Modelle zur Erkennung von Geldwäsche trainieren und testen

Hier erfahren Sie, wie Sie grundlegende Vorgänge in Anti Money Laundering AI mithilfe von Befehlszeilentools auf Ihrem Entwicklungscomputer oder in der Google Cloud Console ausführen.

In dieser Anleitung stellen Sie Beispiele für Banktransaktionsdaten in Form von BigQuery-Tabellen als Eingabe für AML AI bereit. Die API gibt BigQuery-Tabellen aus, die Backtest-Ergebnisse und Vorhersageergebnisse enthalten. Die Ergebnisse werden verwendet, um eine Beispielpartei zu analysieren, die durch Strukturierung von Geldern Geld wäscht.

Hinweise

Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen.

Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud-Projekt, das Sie erstellen.
Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud-Projekt aus:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Google Cloud-Projekts.

Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

Aktivieren Sie die erforderlichen APIs:

gcloud services enable financialservices.googleapis.com bigquery.googleapis.com cloudkms.googleapis.com bigquerydatatransfer.googleapis.com

Erstellen Sie lokale Anmeldedaten zur Authentifizierung für Ihr Google-Konto:

gcloud auth application-default login

Gewähren Sie Ihrem Google-Konto Rollen. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus: roles/financialservices.admin

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID.
Ersetzen Sie EMAIL_ADDRESS durch Ihre E-Mail-Adresse.
Ersetzen Sie ROLE durch jede einzelne Rolle.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen.

Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud-Projekt, das Sie erstellen.
Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud-Projekt aus:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Google Cloud-Projekts.

Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

Aktivieren Sie die erforderlichen APIs:

gcloud services enable financialservices.googleapis.com bigquery.googleapis.com cloudkms.googleapis.com bigquerydatatransfer.googleapis.com

Erstellen Sie lokale Anmeldedaten zur Authentifizierung für Ihr Google-Konto:

gcloud auth application-default login

Gewähren Sie Ihrem Google-Konto Rollen. Führen Sie den folgenden Befehl für jede der folgenden IAM-Rollen einmal aus: roles/financialservices.admin

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID.
Ersetzen Sie EMAIL_ADDRESS durch Ihre E-Mail-Adresse.
Ersetzen Sie ROLE durch jede einzelne Rolle.

Für die API-Anfragen in dieser Anleitung werden dasselbe Google Cloud-Projekt, derselbe Standort und hartcodierte Ressourcen-IDs verwendet, um den Leitfaden zu vereinfachen. Die Ressourcen-IDs folgen dem Muster my-resource-type (z. B. my-key-ring und my-model).

Achten Sie darauf, dass die folgenden Alternativen für diese Anleitung definiert sind:
- PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt ist.
- PROJECT_NUMBER: die mit PROJECT_ID verknüpfte Projektnummer. Sie finden die Projektnummer auf der Seite IAM-Einstellungen.
- LOCATION: der Standort der API-Ressourcen. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:
  - us-central1
  - us-east1
  - asia-south1
  - europe-west1
  - europe-west2
  - europe-west4
  - northamerica-northeast1
  - southamerica-east1

Instanz erstellen

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie eine Instanz erstellen. Die AML AI-Instanz befindet sich auf der Stammebene aller anderen AML AI-Ressourcen. Jede Instanz erfordert einen einzelnen zugehörigen vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssel (CMEK), der zum Verschlüsseln aller von AML AI erstellten Daten verwendet wird.

Schlüsselbund erstellen

Verwenden Sie zum Erstellen eines Schlüsselbunds die Methode projects.locations.keyRings.create.

REST

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d "" \
    "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings?key_ring_id=my-key-ring"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings?key_ring_id=my-key-ring" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring",
  "createTime": CREATE_TIME
}

gcloud

Führen Sie den folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder Cloud Shell

gcloud kms keyrings create my-key-ring \
  --location LOCATION

Windows (PowerShell)

gcloud kms keyrings create my-key-ring `
  --location LOCATION

Windows (cmd.exe)

gcloud kms keyrings create my-key-ring ^
  --location LOCATION

Sie sollten eine leere Antwort erhalten:

Schlüssel erstellen

Verwenden Sie zum Erstellen eines Schlüssels die Methode projects.locations.keyRings.cryptoKeys.

