Entrena y prueba modelos diseñados para detectar el lavado de dinero

Entrena y prueba modelos diseñados para detectar el lavado de dinero

En esta guía, aprenderás a entrenar y probar modelos diseñados para detectar el blanqueo de dinero. Ejecutaste algunos pasos básicos para preparar tu entorno crear una instancia de IA contra lavado de dinero. Luego, proporcionas datos de transacciones sintéticos de uno de los conjuntos de datos de Google (en forma de tablas de BigQuery) como entrada a la IA de AML. Esta entrada se usa para entrenar y realizar una prueba retrospectiva de un modelo.

Después de registrar las partes para la predicción, la API realiza predicciones del modelo. Los resultados se usan para analizar un ejemplo de una parte que lava dinero mediante la estructuración de fondos.

Antes de comenzar

Importante: Después de crear tu proyecto, la API no se muestra automáticamente. Debes comunicarte con tu representante de Google para poder habilitar la API.

Importante: Si completas esta guía de inicio rápido, se te aplicarán cargos a tu Cuenta de Google Cloud. Para obtener información sobre los precios, consulta la Página de precios. Ten en cuenta que el conjunto de datos de muestra que se usa en esta guía de inicio rápido contiene 100,000 partes.

Nota: Si vas a usar un proyecto existente que no te pertenece, puedes tu administrador te otorgue ciertos permisos para acceder al proyecto existente.

1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.
2. Install the Google Cloud CLI.

3. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

   gcloud init

4. Create or select a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   • Create a Google Cloud project:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

   • Select the Google Cloud project that you created:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

5. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

6. Enable the required APIs:

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

7. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

   gcloud auth application-default login

   You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

8. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/financialservices.admin, roles/cloudkms.admin, roles/bigquery.admin

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

   • Replace PROJECT_ID with your project ID.

   • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[e-mail].

   • Replace ROLE with each individual role.
9. Install the Google Cloud CLI.

10. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init

11. Create or select a Google Cloud project.

    Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

12. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

13. Enable the required APIs:

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

14. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

15. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/financialservices.admin, roles/cloudkms.admin, roles/bigquery.admin

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[e-mail].

    • Replace ROLE with each individual role.
Estos roles cumplen con los siguientes permisos necesarios:

Permisos necesarios

Para completar esta guía de inicio rápido, se requieren los siguientes permisos:

Permiso	Descripción
cloudkms.keyRings.create	Crea un llavero de claves de Cloud KMS
cloudkms.cryptoKeys.create	Crea una clave de Cloud KMS
financialservices.v1instances.create	Crea una instancia de IA contra lavado de dinero
financialservices.operations.get	Obtener una operación de IA contra lavado de dinero
cloudkms.cryptoKeys.getIamPolicy	Obtén la política de IAM de una clave de Cloud KMS
cloudkms.cryptoKeys.setIamPolicy	Establece la política de IAM en una clave de Cloud KMS
bigquery.datasets.create	Crea un conjunto de datos de BigQuery
bigquery.datasets.get	Obtén un conjunto de datos de BigQuery
bigquery.transfers.get	Obtén una transferencia del Servicio de transferencia de datos de BigQuery
bigquery.transfers.update	Crea o borra una transferencia del Servicio de transferencia de datos de BigQuery
bigquery.datasets.setIamPolicy	Configura la política de IAM en un conjunto de datos de BigQuery
bigquery.datasets.update	Actualiza un conjunto de datos de BigQuery
financialservices.v1datasets.create	Crea un conjunto de datos de IA contra el lavado de dinero
financialservices.v1engineconfigs.create	Crear una configuración de motor de IA contra lavado de dinero
financialservices.v1models.create	Crea un modelo de IA contra lavado de dinero
financialservices.v1backtests.create	Crear un resultado del backtest de la IA contra lavado de dinero
financialservices.v1backtests.exportMetadata	Exporta metadatos de un resultado de la prueba retrospectiva de IA contra el lavado de dinero
financialservices.v1instances.importRegisteredParties	Importa partes registradas a una instancia de IA contra lavado de dinero
financialservices.v1predictions.create	Crea un resultado de predicción de IA contra lavado de dinero
bigquery.jobs.create	Crea un trabajo de BigQuery
bigquery.tables.getData	Obtén datos de una tabla de BigQuery
financialservices.v1predictions.delete	Borrar un resultado de predicción de IA contra lavado de dinero
financialservices.v1backtests.delete	Borrar un resultado del backtest de la IA contra lavado de dinero
financialservices.v1models.delete	Borra un modelo de IA contra el lavado de dinero
financialservices.v1engineconfigs.delete	Borrar una configuración de motor de IA contra lavado de dinero
financialservices.v1datasets.delete	Cómo borrar un conjunto de datos de IA contra lavado de dinero
financialservices.v1instances.delete	Borra una instancia de IA contra lavado de dinero
bigquery.datasets.delete	Cómo borrar un conjunto de datos de BigQuery

16. Las solicitudes a la API de esta guía usan la misma ubicación y el mismo proyecto de Google Cloud, así como IDs de recursos codificados para que sea más fácil completar la guía. Los IDs de recursos siguen el patrón my-resource-type (por ejemplo, my-key-ring y my-model).

