AML basée sur l'IA ?
AML AI est un pipeline de machine learning basé sur une API permettant d'entraîner, de tester, de déployer et de surveiller automatiquement un modèle de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) en production. En tant que service géré, Google s'occupe de l'infrastructure en coulisses et fournit aux équipes un système prêt à la production pour entraîner, prédire et effectuer des tests rétrospectifs de modèles afin de lutter contre le blanchiment d'argent.
Interface
La principale façon d'interagir avec l'API AML basée sur l'IA consiste à utiliser https://Financialservices.googleapis.com avec des appels d'API REST. L'outil Google Cloud CLI n'est pas compatible avec l'appel direct de l'API d'IA AML, mais il est recommandé d'utiliser Google Cloud CLI pour obtenir des identifiants.
Vous pouvez utiliser des langages de programmation pour interagir avec l'IA de lutte contre le blanchiment d'argent. Pour faciliter le codage contre l'AML basée sur l'IA, Google propose bibliothèques clientes d'API génériques dans différents langages, ce qui permet de réduire la quantité de code nécessaire pour écrire et rendre votre code plus robuste.
Chacune des bibliothèques clientes de l'API fournit un moyen d'utiliser les identifiants par défaut de l'application (ADC).
Pour en savoir plus sur l'interface REST, consultez la documentation de l'API Financial Services.
Données
AML AI lit les données d'entrée de BigQuery et écrit les données de sortie et de rétrotester les données dans BigQuery. Pour les données d'entrée, une ressource d'ensemble de données d'IA AML doit être créée, qui fait référence aux données dans BigQuery. Cet ensemble de données doit se trouver au même emplacement que l'instance d'IA AML.
La ressource d'ensemble de données d'AML basée sur l'IA représente les pointeurs vers des ensembles de données dans BigQuery. Il ne contient ni ne pointe vers un instantané spécifique des données de ces tables. Si des données sont modifiées après la création d'un ensemble de données (par exemple, si des enregistrements sont supprimés), cela se répercutera sur les résultats d'autres appels à l'API (par exemple, la création de nouveaux modèles ou l'exécution de prédictions). Il n'est pas recommandé de modifier les données de cette manière. Pour plus pour en savoir plus, consultez Créer et gérer des ensembles de données
Services utilisés par l'IA de lutte contre le blanchiment d'argent
Outre l'API AML basée sur l'IA, Services d'API Google Cloud requis pour utiliser l'AML basée sur l'IA:
Obligatoire
- Cloud IAM: pour la gestion des identités et des accès
- Cloud KMS : pour la gestion des clés
- BigQuery: pour le stockage de données
- Cloud Logging: pour la journalisation et la surveillance
Facultatif
- Cloud HSM: espace de stockage optionnel avec support matériel pour les clés de chiffrement
- VPC Service Controls: empêcher l'exfiltration de données vers des réseaux et des appareils non autorisés
