AML AI とは
AML AI は、本番環境化されたマネー ロンダリング防止（AML）モデルを自動的にトレーニング、テスト、デプロイ、モニタリングするための API ベースの機械学習パイプラインです。Google はマネージド サービスとして、インフラストラクチャをバックグラウンドで管理し、マネー ロンダリングに対処するためのモデルのトレーニング、予測、バックテストを行うプロダクション レディのシステムをチームに提示します。
インターフェース
AML AI API を操作する主な方法は、REST API 呼び出しで https://financialservices.googleapis.com エンドポイントを使用することです。AML AI API を直接呼び出す場合、Google Cloud CLI ツールはサポートされていませんが、Google Cloud CLI を使用して認証情報を取得することをおすすめします。
プログラミング言語を使用して AML AI を操作することもできます。AML AI に対するコーディングを容易にするために、Google では、さまざまな言語に対応する汎用 API クライアント ライブラリを用意しています。これにより、記述する必要があるコードの量を減らし、コードの堅牢性を高める
各 API クライアント ライブラリには、アプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を使用する手段が用意されています。
REST インターフェースの詳細については、Financial Services API をご覧ください。
データ
AML AI は、BigQuery から入力データを読み取り、出力予測とバックテスト データを BigQuery に書き込みます。入力データについては、BigQuery のデータを参照する AML AI データセット リソースを作成する必要があります。このデータセットは、AML AI インスタンスと同じロケーションに存在する必要があります。
AML AI データセット リソースは、BigQuery 内のデータセットへのポインタを表します。これらのテーブル内のデータの特定のスナップショットを保持したり、参照したりすることはありません。データセットの作成後にデータが変更されると（レコードが削除された場合など）、API に対するその他の呼び出しの結果（新しいモデルの作成、または予測の実行時）に反映されます。この方法でデータを変更することはおすすめしません。詳細については、データセットの作成と管理をご覧ください。
AML AI が使用するサービス
AML AI API 自体だけでなく、AML AI を使用するために必要な Google Cloud API サービスがいくつかあります。
必須
- Cloud IAM: ID 管理とアクセス管理用
- Cloud KMS: 鍵管理用
- BigQuery: データ ストレージ用
- Cloud Logging: ロギングとモニタリング用
省略可
- Cloud HSM: 暗号鍵のためのオプションのハードウェア格納型ストレージ
- VPC Service Controls: 未承認のネットワークとデバイスへのデータの引き出しを防ぐ