    Asegúrate de que se definan los siguientes reemplazos para esta guía:

    • PROJECT_ID: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud que aparece en Configuración de IAM.
    • PROJECT_NUMBER: el número de proyecto asociado con PROJECT_ID Tú puedes encontrar el número de proyecto en la Página Configuración de IAM
    • LOCATION: el la ubicación de los recursos de la API; usa uno de los regiones admitidas
      Cómo mostrar ubicaciones
      • us-central1
      • us-east1
      • asia-south1
      • europe-west1
      • europe-west2
      • europe-west4
      • northamerica-northeast1
      • southamerica-east1

Importante: Después de habilitar la API de Financial Services, debes comunicarte con tu representante de Google para incluir en la lista de entidades permitidas todas las funciones de IA de AML antes de continuar. Asegúrate de informar al representante del ubicación en la que cuando quieras crear tus recursos de API.

Crea una instancia

En esta sección, se describe cómo crear una instancia. La instancia de la IA contra lavado de dinero se encuentra en la raíz de todos los demás recursos de la IA contra lavado de dinero. Cada instancia requiere una sola clave de encriptación administrada por el cliente (CMEK) asociada que se usa para encriptar los datos que crea la IA de AML.

Crea un llavero de claves

Para crear un llavero de claves, usa el projects.locations.keyRings.create .

REST

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

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

gcloud

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: Asegúrate de haber inicializado Google Cloud CLI con autenticación y un proyecto mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login y gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: Asegúrate de haber inicializado Google Cloud CLI con autenticación y un proyecto mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login y gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: Asegúrate de haber inicializado Google Cloud CLI con autenticación y un proyecto mediante la ejecución de gcloud init, o gcloud auth login y gcloud config set project.

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

Deberías recibir una respuesta vacía:

$

Crear una clave

Para crear una clave, usa el projects.locations.keyRings.cryptoKeys .

REST

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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

Antes de usar cualquiera de los datos de comando a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• LOCATION: Es la ubicación del llavero de claves. Usa una de las regiones compatibles.
  Mostrar ubicaciones
  • us-central1
  • us-east1
  • asia-south1
  • europe-west1
  • europe-west2
  • europe-west4
  • northamerica-northeast1
  • southamerica-east1

Ejecuta el siguiente comando:

Linux, macOS o Cloud Shell

Nota: Asegúrate de haber inicializado Google Cloud CLI con autenticación y un proyecto mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login y gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Nota: Asegúrate de haber inicializado Google Cloud CLI con autenticación y un proyecto mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login y gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Nota: Asegúrate de haber inicializado Google Cloud CLI con autenticación y un proyecto mediante la ejecución de gcloud init, o gcloud auth login y gcloud config set project.

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

Deberías recibir una respuesta vacía:

$

Crea la instancia con la API

Para crear una instancia, usa el projects.locations.instances.create .

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Si se ejecuta correctamente, el cuerpo de la respuesta contendrá un operación de larga duración que contiene un ID que puede usarse para recuperar el estado en curso del una operación asíncrona. Copiar el valor devuelto OPERATION_ID para usar en las próximas sección.

Nota: De forma predeterminada, las instancias no se aprovisionan para el uso en producción, pero funcionarán para los datos a los que se hace referencia en esta página. Si deseas usar la instancia para producción, consulta Crea una instancia de IA de AML para obtener información sobre el aprovisionamiento.

Verifica el resultado

Usa el método projects.locations.operations.get para verificar si se creó la instancia. Si la respuesta contiene "done": false, repite el comando hasta que la respuesta contenga "done": true.

Las operaciones de esta guía pueden tardar unos minutos o varias horas en completarse. Debes esperar a que se complete una operación antes de continuar con esta guía, ya que la API usa el resultado de algunos métodos como entrada para otros.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• OPERATION_ID: Es el identificador de la operación.

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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"
  }
}

Otorga acceso a la clave CMEK

La API crea automáticamente una cuenta de servicio en tu proyecto. La cuenta de servicio necesita acceso a la clave CMEK para poder usarla y encriptar y desencriptar los datos subyacentes. Otorga acceso a la clave.

