Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.

Entraîner et tester des modèles conçus pour détecter le blanchiment d'argent

Découvrez comment effectuer des opérations de base dans Anti Money Laundering AI à l'aide des outils de ligne de commande sur votre ordinateur de développement ou dans la console Google Cloud.

Dans ce guide, vous fournissez des exemples de données de transactions bancaires sous forme de tables BigQuery en tant qu'entrées pour l'AML basée sur l'IA. L'API génère des tables BigQuery qui incluent les résultats des tests antérieurs et des résultats de prédiction. Les résultats sont utilisés pour analyser un exemple de partie qui blanchit des fonds par structuration de fonds.

Avant de commencer

Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

Installez Google Cloud CLI.

Pour initialiser gcloudCLI, exécutez la commande suivante :

gcloud init

Créez ou sélectionnez un projet Google Cloud.

Créez un projet Google Cloud :
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Remplacez PROJECT_ID par le nom du projet Google Cloud que vous créez.
Sélectionnez le projet Google Cloud que vous avez créé :
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet Google Cloud.

Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

Activer les API requises :

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

Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :

gcloud auth application-default login

Attribuez des rôles à votre compte Google. Exécutez la commande suivante une fois pour chacun des rôles IAM suivants : roles/financialservices.admin

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

en remplaçant PROJECT_ID par l'ID de votre projet :
Remplacez EMAIL_ADDRESS par votre adresse e-mail.
Remplacez ROLE par chaque rôle individuel.

Installez Google Cloud CLI.

Pour initialiser gcloudCLI, exécutez la commande suivante :

gcloud init

Créez ou sélectionnez un projet Google Cloud.

Créez un projet Google Cloud :
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Remplacez PROJECT_ID par le nom du projet Google Cloud que vous créez.
Sélectionnez le projet Google Cloud que vous avez créé :
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet Google Cloud.

Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

Activer les API requises :

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

Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :

gcloud auth application-default login

Attribuez des rôles à votre compte Google. Exécutez la commande suivante une fois pour chacun des rôles IAM suivants : roles/financialservices.admin

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

en remplaçant PROJECT_ID par l'ID de votre projet :
Remplacez EMAIL_ADDRESS par votre adresse e-mail.
Remplacez ROLE par chaque rôle individuel.

Les requêtes API de ce guide utilisent le même projet Google Cloud et le même emplacement, ainsi que des ID de ressources codés en dur pour faciliter la réalisation du guide. Les ID de ressource suivent le modèle my-resource-type (par exemple, my-key-ring et my-model).

Assurez-vous que les remplacements suivants sont définis pour ce guide:
- PROJECT_ID: ID de votre projet Google Cloud indiqué dans les paramètres IAM
- PROJECT_NUMBER : numéro de projet associé à PROJECT_ID. Vous trouverez le numéro du projet sur la page Paramètres IAM.
- LOCATION: emplacement des ressources de l'API. Utilisez l'une des régions disponibles :
  - us-central1
  - us-east1
  - asia-south1
  - europe-west1
  - europe-west2
  - europe-west4
  - northamerica-northeast1
  - southamerica-east1

Créer une instance

Cette section explique comment créer une instance. L'instance d'AML basée sur l'IA se trouve à la racine de toutes les autres ressources d'IA Chaque instance nécessite une seule clé de chiffrement gérée par le client (CMEK) associée, qui permet de chiffrer toutes les données créées par l'AML basée sur l'IA.

Créer un trousseau de clés

Pour créer un trousseau de clés, utilisez la méthode projects.locations.keyRings.create.

REST

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque:La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

exécutez la commande suivante :

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

Remarque:La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

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

gcloud

Exécutez la commande suivante:

Linux, macOS ou 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

Vous devriez recevoir une réponse vide :

Créer une clé

Pour créer une clé, utilisez la méthode projects.locations.keyRings.cryptoKeys.

REST

Corps JSON de la requête :

{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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

Avant d'utiliser les données de la commande ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

LOCATION: emplacement du trousseau de clés ; utilisez l'une des régions disponibles :
- us-central1
- us-east1
- asia-south1
- europe-west1
- europe-west2
- europe-west4
- northamerica-northeast1
- southamerica-east1

Exécutez la commande suivante:

Linux, macOS ou 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"

Vous devriez recevoir une réponse vide :

Créer l'instance à l'aide de l'API

Pour créer une instance, utilisez la méthode projects.locations.instances.create.

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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 la requête aboutit, le corps de la réponse contient une opération de longue durée avec un ID permettant de récupérer l'état d'exécution de l'opération asynchrone. Copiez le OPERATION_ID renvoyé pour l'utiliser dans la section suivante.

Vérifier le résultat

Utilisez la méthode projects.locations.operations.get pour vérifier si l'instance a bien été créée. Si la réponse contient "done": false, répétez la commande jusqu'à ce que la réponse contienne "done": true.

