Melatih dan menguji model yang dirancang untuk mendeteksi pencucian uang

Melatih dan menguji model yang dirancang untuk mendeteksi pencucian uang

Dalam panduan ini, Anda akan mempelajari cara melatih dan menguji model yang dirancang untuk mendeteksi pencucian uang. Anda akan menjalankan beberapa langkah dasar untuk menyiapkan lingkungan dan membuat instance AML AI. Selanjutnya, Anda memberikan data transaksi sintetis dari salah satu set data Google (dalam bentuk tabel BigQuery) sebagai input ke AI AML. Input ini digunakan untuk melatih dan melakukan pengujian balik model.

Setelah mendaftarkan pihak untuk prediksi, API akan membuat prediksi model. Hasilnya digunakan untuk menganalisis contoh pihak yang melakukan pencucian uang dengan melakukan struktur dana.

Sebelum memulai

Penting: Setelah Anda membuat project, API tidak akan otomatis terlihat. Anda harus menghubungi perwakilan Google sebelum dapat mengaktifkan API.

Penting: Menyelesaikan panduan memulai ini akan menimbulkan tagihan ke akun Google Cloud Anda. Untuk mengetahui informasi tentang harga, lihat Halaman harga. Perhatikan bahwa set data contoh yang digunakan dalam panduan memulai ini berisi 100.000 pihak.

Catatan: Jika akan menggunakan project yang sudah ada dan bukan milik Anda, Anda mungkin perlu meminta administrator untuk memberi Anda izin tertentu guna mengakses project yang ada. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat dan mengelola project.

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
2. Install the Google Cloud CLI.

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

   gcloud init

4. Buat atau pilih project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   • Membuat project Google Cloud:

     gcloud projects create PROJECT_ID

     Ganti PROJECT_ID dengan nama untuk project Google Cloud yang Anda buat.

   • Pilih project Google Cloud yang Anda buat:

     gcloud config set project PROJECT_ID

     Ganti PROJECT_ID dengan nama project Google Cloud Anda.

5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

6. Aktifkan API yang diperlukan:

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

7. Buat kredensial autentikasi lokal untuk Akun Google Anda:

   gcloud auth application-default login

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

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

   • Replace PROJECT_ID with your project ID.

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

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

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

    gcloud init

11. Buat atau pilih project Google Cloud.

    Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

    • Membuat project Google Cloud:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Ganti PROJECT_ID dengan nama untuk project Google Cloud yang Anda buat.

    • Pilih project Google Cloud yang Anda buat:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Ganti PROJECT_ID dengan nama project Google Cloud Anda.

12. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

13. Aktifkan API yang diperlukan:

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

14. Buat kredensial autentikasi lokal untuk Akun Google Anda:

    gcloud auth application-default login

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

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

    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

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

    • Replace ROLE with each individual role.
Peran ini memenuhi izin yang diperlukan berikut:

Izin yang diperlukan

Izin berikut diperlukan untuk menyelesaikan quickstart ini:

Izin	Deskripsi
resourcemanager.projects.get	Mendapatkan project Google Cloud
resourcemanager.projects.list	Mencantumkan project Google Cloud
cloudkms.keyRings.create	Membuat key ring Cloud KMS
cloudkms.cryptoKeys.create	Membuat kunci Cloud KMS
financialservices.v1instances.create	Membuat instance AML AI
financialservices.operations.get	Mendapatkan operasi AML AI
cloudkms.cryptoKeys.getIamPolicy	Mendapatkan kebijakan IAM pada kunci Cloud KMS
cloudkms.cryptoKeys.setIamPolicy	Menetapkan kebijakan IAM pada kunci Cloud KMS
bigquery.datasets.create	Membuat set data BigQuery
bigquery.datasets.get	Mendapatkan set data BigQuery
bigquery.transfers.get	Mendapatkan transfer BigQuery Data Transfer Service
bigquery.transfers.update	Membuat atau menghapus transfer BigQuery Data Transfer Service
bigquery.datasets.setIamPolicy	Menetapkan kebijakan IAM pada set data BigQuery
bigquery.datasets.update	Memperbarui set data BigQuery
financialservices.v1datasets.create	Membuat set data AML AI
financialservices.v1engineconfigs.create	Membuat konfigurasi mesin AML AI
financialservices.v1models.create	Membuat model AML AI
financialservices.v1backtests.create	Membuat hasil backtest AML AI
financialservices.v1backtests.exportMetadata	Mengekspor metadata dari hasil uji balik AI AML
financialservices.v1instances.importRegisteredParties	Mengimpor pihak terdaftar ke instance AML AI
financialservices.v1predictions.create	Membuat hasil prediksi AML AI
bigquery.jobs.create	Membuat tugas BigQuery
bigquery.tables.getData	Mendapatkan data dari tabel BigQuery
financialservices.v1predictions.delete	Menghapus hasil prediksi AI AML
financialservices.v1backtests.delete	Menghapus hasil uji balik AML AI
financialservices.v1models.delete	Menghapus model AML AI
financialservices.v1engineconfigs.delete	Menghapus konfigurasi mesin AML AI
financialservices.v1datasets.delete	Menghapus set data AML AI
financialservices.v1instances.delete	Menghapus instance AML AI
bigquery.datasets.delete	Menghapus set data BigQuery

