Treine e teste modelos projetados para detectar lavagem de dinheiro

Neste guia, você vai aprender a treinar e testar modelos projetados para detectar dinheiro lavagem de Você segue algumas etapas básicas para preparar seu ambiente e criar uma instância de IA de AML. Em seguida, você fornece informações dados de transações de um dos conjuntos de dados do Google (na forma de tabelas do BigQuery) como entrada para a IA antilavagem de dinheiro. Essa entrada é usada para treinar e fazer um backtest de um modelo.

Depois de registrar as partes para previsão, a API faz previsões do modelo. Os resultados são usados para analisar um exemplo de parte que está lavando dinheiro estruturando fundos.

Antes de começar

  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. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

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

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

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

  6. Enable the required APIs: 

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

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

    gcloud auth application-default login

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

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

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.

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

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

    gcloud init

  11. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

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

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

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

  13. Enable the required APIs: 

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

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

    gcloud auth application-default login

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

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

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.

    • Replace ROLE with each individual role.
    16.      Esses papéis atendem às seguintes permissões necessárias:

    Permissões necessárias

    As seguintes permissões são necessárias para concluir este guia de início rápido:

    Permissão Descrição
    cloudkms.keyRings.createCriar um keyring do Cloud KMS
    cloudkms.cryptoKeys.createCriar uma chave do Cloud KMS
    financialservices.v1instances.createCriar uma instância de IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.operations.getReceber uma operação da IA antilavagem de dinheiro
    cloudkms.cryptoKeys.getIamPolicyAcessar a política do IAM em uma chave do Cloud KMS
    cloudkms.cryptoKeys.setIamPolicyDefinir a política do IAM em uma chave do Cloud KMS
    bigquery.datasets.createCriar um conjunto de dados do BigQuery
    bigquery.datasets.getAcessar um conjunto de dados do BigQuery
    bigquery.transfers.getReceber uma transferência do serviço de transferência de dados do BigQuery
    bigquery.transfers.updateCriar ou excluir uma transferência do serviço de transferência de dados do BigQuery
    bigquery.datasets.setIamPolicyDefinir a política do IAM em um conjunto de dados do BigQuery
    bigquery.datasets.updateAtualizar um conjunto de dados do BigQuery
    financialservices.v1datasets.createCriar um conjunto de dados de IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.v1engineconfigs.createCriar uma configuração do mecanismo da IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.v1models.createCriar um modelo de IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.v1backtests.createCriar um resultado de backtest da IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.v1backtests.exportMetadataExportar metadados de um resultado de backtest de IA de AML
    financialservices.v1instances.importRegisteredPartiesImportar partes registradas para uma instância de IA de AML
    financialservices.v1predictions.createCriar um resultado de previsão de IA antilavagem de dinheiro
    bigquery.jobs.createCriar um job do BigQuery
    bigquery.tables.getDataExtrair dados de uma tabela do BigQuery
    financialservices.v1predictions.deleteExcluir um resultado de previsão de IA de AML
    financialservices.v1backtests.deleteExcluir um resultado de backtest da IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.v1models.deleteExcluir um modelo de IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.v1engineconfigs.deleteExcluir uma configuração do mecanismo de IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.v1datasets.deleteExcluir um conjunto de dados de IA antilavagem de dinheiro
    financialservices.v1instances.deleteExcluir uma instância de IA de AML
    bigquery.datasets.deleteExcluir um conjunto de dados do BigQuery

  16. As solicitações de API neste guia usam o mesmo projeto e local do Google Cloud e códigos de recursos codificados para facilitar o preenchimento do guia. Os IDs de recursos seguem o padrão my-resource-type (por exemplo, my-key-ring e my-model).

    Verifique se as seguintes substituições estão definidas para este guia:

    • PROJECT_ID: seu ID do projeto do Google Cloud listado Configurações do IAM
    • PROJECT_NUMBER: o número do projeto associado PROJECT_ID. Encontre o número do projeto na página Configurações do IAM.
    • LOCATION: o local dos recursos da API. Use uma das regiões compatíveis.
      Mostrar locais
      • us-central1
      • us-east1
      • asia-south1
      • europe-west1
      • europe-west2
      • europe-west4
      • northamerica-northeast1
      • southamerica-east1
      • australia-southeast1

Criar uma instância

Nesta seção, descrevemos como criar uma instância. A IA antilavagem de dinheiro está na raiz de todos os outros recursos da IA antilavagem de dinheiro. Cada instância requer uma única chave de criptografia gerenciada pelo cliente (CMEK) associada, que é usada para criptografar todos os dados criados pela IA de AML.

