Entrena y prueba modelos diseñados para detectar lavado de dinero
Aprende a realizar operaciones básicas en la IA para prevención del lavado de dinero con herramientas de línea de comandos en tu máquina de desarrollo o en la consola de Google Cloud.
En esta guía, debes proporcionar datos de transacciones bancarias de muestra en forma de tablas de BigQuery como entrada a la IA contra el lavado de dinero. La API genera tablas de BigQuery que incluyen resultados de la prueba interna y de la predicción. Los resultados se utilizan para analizar un ejemplo de parte que blanquea dinero mediante estructuras de fondos.
Antes de comenzar
- 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.
- Instala Google Cloud CLI.
-
Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:
gcloud init
-
Crea o selecciona un proyecto de Google Cloud.
-
Crea un proyecto de Google Cloud:
gcloud projects create PROJECT_ID
Reemplaza
PROJECT_ID
por un nombre para el proyecto de Google Cloud que estás creando. -
Selecciona el proyecto de Google Cloud que creaste:
gcloud config set project PROJECT_ID
Reemplaza
PROJECT_ID
por el nombre del proyecto de Google Cloud.
-
-
Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
-
Habilita las APIs necesarias:
gcloud services enable financialservices.googleapis.com
bigquery.googleapis.com cloudkms.googleapis.com bigquerydatatransfer.googleapis.com -
Crea credenciales de autenticación locales para tu Cuenta de Google:
gcloud auth application-default login
-
Otorga roles a tu Cuenta de Google. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM:
roles/financialservices.admin
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE
- Reemplaza
PROJECT_ID
con el ID del proyecto. - Reemplaza
EMAIL_ADDRESS
por tu dirección de correo electrónico. - Reemplaza
ROLE
por cada rol individual.
- Reemplaza
- Instala Google Cloud CLI.
-
Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:
gcloud init
-
Crea o selecciona un proyecto de Google Cloud.
-
Crea un proyecto de Google Cloud:
gcloud projects create PROJECT_ID
Reemplaza
PROJECT_ID
por un nombre para el proyecto de Google Cloud que estás creando. -
Selecciona el proyecto de Google Cloud que creaste:
gcloud config set project PROJECT_ID
Reemplaza
PROJECT_ID
por el nombre del proyecto de Google Cloud.
-
-
Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
-
Habilita las APIs necesarias:
gcloud services enable financialservices.googleapis.com
bigquery.googleapis.com cloudkms.googleapis.com bigquerydatatransfer.googleapis.com -
Crea credenciales de autenticación locales para tu Cuenta de Google:
gcloud auth application-default login
-
Otorga roles a tu Cuenta de Google. Ejecuta el siguiente comando una vez para cada uno de los siguientes roles de IAM:
roles/financialservices.admin
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:EMAIL_ADDRESS" --role=ROLE
- Reemplaza
PROJECT_ID
con el ID del proyecto. - Reemplaza
EMAIL_ADDRESS
por tu dirección de correo electrónico. - Reemplaza
ROLE
por cada rol individual.
- Reemplaza
- Las solicitudes a la API en esta guía usan el mismo proyecto y la misma ubicación de Google Cloud
y los IDs de recursos hard-coded para facilitar la guía de completar. Los IDs de recursos siguen el patrón
my-
resource-type (por ejemplo,my-key-ring
ymy-model
).Asegúrate de definir los siguientes reemplazos para esta guía:
PROJECT_ID
: El ID del proyecto de Google Cloud que aparece en la Configuración de IAMPROJECT_NUMBER
: Es el número de proyecto asociado con PROJECT_ID. Puedes encontrar el número del proyecto en la página Configuración de IAM.LOCATION
: Es la ubicación de los recursos de la API. Usa una de las regiones compatibles:us-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
Crea una instancia
En esta sección, se describe cómo crear una instancia. La instancia de IA contra el lavado de dinero se encuentra en la raíz de todos los demás recursos de IA contra el lavado de dinero. Cada instancia requiere una sola clave de encriptación administrada por el cliente (CMEK) asociada y que se usa para encriptar los datos creados por la IA contra el lavado de dinero.
