Qu'est-ce que l'AML basée sur l'IA ?
AML AI est un pipeline de machine learning basé sur une API qui permet 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
Le principal moyen d'interagir avec l'API AML AI consiste à utiliser le point de terminaison 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 avec l'IA AML, Google fournit des bibliothèques clientes d'API génériques pour plusieurs langages différents. Elles peuvent réduire la quantité de code à 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 page API Financial Services.
Données
L'IA AML lit les données d'entrée de BigQuery et écrit les prédictions de sortie et les données de backtesting 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'IA AML représente des 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 en savoir plus, consultez la section Créer et gérer des ensembles de données.
Services utilisés par l'IA de lutte contre le blanchiment d'argent
En plus de l'API d'IA AML elle-même, plusieurs autres services d'APIGoogle Cloud sont nécessaires pour utiliser l'IA AML:
Obligatoire
- Cloud IAM: pour la gestion de l'identité 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: stockage avec support matériel facultatif pour les clés de chiffrement
- VPC Service Controls: empêcher l'exfiltration de données vers des réseaux et des appareils non autorisés