Crie um keyring

Para criar um chaveiro, use o método projects.locations.keyRings.create.

REST

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte comando: 

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

PowerShell

execute o seguinte comando: 

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

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

gcloud

Execute o seguinte comando:

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
 Você vai receber uma resposta vazia: 
$

Crie uma chave

Para criar uma chave, use o método projects.locations.keyRings.cryptoKeys.

REST

Corpo JSON da solicitação:

{
  "purpose": "ENCRYPT_DECRYPT"
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

gcloud

Antes de usar os dados do comando abaixo, faça estas substituições:

  • LOCATION: a localização do keyring. Use uma das regiões compatíveis
    Mostrar locais
    • us-central1
    • us-east1
    • asia-south1
    • europe-west1
    • europe-west2
    • europe-west4
    • northamerica-northeast1
    • southamerica-east1
    • australia-southeast1

Execute o seguinte comando:

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"
 Você vai receber uma resposta vazia: 
$

Criar a instância usando a API

Para criar uma instância, use o projects.locations.instances.create .

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Se a solicitação for bem-sucedida, o corpo da resposta conterá uma operação de longa duração que contém um ID que pode ser usado para extrair o status em andamento da operação assíncrona. Copiar o OPERATION_ID para usar na próxima nesta seção.

Confira o resultado

Use o projects.locations.operations.get para verificar se a instância foi criada. Se a resposta contiver "done": false, repita o comando até que a resposta contenha "done": true.

As operações neste guia podem levar de alguns minutos a várias horas para serem concluídas. Aguarde a conclusão de uma operação antes de prosseguir neste guia porque a API usa a saída de alguns métodos como entrada para outros.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • OPERATION_ID: o identificador da operação

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte comando: 

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

PowerShell

execute o seguinte comando: 

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

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
  }
}

Conceder acesso à chave CMEK

A API cria automaticamente uma conta de serviço no projeto. O serviço precisa de acesso à chave CMEK para que possa usá-la para criptografar e descriptografar os dados subjacentes. Conceda acesso à chave.

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"

Criar conjuntos de dados do BigQuery

Nesta seção, descrevemos como criar registros de entrada e saída do BigQuery conjuntos de dados e copiar os dados bancários de amostra para o conjunto de dados de entrada.

Criar um conjunto de dados de saída

Crie um conjunto de dados para enviar as saídas do pipeline de 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

crie um conjunto de dados de entrada

Crie um conjunto de dados para onde copiar as tabelas bancárias de amostra.

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

Copie o conjunto de dados de amostra

Os dados bancários de amostra são fornecidos como um conjunto de dados do BigQuery em Projeto de conjunto de dados compartilhado do Google. Você precisa ter acesso à API de IA antilavagem de dinheiro para que o conjunto de dados fique acessível. Os principais recursos desse conjunto de dados incluem:

  • 100.000 partes
  • O período do núcleo vai de 1o de janeiro de 2020 a 1o de janeiro de 2023, e um 24 meses adicionais de dados de lookback
  • 300 casos de risco negativo e 20 positivos por mês
  • Casos de risco com os seguintes atributos:
    • Metade dos casos de risco positivo se refere à estruturação de atividades que ocorreu nos dois meses anteriores ao evento AML_PROCESS_START
    • A outra metade abrange partes com o maior valor de dinheiro recebido nos dois meses anteriores ao evento AML_PROCESS_START
    • Casos negativos são gerados aleatoriamente
    • Uma chance de 0,1% de o caso de risco ser gerado no oposto (por exemplo, uma parte aleatória que é positiva ou uma parte que atividade de estruturação ou a renda mais alta e é reportada como negativa)
  • O esquema da AML é definido no modelo de dados de entrada da AML.

  1. Copie os dados bancários de amostra no conjunto de dados de entrada que você criou.

    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. Monitore o job de transferência de dados.

    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"

    Após a conclusão da transferência, um job de transferência de dados com o nome de exibição Copy the AML sample dataset foi criado.

    Também é possível verificar o status da transferência usando o console do Google Cloud.

    A saída será semelhante a esta:

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

Conceder acesso aos conjuntos de dados do BigQuery

A API cria automaticamente uma conta de serviço no projeto. O serviço precisa de acesso aos conjuntos de dados de entrada e saída do BigQuery.