Crea un llavero de claves
Para crear un llavero de claves, usa el método projects.locations.keyRings.create
.
REST
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
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
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
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
$
Crear una clave
Para crear una clave, usa el método projects.locations.keyRings.cryptoKeys
.
REST
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT" }
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
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
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, haz los siguientes reemplazos:
LOCATION
: Es la ubicación del llavero de claves. Usa una de las regiones compatibles: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
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"
$
Crea la instancia con la API
Para crear una instancia, usa el método 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
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
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 una operación de larga duración con un ID que se puede usar para recuperar el estado en curso de la operación asíncrona. Copia el objeto OPERATION_ID que se muestra para usarlo en la siguiente sección.
Comprueba 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 entre unos minutos y varias horas en completarse. Debes esperar hasta que se complete una operación antes de avanzar en 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
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
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 a fin de 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:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.iam.gserviceaccount.com" \
--role="roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter" \
--project="PROJECT_ID"
Crear conjuntos de datos de BigQuery
En esta sección, se describe cómo crear conjuntos de datos de BigQuery de entrada y salida y, luego, copiar datos bancarios de muestra en el conjunto de datos de entrada.
Crea un conjunto de datos de salida
Ejecuta el siguiente comando para crear un conjunto de datos que se usará a fin de enviar los resultados de la canalización de AML.
bq mk \
--location=LOCATION \
--project_id=PROJECT_ID \
my_bq_output_dataset
Crea un conjunto de datos de entrada
Ejecuta el siguiente comando para crear un conjunto de datos en el cual copiar las tablas bancarias de muestra.
bq mk \
--location=LOCATION \
--project_id=PROJECT_ID \
my_bq_input_dataset
Copia el conjunto de datos de muestra
Se proporcionan datos bancarios de muestra como un conjunto de datos públicos de BigQuery. Las características clave de este conjunto de datos incluyen lo siguiente:
- 100,000 partes
- Un rango de tiempo principal desde el 1 de enero de 2020 hasta el 1 de enero de 2023 y 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 positivos corresponden a actividades de estructuración que ocurrieron en los dos meses anteriores al evento
AML_PROCESS_START
. - La otra mitad abarca las partes con la mayor cantidad 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 estructurada o el ingreso más alto y se informa como negativo)
- La mitad de los casos de riesgo positivos corresponden a actividades de estructuración que ocurrieron en los dos meses anteriores al evento
Ejecuta el siguiente comando para copiar los datos bancarios de muestra en el conjunto de datos de entrada que creaste.
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" }'
Abre BigQuery en la consola de Google Cloud.
Busca y expande el conjunto de datos de entrada en el panel Explorador. Después de unos minutos, deberías ver tablas en el conjunto de datos de entrada. También puedes verificar el estado de la transferencia si seleccionas Transferencias de datos en el menú de navegación de BigQuery. El esquema contra el lavado de dinero se define en el modelo de datos de entrada contra el lavado de dinero.
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.
- Instala
jq
en tu máquina de desarrollo. Si no puedes instalarjq
en tu máquina de desarrollo, puedes usar Cloud Shell o uno de los otros métodos para otorgar acceso a un recurso que se encuentra en la documentación de BigQuery. - Ejecuta los siguientes comandos para otorgar acceso de lectura al conjunto de datos de entrada y sus tablas.
# 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
Ejecuta los siguientes comandos para otorgar acceso de escritura al conjunto de datos de salida.
# 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"
Crea un conjunto de datos de IA contra lavado de dinero
Crea un conjunto de datos de IA contra el lavado de dinero para especificar las tablas de conjuntos de datos de BigQuery de entrada y el intervalo de tiempo que se usará.
