AML AI란 무엇인가요?
AML AI는 제품화된 자금세탁 방지(AML) 모델을 자동으로 학습, 테스트, 배포, 모니터링하는 API 기반 머신러닝 파이프라인입니다. 관리형 서비스로 제공되므로 Google이 내부적으로 인프라를 관리하면서 자금세탁을 차단하는 데 필요한 모델을 학습, 예측, 백테스트할 수 있는 프로덕션 레디 시스템을 팀에 제공합니다.
인터페이스
AML AI API와 상호작용하는 기본 방법은 REST API 호출에 https://financialservices.googleapis.com 엔드포인트를 사용하는 것입니다. Google Cloud CLI 도구는 AML AI API를 직접 호출하는 데 지원되지 않지만 Google Cloud CLI를 사용하여 사용자 인증 정보를 가져오는 것이 좋습니다.
프로그래밍 언어를 사용하여 AML AI와 상호작용할 수 있습니다. AML AI를 대상으로 더 쉽게 코딩할 수 있도록 Google은 다양한 언어로 일반 API 클라이언트 라이브러리를 제공하므로 작성해야 하는 코드의 양이 감소하고 코드의 견고함이 강화됩니다.
각 API 클라이언트 라이브러리는 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보(ADC)를 사용하는 수단을 제공합니다.
REST 인터페이스에 대한 자세한 내용은 Financial Services API를 참조하세요.
데이터
AML AI는 BigQuery에서 입력 데이터를 읽고 출력 예측과 백테스트 데이터를 BigQuery에 기록합니다. 입력 데이터의 경우 BigQuery의 데이터를 참조하는 AML AI 데이터 세트 리소스를 만들어야 합니다. 이 데이터 세트는 AML AI 인스턴스와 동일한 위치에 있어야 합니다.
AML AI 데이터 세트 리소스는 BigQuery의 데이터 세트에 대한 포인터를 나타냅니다. 이러한 테이블에 있는 데이터의 특정 스냅샷을 보유하거나 가리키지는 않습니다. 데이터 세트가 생성된 후에 데이터가 수정되면(예: 레코드가 삭제된 경우) API에 대한 다른 호출 결과 (예: 새 모델 생성 또는 예측 실행 시)에 반영됩니다. 데이터를 이렇게 수정하는 방식은 권장되지 않습니다. 자세한 내용은 데이터 세트 만들기 및 관리를 참조하세요.
AML AI에서 사용하는 서비스
AML AI API 자체 외에도 AML AI를 사용하려면 여러 가지 기타 Google Cloud API 서비스가 필요합니다.
필수
- Cloud IAM: ID 관리 및 액세스 관리에 필요
- Cloud KMS: 키 관리에 필요
- BigQuery: 데이터 저장에 필요
- Cloud Logging: 로깅 및 모니터링에 필요
선택사항
- Cloud HSM: 암호화 키를 선택적으로 하드웨어 방식으로 저장
- VPC 서비스 제어: 승인되지 않은 네트워크 및 기기로 데이터 무단 반출되지 않도록 방지