  1. Conceda acesso de leitura ao conjunto de dados de entrada e às tabelas dele.

    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.iam.gserviceaccount.com"'

    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.iam.gserviceaccount.com'"

  2. Conceda acesso de gravação ao conjunto de dados de saída.

    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.iam.gserviceaccount.com"'

    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.iam.gserviceaccount.com'"

Criar um conjunto de dados de IA antilavagem de dinheiro

Criar um conjunto de dados da IA antilavagem de dinheiro para especificar a entrada Tabelas do conjunto de dados do BigQuery e o período a ser usado.

Para criar um conjunto de dados, use o método projects.locations.instances.datasets.create.

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

@'
{
  "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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

É possível verificar o resultado da operação usando o novo ID. Você pode fazer isso para as solicitações de API restantes usadas neste guia.

Criar uma configuração de mecanismo

Criar uma configuração de mecanismo da IA antilavagem de dinheiro para ajustar automaticamente os hiperparâmetros com base em uma determinada versão do mecanismo e nos dados fornecidos. As versões do Engine são lançadas periodicamente e correspondem a diferentes (por exemplo, segmentar uma linha de negócios de varejo versus uma linha comercial um).

Para criar uma configuração do mecanismo, use o método projects.locations.instances.engineConfigs.create.

Essa etapa envolve o ajuste de hiperparâmetros, que pode levar algum tempo para ser processado. Se os dados não mudarem muito, essa etapa pode ser usada para criar e testar vários modelos.

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

@'
{
  "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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Criar um modelo

Nesta etapa, você vai treinar um modelo de IA antilavagem de dinheiro usando 12 meses de até 01/07/2021.

Para criar um modelo, use o projects.locations.instances.models.create .

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

@'
{
    "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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Criar um resultado de backtest

A previsão de teste retrospectivo usa o modelo treinado nos dados históricos atuais. Crie um o resultado do backtest referente aos 12 meses de dados anteriores a janeiro de 2023, que foram que não são usadas no treinamento. Esses meses são usados para determinar quantos casos precisaríamos trabalhar se tivéssemos usado o modelo treinado até julho de 2021 na produção durante janeiro a dezembro de 2022.

Para criar um resultado de backtest, use o método projects.locations.instances.backtestResults.create.

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

@'
{
    "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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

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

Exportar metadados dos resultados do backtest

Depois que um backtest é executado, você precisa exportar os resultados para o BigQuery para visualizá-las. Para exportar metadados do resultado do backtest, use o método projects.locations.instances.backtestResults.exportMetadata.

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Depois que a operação for concluída, faça o seguinte:

  1. Abra o BigQuery no console do Google Cloud.

    Acessar o console do Google Cloud

  2. No painel Explorer, encontre e abra o projeto.

  3. Abra my_bq_output_dataset e clique em my_backtest_results_metadata.

  4. Na barra de menus, clique em Visualizar.

  5. Na coluna name, encontre a linha com ObservedRecallValues.

    Valores de recuperação observados no BigQuery.

  6. Suponha que sua capacidade de investigações seja de 120 por mês. Encontre a opção objeto de valor de recall com "partyInvestigationsPerPeriod": "120"`. Para o seguindo valores de amostra, se você limitar as investigações a partes com risco pontuações superiores a 0,53, então você pode esperar investigar 120 novos partes interessadas todos os meses. Durante o período de backtesting, o ano de 2022, você identificaria 86% dos casos que o sistema anterior identificou (e possivelmente outros que não foram identificados pelos seus processos atuais).

    {
  "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
    },
    ...
  ]
}

Saiba mais sobre os outros campos na resultados de backtest.

Ao mudar o campo partyInvestigationsPerPeriodHint, você pode modificar o número de investigações que um backtest produz. Para receber pontuações para investigar, registre as partes e produza previsões para elas.

Importar partes registradas

Antes de criar resultados de previsão, você precisa importar registros partes interessadas (ou seja, clientes do conjunto de dados).

Para importar partes registradas, use o método projects.locations.instances.importRegisteredParties.

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Continue verificando o resultado de até que a operação seja concluída. Quando a operação for concluída, você vai notar que 10.000 partes foram registradas na saída JSON.

Criar um resultado de previsão

criar um resultado de previsão sobre os últimos 12 meses no conjunto de dados; estes meses não foram usadas durante o treinamento. Criar resultados de previsão cria pontuações para para cada parte em cada mês em todos os períodos de previsão.

Para criar um resultado de previsão, use o método projects.locations.instances.predictionResults.create.