Les opérations décrites dans ce guide peuvent prendre de quelques minutes à plusieurs heures. Vous devez attendre la fin d'une opération avant de poursuivre dans ce guide, car l'API utilise la sortie de certaines méthodes comme entrée pour d'autres méthodes.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants:

OPERATION_ID: identifiant de l'opération

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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"
  }
}

Accorder l'accès à la clé CMEK

L'API crée automatiquement un compte de service dans votre projet. Le compte de service a besoin d'accéder à la clé CMEK pour pouvoir l'utiliser pour chiffrer et déchiffrer les données sous-jacentes. Accordez l'accès à la clé.

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"

créer des ensembles de données BigQuery ;

Cette section explique comment créer des ensembles de données BigQuery d'entrée et de sortie, puis copier des exemples de données bancaires dans l'ensemble de données d'entrée.

Créer un ensemble de données de sortie

Exécutez la commande suivante pour créer un ensemble de données à utiliser pour envoyer les résultats du pipeline AML.

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

Créer un ensemble de données d'entrée

Exécutez la commande suivante pour créer un ensemble de données dans lequel copier les exemples de tables bancaires.

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

Copier l'exemple d'ensemble de données

Les exemples de données bancaires sont fournis dans un ensemble de données public BigQuery. Les principales caractéristiques de cet ensemble de données sont les suivantes:

100 000 parties
une période principale allant du 1er janvier 2020 au 1er janvier 2023, et 24 mois supplémentaires de données d'analyse ;
300 cas à risque négatifs et 20 cas positifs par mois
Cas à risque avec les attributs suivants :
- La moitié des cas de risque positifs concernent la structuration d'une activité survenue au cours des deux mois précédant l'événement AML_PROCESS_START.
- L'autre moitié couvre les parties ayant reçu le plus d'argent au cours des deux mois précédant l'événement AML_PROCESS_START
- Les cas négatifs sont générés de manière aléatoire
- Une probabilité de 0,1% que le cas de risque soit généré dans l'état opposé (par exemple, une partie aléatoire positive, ou une partie ayant une activité structurante ou le revenu le plus élevé et signalée comme négative)

Exécutez la commande suivante pour copier les exemples de données bancaires dans l'ensemble de données d'entrée que vous avez créé.

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"
  }'

Ouvrez BigQuery dans la console Google Cloud.

Accéder à la console Google Cloud
Recherchez et développez l'ensemble de données d'entrée dans le volet Explorateur. Après quelques minutes, vous devriez voir des tables dans l'ensemble de données d'entrée. Vous pouvez également vérifier l'état du transfert en sélectionnant Transferts de données dans le menu de navigation de BigQuery. Le schéma AML est défini dans le modèle de données d'entrée AML.

Accorder l'accès aux ensembles de données BigQuery

L'API crée automatiquement un compte de service dans votre projet. Le compte de service doit avoir accès aux ensembles de données d'entrée et de sortie BigQuery.

Installez jq sur votre ordinateur de développement. Si vous ne pouvez pas installer jq sur votre ordinateur de développement, vous pouvez utiliser Cloud Shell ou l'une des autres méthodes permettant d'accorder l'accès à une ressource décrite dans la documentation BigQuery.
Exécutez les commandes suivantes pour accorder un accès en lecture à l'ensemble de données d'entrée et à ses tables.

# 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

Exécutez les commandes suivantes pour accorder un accès en écriture à l'ensemble de données de sortie.

# 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"

Créer un ensemble de données d'AML basée sur l'IA

créer un ensemble de données d'AML basée sur l'IA pour spécifier les tables de l'ensemble de données BigQuery d'entrée et la période à utiliser ;

Pour créer un ensemble de données, utilisez la méthode projects.locations.instances.datasets.create.

Corps JSON de la requête :

{
  "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"
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

@'
{
  "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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Vous pouvez vérifier le résultat de l'opération à l'aide du nouvel ID d'opération. (Vous pouvez le faire pour les autres requêtes API utilisées dans ce guide.)

Créer une configuration de moteur

Créez une configuration d'AML basée sur l'IA pour régler automatiquement les hyperparamètres en fonction d'une version de moteur donnée. Les versions de moteurs sont publiées régulièrement et correspondent à une logique de modèle différente (par exemple, pour cibler un secteur d'activité professionnel plutôt qu'un secteur commercial).

Pour créer une configuration de moteur, utilisez la méthode projects.locations.instances.engineConfigs.create.

Corps JSON de la requête :

{
  "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"
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

@'
{
  "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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Créer un modèle

Créer un modèle d'IA AML pour démarrer le pipeline d'entraînement AML

Pour créer un modèle, utilisez la méthode projects.locations.instances.models.create.

Corps JSON de la requête :

{
    "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"
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

@'
{
    "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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Créer un résultat de backtest

La prédiction par rétrotest utilise le modèle entraîné sur des données historiques existantes. Créez un résultat de test antérieur sur les trois derniers mois de l'ensemble de données ; ces mois n'ont pas été utilisés pour l'entraînement.

Pour créer un résultat de backtest, utilisez la méthode projects.locations.instances.backtestResults.create.