Para crear un conjunto de datos, usa el método 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
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
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 ID de operación nuevo. (Puedes hacer esto para las solicitudes a la API restantes que se usan en esta guía).
Crea una configuración del motor
Crea una configuración del motor de IA contra el lavado de dinero para ajustar automáticamente los hiperparámetros según una versión determinada del motor. Las versiones de motor se lanzan de forma periódica y corresponden a una lógica de modelo diferente (por ejemplo, se segmentan para una línea de negocio de venta minorista en lugar de una comercial).
Para crear una configuración del motor, usa el método projects.locations.instances.engineConfigs.create
.
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": "150" } }
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
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": "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/engineConfigs?engine_config_id=my-engine-config"
PowerShell
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": "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/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 }
Crea un modelo
Crear un modelo de IA contra el lavado de dinero para iniciar la canalización de entrenamiento contra el lavado de dinero
Para crear un modelo, usa el método 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
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
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 interna
La predicción de prueba interna usa el modelo entrenado con los datos históricos existentes. Crea un resultado de la prueba inversa en los últimos tres meses del conjunto de datos; estos meses no se usaron en el entrenamiento.
Para crear un resultado de la prueba inversa, 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
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
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 }
Exportar metadatos de los resultados de la prueba interna
Para exportar metadatos desde el resultado de la prueba interna, usa el método 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
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
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 }
Abre BigQuery en la consola de Google Cloud.
Busca y expande el conjunto de datos de resultados en el panel Explorador.
Selecciona la tabla y haz clic en Vista previa.
Busca la fila con el nombre ObservedRecallValues.
Supongamos que tu capacidad para realizar investigaciones 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 por mes. Durante el período de prueba inversa, el año 2022, identificarías el 86% de los casos que el sistema anterior identificó (y posiblemente otros, que el sistema anterior no identificó).{ "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 }, ... ] }
Importar grupos registrados
Antes de crear los resultados de la predicción, debes importar los grupos registrados (es decir, los clientes en el conjunto de datos).
Para importar grupos registrados, usa el método 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
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
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 }
Cuando se complete la operación, deberías ver que se registraron 10,000 partes.
Crea un resultado de predicción
Crea un resultado de predicción en los últimos 12 meses del conjunto de datos. Estos meses no se usaron en el entrenamiento.
Para crear un resultado de predicción, usa el método 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
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
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 }
Analiza un solo caso de estructuración en la consola de Google Cloud
Abre BigQuery en la consola de Google Cloud. Asegúrate de que la opción Espacio de trabajo SQL esté seleccionada.
La página de BigQuery tiene tres secciones principales:
- El menú de navegación de BigQuery
- El panel Explorador
- El panel de detalles
En el panel de detalles, haz clic en Redactar una nueva consulta para abrir el editor de consultas.
Copia la siguiente instrucción de 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 declaración verifica el ID de la cuenta
1E60OAUNKP84WDKB
en agosto de 2022. Esta cuenta está vinculada con el ID de parteEGS4NJD38JZ8NTL8
. Los datos de la transacción muestran una serie de transacciones redondas orientadas a una sola cuenta, lo que parece sospechoso.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 llevó a la salida de esta parte. El caso de riesgo comenzó dos meses después de la actividad sospechosa.
Copia la siguiente instrucción de 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 a valores altos en los meses que siguen a la actividad sospechosa.
Copia la siguiente instrucción de 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 las familias de atributos correctas califican 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
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
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 }
Eliminar el resultado de la prueba interna
Para borrar un resultado de la prueba interna, usa el método projects.locations.instances.backtestResults.delete
.
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
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
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 }
Borrar el modelo
Para borrar un modelo, usa el método projects.locations.instances.models.delete
.
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
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
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 una configuración del motor, usa el método projects.locations.instances.engineConfigs.delete
.
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
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
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
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
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
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
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
¿Qué sigue?
- Lee los conceptos clave en la descripción general.
- Consulta la documentación de referencia