16. Permintaan API dalam panduan ini menggunakan project dan lokasi Google Cloud yang sama serta ID resource hard code untuk mempermudah penyelesaian panduan. ID resource mengikuti pola my-resource-type (misalnya, my-key-ring dan my-model).

    Pastikan penggantian berikut ditentukan untuk panduan ini:

    • PROJECT_ID: project ID Google Cloud Anda yang tercantum di Setelan IAM
    • PROJECT_NUMBER: nomor project yang terkait dengan PROJECT_ID. Anda dapat menemukan nomor project di halaman IAM Settings.
    • LOCATION: lokasi resource API; gunakan salah satu region yang didukung
      Menampilkan lokasi
      • us-central1
      • us-east1
      • asia-south1
      • europe-west1
      • europe-west2
      • europe-west4
      • northamerica-northeast1
      • southamerica-east1
      • australia-southeast1

Penting: Setelah mengaktifkan Financial Services API, Anda harus menghubungi perwakilan Google untuk mengizinkan semua fungsi AI AML sebelum melanjutkan. Pastikan untuk memberi tahu perwakilan tentang lokasi tempat Anda ingin membuat resource API.

Membuat instance

Bagian ini menjelaskan cara membuat instance. Instance AML AI berada di root semua resource AML AI lainnya. Setiap instance memerlukan satu kunci enkripsi yang dikelola pelanggan (CMEK) terkait yang digunakan untuk mengenkripsi data apa pun yang dibuat oleh AML AI.

Membuat key ring

Untuk membuat ring kunci, gunakan metode projects.locations.keyRings.create.

REST

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

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

gcloud

Jalankan perintah berikut:

Linux, macOS, atau Cloud Shell

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Anda akan menerima respons kosong:

$

Buat kunci

Untuk membuat kunci, gunakan metode projects.locations.keyRings.cryptoKeys.

REST

Meminta isi JSON:

{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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

Sebelum menggunakan salah satu data perintah di bawah, lakukan penggantian berikut:

• LOCATION: lokasi key ring; gunakan salah satu wilayah yang didukung
  Menampilkan lokasi
  • us-central1
  • us-east1
  • asia-south1
  • europe-west1
  • europe-west2
  • europe-west4
  • northamerica-northeast1
  • southamerica-east1
  • australia-southeast1

Jalankan perintah berikut:

Linux, macOS, atau Cloud Shell

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Windows (PowerShell)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Windows (cmd.exe)

Catatan: Pastikan Anda telah menginisialisasi Google Cloud CLI dengan autentikasi dan sebuah project dengan menjalankan gcloud init; atau gcloud auth login dan gcloud config set project.

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

Anda akan menerima respons kosong:

$

Membuat instance menggunakan API

Untuk membuat instance, gunakan metode projects.locations.instances.create.

Meminta isi JSON:

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

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Jika berhasil, isi respons akan berisi operasi yang berjalan lama yang berisi ID yang dapat digunakan untuk mengambil status operasi asinkron yang sedang berlangsung. Salin OPERATION_ID yang ditampilkan untuk digunakan di bagian berikutnya.

Catatan: Secara default, instance tidak disediakan untuk penggunaan produksi, tetapi akan berfungsi untuk data yang dirujuk dari halaman ini. Jika Anda ingin menggunakan instance untuk produksi, lihat Membuat instance AML AI untuk mengetahui informasi penyediaan.

Memeriksa hasilnya

Gunakan metode projects.locations.operations.get untuk memeriksa apakah instance telah dibuat. Jika respons berisi "done": false, ulangi perintah hingga respons berisi "done": true.