REST

JSON-Text anfordern:

{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys?crypto_key_id=my-key"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://cloudkms.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys?crypto_key_id=my-key" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key",
  "primary": {
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key/cryptoKeyVersions/1",
    "state": "ENABLED",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "protectionLevel": "SOFTWARE",
    "algorithm": "GOOGLE_SYMMETRIC_ENCRYPTION",
    "generateTime": GENERATE_TIME
  },
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT",
  "createTime": CREATE_TIME,
  "versionTemplate": {
    "protectionLevel": "SOFTWARE",
    "algorithm": "GOOGLE_SYMMETRIC_ENCRYPTION"
  },
  "destroyScheduledDuration": "86400s"
}

gcloud

Bevor Sie die folgenden Befehlsdaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

LOCATION: der Speicherort des Schlüsselbunds. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:
- us-central1
- us-east1
- asia-south1
- europe-west1
- europe-west2
- europe-west4
- northamerica-northeast1
- southamerica-east1

Führen Sie den folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder Cloud Shell

gcloud kms keys create my-key \
  --keyring my-key-ring \
  --location LOCATION \
  --purpose "encryption"

Windows (PowerShell)

gcloud kms keys create my-key `
  --keyring my-key-ring `
  --location LOCATION `
  --purpose "encryption"

Windows (cmd.exe)

gcloud kms keys create my-key ^
  --keyring my-key-ring ^
  --location LOCATION ^
  --purpose "encryption"

Sie sollten eine leere Antwort erhalten:

Instanz mit der API erstellen

Verwenden Sie zum Erstellen einer Instanz die Methode projects.locations.instances.create.

JSON-Text anfordern:

{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances?instance_id=my-instance"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "kmsKey": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances?instance_id=my-instance" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Wenn der Vorgang erfolgreich ist, enthält der Antworttext einen lang andauernden Vorgang mit einer ID, mit der der laufende Status des asynchronen Vorgangs abgerufen werden kann. Kopieren Sie das zurückgegebene OPERATION_ID-Objekt, um es im nächsten Abschnitt zu verwenden.

Ergebnis prüfen

Prüfen Sie mit der Methode projects.locations.operations.get, ob die Instanz erstellt wurde. Wenn die Antwort "done": false enthält, wiederholen Sie den Befehl, bis die Antwort "done": true enthält.

Die in diesem Leitfaden beschriebenen Vorgänge können einige Minuten bis mehrere Stunden dauern. Sie müssen warten, bis ein Vorgang abgeschlossen ist, bevor Sie mit dieser Anleitung fortfahren, da die API die Ausgabe einiger Methoden als Eingabe für andere Methoden verwendet.

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

OPERATION_ID: die ID für den Vorgang

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "endTime": END_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.Instance",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "updateTime": UPDATE_TIME,
    "kmsKey": "projects/KMS_PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key",
    "state": "ACTIVE"
  }
}

Zugriff auf den CMEK-Schlüssel gewähren

Die API erstellt in Ihrem Projekt automatisch ein Dienstkonto. Das Dienstkonto benötigt Zugriff auf den CMEK-Schlüssel, damit es den Schlüssel zum Verschlüsseln und Entschlüsseln der zugrunde liegenden Daten verwenden kann. Gewähren Sie Zugriff auf den Schlüssel.

gcloud kms keys add-iam-policy-binding "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring/cryptoKeys/my-key" \
  --keyring "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/keyRings/my-key-ring" \
  --location "LOCATION" \
  --member "serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter" \
  --project="PROJECT_ID"

BigQuery-Datasets erstellen

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie BigQuery-Eingabe- und Ausgabe-Datasets erstellen und dann Beispielbankdaten in das Eingabe-Dataset kopieren.