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:[e-mail]" \
  --role="roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter" \
  --project="PROJECT_ID"

Crear conjuntos de datos de BigQuery

En esta sección, se describe cómo crear conjuntos de datos de entrada y salida de BigQuery y, luego, copiar datos bancarios de muestra en el conjunto de datos de entrada.

Crea un conjunto de datos de salida

Crea un conjunto de datos que se usará para enviar los resultados de la canalización de la AML.

Bash

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

PowerShell

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

Crea un conjunto de datos de entrada

Crea un conjunto de datos en el que copiar las tablas bancarias de muestra.

Bash

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

PowerShell

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

Copia el conjunto de datos de ejemplo

Nota: Los datos de muestra están protegidos por la misma lista de entidades permitidas que protege la API. , que se documenta en la sección Antes de comenzar.

Los datos bancarios de muestra se proporcionan como un conjunto de datos de BigQuery en Proyecto de conjunto de datos compartidos de Google. Debes tener acceso a la API de IA de AML para que se pueda acceder a este conjunto de datos. Clave de este conjunto de datos son los siguientes:

• 100,000 partidos
• Un intervalo de tiempo principal del 1 de enero de 2020 al 1 de enero de 2023 y un 24 meses adicionales de datos de visualización
• 300 casos de riesgo negativos y 20 positivos por mes
• Casos de riesgo con los siguientes atributos:
  • La mitad de los casos de riesgo positivo son por la actividad de estructuración que se produjo en los dos meses anteriores al evento AML_PROCESS_START.
  • La otra mitad cubre a las partes con el importe más alto de dinero recibido en los dos meses anteriores al evento AML_PROCESS_START
  • Los casos negativos se generan de forma aleatoria.
  • Una probabilidad del 0.1% de que el caso de riesgo se genere en el estado opuesto (por ejemplo, una parte aleatoria que es positiva o una parte que tiene actividad de estructuración o los ingresos más altos y se informa como negativa)
• El esquema contra el lavado de dinero se define en el modelo de datos de entrada contra el lavado de dinero.

1. Copia los datos bancarios de muestra en el conjunto de datos de entrada que creaste.

   Bash

   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"
     }'
   

   PowerShell

   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\"}'
   

2. Supervisa el trabajo de transferencia de datos.

   Bash

   bq ls --transfer_config \
   --transfer_location=LOCATION \
   --project_id=PROJECT_ID \
   --filter="dataSourceIds:cross_region_copy"
   

   PowerShell

   bq ls --transfer_config `
   --transfer_location=LOCATION `
   --project_id=PROJECT_ID `
   --filter="dataSourceIds:cross_region_copy"
   

   Una vez completada la transferencia, se crea un trabajo de transferencia de datos con el nombre visible Copy the AML sample dataset.

   También puedes verificar el estado de la transferencia con la consola de Google Cloud.

   Deberías ver un resultado similar al siguiente.

                        name                           displayName         dataSourceId       state
   -------------------------------------------  -----------------------  -----------------  ---------
   projects/294024168771/locations/us-central1  Copy AML sample dataset  cross_region_copy  SUCCEEDED
   

Otorga acceso a los conjuntos de datos de BigQuery

La API crea automáticamente una cuenta de servicio en tu proyecto. La cuenta de servicio necesita acceso a los conjuntos de datos de entrada y salida de BigQuery.

1. Otorga acceso de lectura al conjunto de datos de entrada y sus tablas.

   Bash

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false \
     'GRANT `roles/bigquery.dataViewer` ON SCHEMA `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset` TO "serviceAccount:[e-mail]"'
   

   PowerShell

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false "GRANT ``roles/bigquery.dataViewer`` ON SCHEMA ``PROJECT_ID.my_bq_input_dataset`` TO 'serviceAccount:[e-mail]'"
   

2. Otorga acceso de escritura al conjunto de datos de salida.

   Bash

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false \
     'GRANT `roles/bigquery.dataEditor` ON SCHEMA `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset` TO "serviceAccount:[e-mail]"'
   

   PowerShell

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false "GRANT ``roles/bigquery.dataEditor`` ON SCHEMA ``PROJECT_ID.my_bq_output_dataset`` TO 'serviceAccount:[e-mail]'"
   

Crea un conjunto de datos de IA contra el lavado de dinero

Crea un conjunto de datos de IA contra lavado de dinero para especificar la entrada Tablas de conjuntos de datos de BigQuery y el intervalo de tiempo a utilizar.

Para crear un conjunto de datos, usa el projects.locations.instances.datasets.create .