Operasi dalam panduan ini dapat memerlukan waktu beberapa menit hingga beberapa jam untuk diselesaikan. Anda harus menunggu hingga operasi selesai sebelum melanjutkan panduan ini karena API menggunakan output dari beberapa metode sebagai input ke metode lain.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

• OPERATION_ID: ID untuk operasi

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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"
  }
}

Memberikan akses ke kunci CMEK

API akan otomatis membuat akun layanan di project Anda. Akun layanan memerlukan akses ke kunci CMEK agar dapat menggunakan kunci tersebut untuk mengenkripsi dan mendekripsi data pokok. Berikan akses ke kunci.

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." \
  --role="roles/cloudkms.cryptoKeyEncrypterDecrypter" \
  --project="PROJECT_ID"

Membuat set data BigQuery

Bagian ini menjelaskan cara membuat set data BigQuery input dan output, lalu menyalin contoh data perbankan ke set data input.

Membuat set data output

Buat set data yang akan digunakan untuk mengirim output pipeline AML.

Bash

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

PowerShell

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

Membuat set data input

Buat set data untuk menyalin tabel perbankan contoh.

Bash

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

PowerShell

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

Menyalin set data sampel

Catatan: Data contoh dilindungi oleh daftar yang diizinkan yang sama dengan yang melindungi pengaktifan API yang didokumentasikan di bagian Sebelum memulai.

Contoh data perbankan disediakan sebagai set data BigQuery di project set data bersama Google. Anda harus memiliki akses ke AML AI API agar set data ini dapat diakses. Fitur utama set data ini mencakup hal-hal berikut:

• 100.000 pihak
• Rentang waktu inti dari 1 Januari 2020 hingga 1 Januari 2023 dan data lihat balik tambahan selama 24 bulan
• 300 kasus risiko negatif dan 20 kasus risiko positif per bulan
• Kasus risiko dengan atribut berikut:
  • Setengah dari kasus risiko positif adalah untuk aktivitas penyusunan yang terjadi dalam dua bulan sebelum peristiwa AML_PROCESS_START
  • Setengah lainnya mencakup pihak dengan jumlah uang yang diterima tertinggi dalam dua bulan sebelum peristiwa AML_PROCESS_START
  • Kasus negatif dibuat secara acak
  • Kemungkinan 0,1% untuk kasus risiko dihasilkan dalam status yang berlawanan (misalnya, pihak acak yang positif, atau pihak yang memiliki aktivitas penyusunan atau pendapatan tertinggi dan dilaporkan negatif)
• Skema AML ditentukan dalam model data input AML.

1. Salin contoh data perbankan ke set data input yang Anda buat.

   Bash

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

   PowerShell

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

2. Pantau tugas transfer data.

   Bash

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

   PowerShell

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

   Setelah transfer selesai, tugas transfer data dengan nama tampilan Copy the AML sample dataset akan dibuat.

   Anda juga dapat memeriksa status transfer menggunakan konsol Google Cloud.

   Anda akan melihat sesuatu seperti output berikut.

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

Memberikan akses ke set data BigQuery

API akan otomatis membuat akun layanan di project Anda. Akun layanan memerlukan akses ke set data input dan output BigQuery.

1. Berikan akses baca ke set data input dan tabelnya.

   Bash

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false \
     'GRANT `roles/bigquery.dataViewer` ON SCHEMA `PROJECT_ID.my_bq_input_dataset` TO "serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices."'
   

   PowerShell

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false "GRANT ``roles/bigquery.dataViewer`` ON SCHEMA ``PROJECT_ID.my_bq_input_dataset`` TO 'serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.'"
   

2. Berikan akses tulis ke set data output.

   Bash

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false \
     'GRANT `roles/bigquery.dataEditor` ON SCHEMA `PROJECT_ID.my_bq_output_dataset` TO "serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices."'
   

   PowerShell

   bq query --project_id=PROJECT_ID --use_legacy_sql=false "GRANT ``roles/bigquery.dataEditor`` ON SCHEMA ``PROJECT_ID.my_bq_output_dataset`` TO 'serviceAccount:service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-financialservices.'"
   

Membuat set data AML AI

Buat set data AML AI untuk menentukan tabel set data BigQuery input dan rentang waktu yang akan digunakan.

Untuk membuat set data, gunakan metode projects.locations.instances.datasets.create.

Meminta isi JSON:

{
  "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"
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

@'
{
  "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

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Anda dapat memeriksa hasil operasi menggunakan ID operasi baru. (Anda dapat melakukannya untuk permintaan API lainnya yang digunakan dalam panduan ini.)

Membuat konfigurasi mesin

Buat konfigurasi mesin AML AI untuk menyesuaikan hyperparameter secara otomatis berdasarkan versi mesin tertentu dan data yang diberikan. Versi mesin dirilis secara berkala dan sesuai dengan logika model yang berbeda (misalnya, menargetkan lini bisnis retail versus lini bisnis komersial).