Corps JSON de la requête :

{
    "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"
    }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

@'
{
    "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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Exporter les métadonnées des résultats des tests backtest

Pour exporter des métadonnées à partir du résultat du test Backtest, utilisez la méthode projects.locations.instances.backtestResults.exportMetadata.

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Ouvrez BigQuery dans la console Google Cloud.

Accéder à la console Google Cloud
Recherchez et développez l'ensemble de données de sortie dans le volet Explorateur.
Sélectionnez la table, puis cliquez sur Aperçu.
Recherchez la ligne portant le nom ObservedRecallValues.
Supposons que votre capacité d'investigation soit de 120 par mois. Recherchez l'objet de valeur de rappel avec "partyInvestigationsPerPeriod": "120". Pour les exemples de valeurs suivants, si vous limitez les enquêtes aux parties dont le score de risque est supérieur à 0,53, vous pouvez vous attendre à examiner 120 nouvelles parties chaque mois. Au cours de la période de rétrotests, soit l'année 2022, vous identifieriez 86% des cas identifiés par le système précédent (et éventuellement d'autres, qui n'étaient pas identifiés par l'ancien système).
```
{
  "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
    },
    ...
  ]
}
```

Importer des partis enregistrés

Avant de créer des résultats de prédiction, vous devez importer des parties enregistrées (c'est-à-dire des clients de l'ensemble de données).

Pour importer des groupes enregistrés, utilisez la méthode projects.locations.instances.importRegisteredParties.

Corps JSON de la requête :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Une fois l'opération terminée, vous devriez constater que 10 000 parties ont été enregistrées.

Créer un résultat de prédiction

Création d'un résultat de prédiction pour les 12 derniers mois de l'ensemble de données ; ces mois n'ont pas été utilisés pour l'entraînement.

Pour créer un résultat de prédiction, utilisez la méthode projects.locations.instances.predictionResults.create.

Corps JSON de la requête :

{
    "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"
      }
    }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

@'
{
    "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

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête 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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Analyser un seul cas de structuration dans la console Google Cloud

Ouvrez BigQuery dans la console Google Cloud. Assurez-vous que l'option Espace de travail SQL est sélectionnée.

Accéder à la console Google Cloud
La page BigQuery comprend trois sections principales :
- Le menu de navigation de BigQuery
- Le volet Explorateur
- Le volet Détails
Dans le volet des détails, cliquez sur Saisir une nouvelle requête pour ouvrir l'éditeur de requête.
Copiez l'instruction SQL suivante dans l'éditeur, puis cliquez sur Run (Exécuter).
```
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
```
Ce relevé vérifie l'ID de compte 1E60OAUNKP84WDKB en août 2022. Ce compte est associé à l'ID de partie EGS4NJD38JZ8NTL8. Les données de transaction montrent une série de transactions rondes ciblées sur un seul compte, ce qui semble suspect.
Copiez l'instruction SQL suivante dans l'éditeur, puis cliquez sur Run (Exécuter).
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset.risk_case_event`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
```
Cette déclaration montre qu'un cas de risque a entraîné la sortie de cette partie. Le dossier à risque a commencé deux mois après l'activité suspecte.
Copiez l'instruction SQL suivante dans l'éditeur, puis cliquez sur Run (Exécuter).
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
ORDER BY risk_period_end_time
```
En vérifiant les résultats de la prédiction, vous pouvez voir que le score de risque de la partie passe de près de zéro à des valeurs élevées dans les mois suivant l'activité suspecte.
Copiez l'instruction SQL suivante dans l'éditeur, puis cliquez sur Run (Exécuter).
```
SELECT *
FROM `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability`
WHERE party_id = 'EGS4NJD38JZ8NTL8'
AND risk_period_end_time = '2022-10-01'
```
En vérifiant les résultats d'explicabilité, vous pouvez constater que les familles de caractéristiques correctes obtiennent les valeurs les plus élevées.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées sur cette page ne soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet Google Cloud contenant les ressources.

Supprimer le résultat de la prédiction

Pour supprimer un résultat de prédiction, utilisez la méthode projects.locations.instances.predictionResults.delete.

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Supprimer le résultat du backtest

Pour supprimer un résultat de backtest, utilisez la méthode projects.locations.instances.backtestResults.delete.

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Supprimer le modèle

Pour supprimer un modèle, utilisez la méthode projects.locations.instances.models.delete.

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Supprimer la configuration du moteur

Pour supprimer une configuration de moteur, utilisez la méthode projects.locations.instances.engineConfigs.delete.

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Supprimer l'ensemble de données

Pour supprimer un ensemble de données, utilisez la méthode projects.locations.instances.datasets.delete.

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Supprimer l'instance

Pour supprimer une instance, utilisez la méthode projects.locations.instances.delete.

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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
}

Supprimer les ensembles de données BigQuery

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

Étapes suivantes

Découvrez les concepts clés dans la présentation.
Consultez la documentation de référence.