Corpo JSON da solicitação:

{
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/models/my-model",
    "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/my-instance/datasets/my-dataset",
    "endTime": "2023-01-01T00:00:00Z",
    "predictionPeriods": "12",
    "outputs": {
      "predictionDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      },
      "explainabilityDestination": {
        "tableUri": "bq://PROJECT_ID.my_bq_output_dataset.my_prediction_results_explainability",
        "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE"
      }
    }
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo chamado request.json. Execute o comando a seguir no terminal para criar ou substituir esse arquivo no diretório atual: 

@'
{
    "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

Depois execute o comando a seguir para enviar a solicitação 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Analisar um único caso de estruturação no console do Google Cloud

  1. Abra o BigQuery no console do Google Cloud.

    Acessar o console do Google Cloud

  2. No painel de detalhes, clique na guia Untitled Query para ver o editor.

  3. Copie a instrução SQL abaixo no editor e clique em Executar.

    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

    Este extrato verifica o ID da conta 1E60OAUNKP84WDKB em agosto de 2022. Isso está vinculada ao ID da parte EGS4NJD38JZ8NTL8. Para encontrar o ID da parte de um determinado ID da conta, use a tabela AccountPartyLink.

    Os dados de transação mostram transações circulares frequentes direcionadas a um para uma única conta logo após grandes depósitos de dinheiro, o que parece suspeito. Essas transações podem indicar smurfing (ou seja, dividir uma transação de dinheiro grande em valores menores) ou estruturação.

    Dados de transação suspeitos de uma única parte.

  4. Copie a instrução SQL a seguir no editor e clique em Executar.

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

    Essa declaração mostra que houve um caso de risco que levou à saída dessa parte. O caso de risco começou dois meses após a atividade suspeita.

    Eventos de caso de risco de uma única parte.

  5. Copie a instrução SQL a seguir no editor e clique em Executar.

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

    Ao verificar os resultados da previsão, é possível ver que a pontuação de risco da parte aumenta de quase zero (observe o valor do expoente) para valores altos nos meses após a atividade suspeita. Seus resultados podem variar dos mostrados.

    Pontuações de risco aumentando para um único grupo.

    A pontuação de risco não é uma probabilidade. Uma pontuação de risco sempre deve ser avaliado em relação a outras pontuações de risco. Por exemplo, um valor aparentemente pequeno pode ser considerada positiva nos casos em que as outras pontuações de risco são menores.

  6. Copie a instrução SQL a seguir no editor e clique em Executar.

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

    Ao verificar os resultados de explicabilidade, você pode ver que as famílias de recursos corretas têm os valores mais altos.

    Resultados de explicabilidade para previsões.

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, exclua o projeto do Google Cloud com esses recursos.

Excluir o resultado da previsão

Para excluir um resultado de previsão, use o método projects.locations.instances.predictionResults.delete.

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte comando: 

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

PowerShell

execute o seguinte comando: 

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

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Excluir o resultado do backtest

Para excluir um resultado de backtest, use o método projects.locations.instances.backtestResults.delete.

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte comando: 

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

PowerShell

execute o seguinte comando: 

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

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Excluir o modelo

Para excluir um modelo, use o método projects.locations.instances.models.delete .

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte comando: 

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

PowerShell

execute o seguinte comando: 

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

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Excluir a configuração do mecanismo

Para excluir uma configuração de mecanismo, use o projects.locations.instances.engineConfigs.delete .

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte comando: 

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

PowerShell

execute o seguinte comando: 

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

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Excluir o conjunto de dados

Para excluir um conjunto de dados, use o método projects.locations.instances.datasets.delete.

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte comando: 

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

PowerShell

execute o seguinte comando: 

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

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Excluir a instância

Para excluir uma instância, use o projects.locations.instances.delete .

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

execute o seguinte comando: 

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

PowerShell

execute o seguinte comando: 

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

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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
}

Excluir os conjuntos de dados do BigQuery

bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_input_dataset

bq rm -r -f -d PROJECT_ID:my_bq_output_dataset

Excluir a configuração do job de transferência

  1. Liste os jobs de transferência no projeto.

    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. Uma saída semelhante a esta será retornada.

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

    Copie o nome inteiro, começando com projects/ e terminando em TRANSFER_CONFIG_ID.

  3. Exclua a configuração de transferência.

    Bash

    bq rm --transfer_config TRANSFER_CONFIG_NAME

    PowerShell

    bq rm --transfer_config TRANSFER_CONFIG_NAME

A seguir