Untuk membuat konfigurasi mesin, gunakan metode projects.locations.instances.engineConfigs.create.

Tahap ini melibatkan penyesuaian hyperparameter yang dapat memerlukan waktu beberapa saat untuk diproses. Selama data Anda tidak berubah secara substansial, langkah ini dapat digunakan untuk membuat dan menguji banyak model.

Meminta isi JSON:

{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "30"
  }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

cat > request.json << 'EOF'
{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "30"
  }
}
EOF

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

@'
{
  "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/engineVersions/aml-commercial.default.v004.000.202312-000",
  "tuning": {
    "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2021-07-01T00:00:00Z"
  },
  "performanceTarget": {
    "partyInvestigationsPerPeriodHint": "30"
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Membuat model

Pada langkah ini, Anda akan melatih model AI AML menggunakan data selama 12 bulan hingga 01-07-2021.

Untuk membuat model, gunakan metode projects.locations.instances.models.create.

Meminta isi JSON:

{
    "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"
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

@'
{
    "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

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Membuat hasil backtest

Prediksi uji coba balik menggunakan model yang telah dilatih pada data historis yang ada. Buat hasil pengujian balik pada data 12 bulan yang mengarah ke Januari 2023, yang tidak digunakan dalam pelatihan. Bulan-bulan ini digunakan untuk menentukan jumlah kasus yang mungkin perlu kita kerjakan jika kita menggunakan model yang dilatih hingga Juli 2021 dalam produksi selama Januari hingga Desember 2022.

Untuk membuat hasil uji coba balik, gunakan metode projects.locations.instances.backtestResults.create.

Meminta isi JSON:

{
    "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"
    }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

@'
{
    "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

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Mengekspor metadata hasil uji coba balik

Setelah backtest dijalankan, Anda perlu mengekspor hasilnya ke BigQuery untuk melihatnya. Untuk mengekspor metadata dari hasil pengujian balik, gunakan metode projects.locations.instances.backtestResults.exportMetadata.

Meminta isi JSON:

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

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Setelah operasi selesai, lakukan hal berikut:

1. Buka BigQuery di konsol Google Cloud.

   Buka konsol Google Cloud

2. Di panel Penjelajah, temukan dan luaskan project Anda.

3. Luaskan my_bq_output_dataset, lalu klik my_backtest_results_metadata.

4. Di panel menu, klik Pratinjau.

5. Di kolom name, temukan baris dengan ObservedRecallValues.

   

6. Asumsikan kapasitas Anda untuk investigasi adalah 120 per bulan. Temukan objek nilai recall dengan "partyInvestigationsPerPeriod": "120"`. Untuk nilai contoh berikut, jika Anda membatasi investigasi ke pihak dengan skor risiko lebih besar dari 0,53, Anda dapat mengharapkan untuk menyelidiki 120 pihak baru setiap bulan. Selama periode pengujian balik, tahun 2022, Anda akan mengidentifikasi 86% kasus yang diidentifikasi oleh sistem sebelumnya (dan mungkin kasus lainnya, yang tidak diidentifikasi oleh proses Anda saat ini).

   {
     "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
       },
       ...
     ]
   }
   

Lihat selengkapnya tentang kolom lain dalam hasil uji coba balik.

Dengan mengubah kolom partyInvestigationsPerPeriodHint, Anda dapat mengubah jumlah investigasi yang dihasilkan backtest. Untuk mendapatkan skor yang akan diinvestigasi, daftarkan pihak dan buat prediksi terhadapnya.

Mengimpor pihak terdaftar

Sebelum membuat hasil prediksi, Anda perlu mengimpor pihak yang terdaftar (yaitu, pelanggan dalam set data).

Untuk mengimpor pihak terdaftar, gunakan metode projects.locations.instances.importRegisteredParties.

Meminta isi JSON:

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

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Terus periksa hasil operasi tersebut hingga selesai. Setelah selesai, Anda akan melihat bahwa 10.000 pihak terdaftar dalam output JSON.

Membuat hasil prediksi

Buat hasil prediksi pada 12 bulan terakhir dalam set data; bulan ini tidak digunakan selama pelatihan. Membuat hasil prediksi akan menghasilkan skor untuk setiap pihak di setiap bulan di semua periode prediksi.

Untuk membuat hasil prediksi, gunakan metode projects.locations.instances.predictionResults.create.