Ausgabe-Dataset erstellen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um ein Dataset zu erstellen, an das die Ausgaben der AML-Pipeline gesendet werden.

bq mk \
  --location=LOCATION \
  --project_id=PROJECT_ID \
  my_bq_output_dataset

Eingabe-Dataset erstellen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um ein Dataset zu erstellen, in das die Beispielbankentabellen kopiert werden sollen.

bq mk \
  --location=LOCATION \
  --project_id=PROJECT_ID \
  my_bq_input_dataset

Beispiel-Dataset kopieren

Beispiele für Bankdaten werden als öffentliches BigQuery-Dataset bereitgestellt. Zu den Hauptmerkmalen dieses Datasets gehören:

100.000 Parteien
ein Kernzeitraum vom 1. Januar 2020 bis 1. Januar 2023 sowie Lookback-Daten von weiteren 24 Monaten
300 negative und 20 positive Fälle pro Monat
Risikofälle mit den folgenden Attributen:
- Die Hälfte der Fälle mit positiven Risiken sind Strukturen, die in den beiden Monaten vor dem AML_PROCESS_START-Ereignis aufgetreten sind.
- Die andere Hälfte umfasst die Parteien, die in den zwei Monaten vor dem AML_PROCESS_START-Ereignis den höchsten Geldbetrag erhalten haben.
- Negative Fälle werden zufällig generiert
- Eine Wahrscheinlichkeit von 0,1 %, dass der Risikofall im entgegengesetzten Bundesstaat generiert wird (z. B. eine zufällige Partei, die positiv ist, oder eine Partei, die strukturierte Aktivitäten oder das höchste Einkommen hat und als negativ gemeldet wird)

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Beispielbankdaten in das von Ihnen erstellte Eingabe-Dataset zu kopieren.

bq mk --transfer_config \
  --project_id="PROJECT_ID" \
  --data_source=cross_region_copy \
  --target_dataset="my_bq_input_dataset" \
  --display_name="Copy the AML sample dataset." \
  --schedule=None \
  --params='{
    "source_project_id":"bigquery-public-data",
    "source_dataset_id":"aml_ai_input_dataset",
    "overwrite_destination_table":"true"
  }'

Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud Console.

Zur Google Cloud Console
Suchen und maximieren Sie das Eingabe-Dataset im Bereich Explorer. Nach einigen Minuten sollten Sie Tabellen im Eingabe-Dataset sehen. Sie können auch den Status der Übertragung prüfen. Wählen Sie dazu im BigQuery-Navigationsmenü Datenübertragungen aus. Das AML-Schema wird im AML-Eingabedatenmodell definiert.

Zugriff auf BigQuery-Datasets gewähren

Die API erstellt in Ihrem Projekt automatisch ein Dienstkonto. Das Dienstkonto benötigt Zugriff auf die BigQuery-Eingabe- und -Ausgabe-Datasets.

Installieren Sie jq auf Ihrem Entwicklungscomputer. Wenn Sie jq nicht auf Ihrem Entwicklungscomputer installieren können, können Sie Cloud Shell oder eine der anderen Methoden verwenden, um Zugriff auf eine Ressource zu gewähren, die in der BigQuery-Dokumentation beschrieben ist.
Führen Sie die folgenden Befehle aus, um Lesezugriff auf das Eingabe-Dataset und seine Tabellen zu gewähren.

# Request the current access permissions on the BigQuery dataset and store them in a temp file.
bq show --format=prettyjson "PROJECT_ID:my_bq_input_dataset" | jq '.access+=[{"role":"READER","userByEmail":"service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" }]'> /tmp/mydataset.json
# Update the BigQuery dataset access permissions using the temp file.
bq update --source /tmp/mydataset.json "PROJECT_ID:my_bq_input_dataset"

# Grant the API read access to the BigQuery table if the table is provided.
for table in party account_party_link transaction risk_case_event party_supplementary_data
do
   [ -n table ] && bq add-iam-policy-binding \
     --member="serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/bigquery.dataViewer" \
     PROJECT_ID:my_bq_input_dataset.${table}
done

Führen Sie die folgenden Befehle aus, um Schreibzugriff auf das Ausgabe-Dataset zu gewähren.

# Request the current access permissions on the BigQuery dataset and store them in a temp file.
bq show --format=prettyjson "PROJECT_ID:my_bq_output_dataset" | jq '.access+=[{"role":"roles/bigquery.dataEditor","userByEmail":"service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" }]'> /tmp/mydataset.json
# Update the BigQuery dataset access permissions using the temp file.
bq update --source /tmp/mydataset.json "PROJECT_ID:my_bq_output_dataset"

AML AI-Dataset erstellen

Erstellen Sie ein AML AI-Dataset, um die BigQuery-Eingabe-Dataset-Tabellen und den zu verwendenden Zeitraum anzugeben.