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "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"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

@'
{
  "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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Puedes verificar el resultado de la operación con el nuevo el ID de operación. (Puedes hacerlo para las solicitudes a la API restantes que se usan en esta guía).

Crea una configuración de motor

Crea una configuración de motor de IA contra lavado de dinero para ajustar automáticamente hiperparámetros basados en una versión de motor determinada y los datos proporcionados. Las versiones del motor de búsqueda se lanzan periódicamente y corresponden a diferentes modelos lógica (por ejemplo, segmentar una línea de negocio de venta minorista en lugar de una uno).

Para crear una configuración de motor, usa el projects.locations.instances.engineConfigs.create .

Esta etapa implica el ajuste de hiperparámetros, que puede tardar un tiempo en procesarse. Siempre que tus datos no cambien de forma sustancial, este paso se puede usar para crear y probar muchos modelos.

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "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": "30"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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": "30"
  }
}
EOF

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

@'
{
  "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": "30"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Crear un modelo

En este paso, entrenas un modelo de IA de AML con 12 meses de datos hasta el 01/07/2021.

Para crear un modelo, usa el projects.locations.instances.models.create .

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
    "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"
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

@'
{
    "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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Crear un resultado de la prueba retrospectiva

La predicción de la prueba retrospectiva usa el modelo entrenado en datos históricos existentes. Crea un resultado del backtest en los 12 meses de datos anteriores a enero de 2023, que fueron que no se usan en el entrenamiento. Estos meses se usan para determinar cuántos casos podríamos si hubiéramos usado el modelo entrenado hasta julio de 2021 en producción De enero a diciembre de 2022.

Para crear un resultado de la prueba retrospectiva, usa el método projects.locations.instances.backtestResults.create.

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
    "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"
    }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

@'
{
    "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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Cómo exportar metadatos de los resultados de la prueba

Una vez que se ejecuta una prueba retrospectiva, debes exportar sus resultados a BigQuery para verlos. Para exportar metadatos de la prueba resultado, usa el projects.locations.instances.backtestResults.exportMetadata .

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Una vez que se complete la operación, haz lo siguiente:

1. Abre BigQuery en la consola de Google Cloud.

   Ir a la consola de Google Cloud

2. En el panel Explorador, busca y expande tu proyecto.

3. Expande my_bq_output_dataset y haz clic en my_backtest_results_metadata.

4. En la barra de menú, haz clic en Vista previa.

5. En la columna name, busca la fila con ObservedRecallValues.

   

6. Supongamos que tu capacidad de investigación es de 120 por mes. Busca el objeto de valor de recuperación con "partyInvestigationsPerPeriod": "120". Para los siguientes valores de muestra, si limitas las investigaciones a las partes con puntuaciones de riesgo superiores a 0.53, puedes investigar 120 partes nuevas cada mes. Durante el período retrospectivo, el año 2022, identificar el 86% de los casos que el sistema anterior identificó (y posiblemente otras que no fueron identificadas por sus procesos actuales).

   {
     "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
       },
       ...
     ]
   }
   

Obtén más información sobre los otros campos en los resultados de la simulación de pruebas.

Si cambias el campo partyInvestigationsPerPeriodHint, puedes modificar la cantidad de investigaciones que produce una simulación retrospectiva. Para obtener puntuaciones para investigar, registrar partes y realizar predicciones en función de ellas.

Importar grupos registrados

Antes de crear resultados de predicción, debes importar las partes registradas (es decir, los clientes en el conjunto de datos).

Para importar partes registradas, utilice el projects.locations.instances.importRegisteredParties .

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Sigue verificando el resultado de la operación hasta que se completa. Cuando se complete, deberías ver los 10,000 se registraron en el resultado de JSON.

Crea un resultado de predicción

Crear un resultado de predicción de los últimos 12 meses en el conjunto de datos estos meses no se usaron durante el entrenamiento. Cuando se crean resultados de predicción, se generan puntuaciones para cada partido en cada mes en todos los períodos de predicción.

Para crear un resultado de predicción, usa el projects.locations.instances.predictionResults.create .

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
    "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",
    "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"
      }
    }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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",
    "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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

@'
{
    "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",
    "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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de REST:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Analizar un solo caso de estructuración en la consola de Google Cloud

Nota: Debido a las diferencias en las versiones del motor y la evolución de los datos sintéticos con el tiempo, es posible que estos resultados no coincidan exactamente con tus resultados.