Meminta isi JSON:

{
    "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"
      }
    }
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

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

Kemudian, jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json. Jalankan perintah berikut di terminal untuk membuat atau menimpa file ini di direktori saat ini:

@'
{
    "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

Kemudian jalankan perintah berikut untuk mengirim permintaan REST Anda:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Menganalisis satu kasus penyusunan di konsol Google Cloud

Catatan: Karena perbedaan versi mesin dan evolusi data sintetis seiring waktu, hasil ini mungkin tidak sama persis dengan output Anda.

1. Buka BigQuery di konsol Google Cloud.

   Buka konsol Google Cloud

2. Di panel detail, klik tab Untitled Query untuk melihat editor.

3. Salin pernyataan SQL berikut ke editor, lalu klik Run.

   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
   

   Pernyataan ini memeriksa ID akun 1E60OAUNKP84WDKB pada Agustus 2022. Akun ini ditautkan ke ID pihak EGS4NJD38JZ8NTL8. Anda dapat menemukan ID pihak untuk ID akun tertentu menggunakan tabel AccountPartyLink.

   Data transaksi menunjukkan transaksi putaran yang sering ditargetkan pada satu akun tidak lama setelah setoran tunai dalam jumlah besar, yang terlihat mencurigakan. Transaksi ini dapat menunjukkan smurfing (yaitu, memecah transaksi uang dalam jumlah besar menjadi jumlah transaksi yang lebih kecil) atau structuring.

   

4. Salin pernyataan SQL berikut ke editor, lalu klik Run.

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

   Pernyataan ini menunjukkan bahwa ada kasus risiko yang menyebabkan keluarnya pihak ini. Kasus risiko dimulai dua bulan setelah aktivitas yang mencurigakan.

   

5. Salin pernyataan SQL berikut ke editor, lalu klik Run.

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

   Dengan memeriksa hasil prediksi, Anda dapat melihat bahwa skor risiko pihak tersebut melonjak dari hampir nol (perhatikan nilai eksponen) menjadi nilai tinggi dalam beberapa bulan setelah aktivitas yang mencurigakan. Hasil Anda mungkin berbeda dengan hasil yang ditampilkan.

   

   Skor risiko bukanlah probabilitas. Skor risiko harus selalu dievaluasi secara relatif terhadap skor risiko lainnya. Misalnya, nilai yang tampaknya kecil dapat dianggap positif jika skor risiko lainnya lebih rendah.

   Catatan: Karena perbedaan versi mesin dan evolusi data sintetis dari waktu ke waktu, hasil yang diperoleh mungkin berbeda dengan screenshot ini. Hasil model tidak boleh ditafsirkan sebagai probabilitas pencucian uang; hasil model harus ditafsirkan secara relatif terhadap pelanggan yang sama dari waktu ke waktu dan terhadap pelanggan lain. Angka yang diperoleh untuk skor kejelasan dan risiko dapat berbeda.

6. Salin pernyataan SQL berikut ke editor, lalu klik Run.

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

   Dengan memeriksa hasil penjelasan, Anda dapat melihat bahwa keluarga fitur yang benar mendapatkan skor nilai tertinggi.

   

Pembersihan

Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan pada halaman ini, hapus project Google Cloud yang berisi resource tersebut.

Menghapus hasil prediksi

Untuk menghapus hasil prediksi, gunakan metode projects.locations.instances.predictionResults.delete.

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Menghapus hasil uji coba balik

Untuk menghapus hasil uji coba balik, gunakan metode projects.locations.instances.backtestResults.delete.

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Menghapus model

Untuk menghapus model, gunakan metode projects.locations.instances.models.delete.

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Menghapus konfigurasi mesin

Untuk menghapus konfigurasi mesin, gunakan metode projects.locations.instances.engineConfigs.delete.

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Menghapus set data

Untuk menghapus set data, gunakan metode projects.locations.instances.datasets.delete.

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Menghapus instance

Untuk menghapus instance, gunakan metode projects.locations.instances.delete.

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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
}

Menghapus set data BigQuery

bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_input_dataset

bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_output_dataset

Menghapus konfigurasi tugas transfer

1. Cantumkan tugas transfer dalam project.

   Bash

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

   PowerShell

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

2. Output yang mirip dengan berikut ini akan ditampilkan.

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

   Salin seluruh nama, dimulai dengan projects/ dan diakhiri dengan TRANSFER_CONFIG_ID.

3. Hapus konfigurasi transfer.

   Bash

   bq rm --transfer_config TRANSFER_CONFIG_NAME
   

   PowerShell

   bq rm --transfer_config TRANSFER_CONFIG_NAME
   

Langkah selanjutnya

• Baca konsep utama dalam ringkasan
• Lihat dokumentasi referensi