Verwenden Sie zum Erstellen eines Datasets die Methode projects.locations.instances.datasets.create.

JSON-Text anfordern:

{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets?dataset_id=my-dataset"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "tableSpecs": {
    "party": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party",
    "account_party_link": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.account_party_link",
    "transaction": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction",
    "risk_case_event": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event",
    "party_supplementary_data": "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_supplementary_data"
  },
  "dateRange": {
    "startTime": "2020-01-01T00:00:0.00Z",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:0.00Z"
  },
  "timeZone": {
    "id": "UTC"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets?dataset_id=my-dataset" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Sie können das Ergebnis des Vorgangs anhand der neuen Vorgangs-ID prüfen. Diese Schritte können Sie für die übrigen API-Anfragen tun, die in dieser Anleitung verwendet werden.

Engine-Konfiguration erstellen

AML AI Engine-Konfiguration erstellen, um Hyperparameter anhand einer bestimmten Engine-Version automatisch abzustimmen Engine-Versionen werden regelmäßig veröffentlicht und entsprechen unterschiedlicher Modelllogik (z. B. Ausrichtung auf ein Einzelhandelsgeschäft und eine kommerzielle Branche).

Verwenden Sie zum Erstellen einer Engine-Konfiguration die Methode projects.locations.instances.engineConfigs.create.

JSON-Text anfordern:

{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z",
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z",
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
  }
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs?engine_config_id=my-engine-config"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z",
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs?engine_config_id=my-engine-config" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Modell erstellen

Erstellen Sie ein AML AI-Modell, um die AML-Trainingspipeline zu starten.

Verwenden Sie zum Erstellen eines Modells die Methode projects.locations.instances.models.create.

JSON-Text anfordern:

{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models?model_id=my-model"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
    "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models?model_id=my-model" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Backtest-Ergebnis erstellen

Für die Backtest-Vorhersage wird das trainierte Modell mit vorhandenen Verlaufsdaten verwendet. Erstellen Sie ein Backtest-Ergebnis für die letzten drei Monate im Dataset. Diese Monate wurden nicht für das Training verwendet.

Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.backtestResults.create, um ein Backtest-Ergebnis zu erstellen.

JSON-Text anfordern:

{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults?backtest_result_id=my-backtest-results"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "backtestPeriods": 12,
    "performanceTarget": {
      "partyInvestigationsPerPeriodHint": "150"
    }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults?backtest_result_id=my-backtest-results" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Metadaten der Backtest-Ergebnisse exportieren

Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.backtestResults.exportMetadata, um Metadaten aus dem Backtest-Ergebnis zu exportieren.

JSON-Text anfordern:

{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results:exportMetadata"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "structuredMetadataDestination": {
    "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_backtest_results_metadata",
    "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results:exportMetadata" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results",
    "verb": "exportMetadata",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud Console.

Zur Google Cloud Console
Suchen und maximieren Sie das Ausgabe-Dataset im Bereich Explorer.
Wählen Sie die Tabelle aus und klicken Sie auf Vorschau.
Suchen Sie die Zeile mit dem Namen ObservedRecallValues.
Angenommen, Ihre Kapazität für Untersuchungen beträgt 120 pro Monat. Suchen Sie das Recall-Wertobjekt mit "partyInvestigationsPerPeriod": "120". Wenn Sie bei den folgenden Beispielwerten die Prüfungen auf Parteien mit einem Risikowert von mehr als 0,53 beschränken, können Sie davon ausgehen, jeden Monat 120 neue Parteien zu untersuchen. Für den Backtesting-Zeitraum im Jahr 2022 würden Sie 86% der Fälle identifiziert, die das vorherige System identifiziert hat (und möglicherweise weitere, die vom alten System nicht identifiziert wurden).
```
{
  "recallValues": [
    ...
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": "105",
      "recallValue": 0.8142077,
      "scoreThreshold": 0.6071321
    },
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": "120",
      "recallValue": 0.863388,
      "scoreThreshold": 0.5339603
    },
    {
      "partyInvestigationsPerPeriod": "135",
      "recallValue": 0.89071035,
      "scoreThreshold": 0.4739899
    },
    ...
  ]
}
```

Registrierte Parteien importieren

Bevor Sie Vorhersageergebnisse erstellen, müssen Sie registrierte Parteien (d. h. Kunden im Dataset) importieren.

Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.importRegisteredParties, um registrierte Parteien zu importieren.

JSON-Text anfordern:

{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance:importRegisteredParties"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
  "partyTables": [
     "bq://PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.party_registration"
  ],
  "mode": "REPLACE",
  "lineOfBusiness": "COMMERCIAL"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance:importRegisteredParties" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "importRegisteredParties",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, sollten Sie sehen,dass 10.000 Partys registriert wurden.

Vorhersageergebnis erstellen

Erstellen Sie ein Vorhersageergebnis für die letzten 12 Monate im Dataset. Diese Monate wurden vom Training nicht verwendet.

Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.create, um ein Vorhersageergebnis zu erstellen.

JSON-Text anfordern:

{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2022-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

cat > request.json << 'EOF'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2022-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}
EOF

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults?prediction_result_id=my-prediction-results"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json. Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:

@'
{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2022-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults?prediction_result_id=my-prediction-results" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Einen einzelnen Strukturierungsfall in der Google Cloud Console analysieren

Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud Console. Achten Sie darauf, dass SQL-Arbeitsbereich ausgewählt ist.

Zur Google Cloud Console
Die Seite BigQuery hat drei Hauptabschnitte:
- Das BigQuery-Navigationsmenü
- Der Bereich Explorer
- Detailbereich
Klicken Sie im Detailbereich auf Neue Abfrage erstellen, um den Abfrageeditor zu öffnen.
Kopieren Sie die folgende SQL-Anweisung in den Editor und klicken Sie auf Ausführen.
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.transaction`
WHERE account_id = '1E60OAUNKP84WDKB' AND DATE_TRUNC(book_time, MONTH) = "2022-08-01"
ORDER by book_time
```
Mit dieser Abrechnung wird die Konto-ID 1E60OAUNKP84WDKB im August 2022 geprüft. Dieses Konto ist mit der Partei-ID EGS4NJD38JZ8NTL8 verknüpft. Die Transaktionsdaten zeigen eine Reihe von runden Transaktionen, die auf ein einzelnes Konto ausgerichtet sind, was verdächtig aussieht.
Kopieren Sie die folgende SQL-Anweisung in den Editor und klicken Sie auf Ausführen.
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
```
Diese Aussage zeigt, dass es einen Risikofall gab, der zum Ausscheiden dieser Partei geführt hat. Der Risikofall begann zwei Monate nach der verdächtigen Aktivität.
Kopieren Sie die folgende SQL-Anweisung in den Editor und klicken Sie auf Ausführen.
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
ORDER BY risk_period_end_time
```
Anhand der Vorhersageergebnisse können Sie sehen, dass der Risikowert der Partei in den Monaten nach der verdächtigen Aktivität von fast null auf hohe Werte springt.
Kopieren Sie die folgende SQL-Anweisung in den Editor und klicken Sie auf Ausführen.
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
AND risk_period_end_time = '2022-10-01'
```
Anhand der Ergebnisse der Erklärbarkeit können Sie sehen, dass die richtigen Featurefamilien die höchsten Werte erhalten.

Bereinigen

Löschen Sie das Google Cloud-Projekt mit den Ressourcen, damit Ihrem Google Cloud-Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden.

Vorhersageergebnis löschen

Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.predictionResults.delete, um ein Vorhersageergebnis zu löschen.

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/predictionResults/my-prediction-results",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Backtest-Ergebnis löschen

Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.backtestResults.delete, um ein Backtest-Ergebnis zu löschen.

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/backtestResults/my-backtest-results",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Modell löschen

Verwenden Sie zum Löschen eines Modells die Methode projects.locations.instances.models.delete.

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Engine-Konfiguration löschen

Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.engineConfigs.delete, um eine Engine-Konfiguration zu löschen.

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineConfigs/my-engine-config",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Dataset löschen

Verwenden Sie zum Löschen eines Datasets die Methode projects.locations.instances.datasets.delete.

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Instanz löschen

Verwenden Sie zum Löschen einer Instanz die Methode projects.locations.instances.delete.

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata",
    "createTime": CREATE_TIME,
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance",
    "verb": "delete",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

BigQuery-Datasets löschen

bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_input_dataset
bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_output_dataset

Nächste Schritte

Weitere Informationen zu den wichtigsten Konzepten finden Sie in der Übersicht.
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