1. Abre BigQuery en la consola de Google Cloud.

   Ve a la consola de Google Cloud

2. En el panel de detalles, haz clic en la pestaña Consulta sin título para ver el editor.

3. Copia la siguiente sentencia SQL en el editor y haz clic en Ejecutar.

   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
   

   Esta sentencia verifica el ID de la cuenta 1E60OAUNKP84WDKB en agosto de 2022. Esta La cuenta está vinculada con el ID de parte EGS4NJD38JZ8NTL8. Puedes encontrar el ID de la parte para un ID de cuenta determinado con la tabla AccountPartyLink.

   Los datos de transacciones muestran transacciones redondas frecuentes segmentadas para una sola cuenta poco después de depósitos grandes en efectivo, lo que parece sospechoso. Estas transacciones podrían ser un indicio de smurfing (es decir, dividir una transacción grande de dinero en importes más pequeños) o de estructuración.

   

4. Copia la siguiente instrucción de SQL en el editor y haz clic en Ejecutar.

   SELECT *
   FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event`
   WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
   

   Esta declaración muestra que hubo un caso de riesgo que condujo a la salida de esta de las partes interesadas. El caso de riesgo comenzó dos meses después de la actividad sospechosa.

   

5. Copia la siguiente sentencia SQL en el editor y haz clic en Ejecutar.

   SELECT *
   FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results`
   WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
   ORDER BY risk_period_end_time
   

   Si verificas los resultados de la predicción, puedes ver que la puntuación de riesgo de la parte salta de casi cero (ten en cuenta el valor del exponente) a valores altos en la meses posteriores a la actividad sospechosa. Los resultados pueden variar que se muestran.

   

   La puntuación de riesgo no es una probabilidad. Una puntuación de riesgo siempre debe evaluarse en relación con otras puntuaciones de riesgo. Por ejemplo, un valor aparentemente pequeño se puede considerar positivo en los casos en que las otras puntuaciones de riesgo sean más bajas.

   Nota: Debido a las diferencias en las versiones del motor y la evolución de las datos a lo largo del tiempo, los resultados obtenidos pueden diferir de estas capturas de pantalla. Los resultados del modelo no deben interpretarse como una probabilidad de lavado de dinero. Los resultados del modelo deben interpretarse en relación con el mismo cliente a lo largo del tiempo y con otros clientes. Los números obtenidos para la explicabilidad y el riesgo de puntuación del proyecto puede variar.

6. Copia la siguiente sentencia SQL en el editor y haz clic en Ejecutar.

   SELECT *
   FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability`
   WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
   AND risk_period_end_time = '2022-10-01'
   

   Si verificas los resultados de explicabilidad, puedes ver que la función correcta y familias obtienen los valores más altos.

   

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que se usaron en esta página, borra el proyecto de Cloud que tiene los recursos.

Borra el resultado de la predicción

Para borrar un resultado de predicción, usa el método projects.locations.instances.predictionResults.delete.

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Borra el resultado de la simulación de pruebas

Para borrar un resultado de la simulación de pruebas, usa el método projects.locations.instances.backtestResults.delete.

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Borra el modelo

Para borrar un modelo, usa el projects.locations.instances.models.delete .

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Borra la configuración del motor

Para borrar la configuración de un motor, usa el método projects.locations.instances.engineConfigs.delete.

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Borra el conjunto de datos

Para borrar un conjunto de datos, usa el método projects.locations.instances.datasets.delete.

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Borra la instancia

Para borrar una instancia, usa el método projects.locations.instances.delete.

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: En el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "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
}

Borra los conjuntos de datos de BigQuery

bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_input_dataset

bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_output_dataset

Borra la configuración del trabajo de transferencia

1. Muestra una lista de los trabajos de transferencia en el proyecto.

   Bash

   bq ls --transfer_config \
     --transfer_location=LOCATION \
     --project_id=PROJECT_ID  \
     --filter="dataSourceIds:cross_region_copy"
   

   PowerShell

   bq ls --transfer_config `
     --transfer_location=LOCATION `
     --project_id=PROJECT_ID `
     --filter="dataSourceIds:cross_region_copy"
   

2. Se debería mostrar un resultado similar al siguiente.

   name                                                                                       displayName                    dataSourceId       state
   ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
   projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/transferConfigs/TRANSFER_CONFIG_ID    Copy the AML sample dataset.   cross_region_copy   SUCCEEDED
   

   Copia todo el nombre, desde projects/ hasta TRANSFER_CONFIG_ID.

3. Borra la configuración de transferencia.

   Bash

   bq rm --transfer_config TRANSFER_CONFIG_NAME
   

   PowerShell

   bq rm --transfer_config TRANSFER_CONFIG_NAME
   

¿Qué sigue?

• Lee sobre los conceptos clave en el resumen
• Consulta la documentación de referencia.