En el centro de la IA contra el lavado de dinero se encuentra una comprensión detallada y actualizada de clientes individuales del banco que cubren, en particular, lo siguiente:
- Datos demográficos
- Tenencia de cuentas
- Actividad transaccional
- Gráfico de transacciones
- Actividad de investigación de riesgos
Esta página abarca la creación y administración de datos que usa IA contra lavado de datos, incluidos los detalles del modelo de datos, el esquema de datos y los requisitos de datos contra el lavado de dinero. El esquema en sí, incluidos los detalles de campos individuales, aparece en el modelo de datos de entrada contra el lavado de dinero (Archivo CSV).
Los siguientes requisitos previos no se tratan en esta página:
- Configuración para usar la IA contra lavado de dinero con un conjunto de datos contra el lavado de dinero (consultar Configurar un proyecto y permisos)
- Temas de seguridad y cumplimiento (consulta las páginas de Prepárate para la administración de modelos y riesgos)
Descripción general de los requisitos de los datos
El modelo de datos contra el lavado de dinero combina información sobre partes minoristas y comerciales, su cuentas y transacciones, así como información detallada sobre casos de riesgo relacionados con estas partes. En esta sección, se presentan aspectos importantes del modelo de datos son válidos en las diferentes entidades.
El esquema del modelo de datos contra el lavado de dinero se organiza en tres áreas: datos bancarios básicos, riesgo datos de investigación y datos complementarios.
Datos bancarios básicos
- Tablas: Party, AccountPartyLink, Transacción
- Propósito: Sirve como una colección estructurada de datos sobre tus clientes y su actividad bancaria, que se utiliza para detectar características riesgosas y comportamientos
Datos de investigación de riesgos
- Tabla: RiskCaseEvent
- Propósito:
- Sirve como una colección estructurada de datos sobre la investigación de riesgos procesos y partes anteriormente identificadas como riesgosas
- Asiste en la creación de etiquetas de entrenamiento para modelos de riesgo contra el lavado de dinero.
Datos complementarios
- Tabla: PartySupplementaryData
- Propósito: Contiene información adicional relevante para identificar dinero riesgo de lavado de ropa que no está cubierto en el resto del esquema
Para obtener más información, consulta Modelo de datos de entrada contra el lavado de dinero. (Archivo CSV). Cuando tengas tablas listas en BigQuery, usas la IA contra lavado de dinero para crear y administrar un conjunto de datos.
Errores
Cuando crees un conjunto de datos, es posible que encuentres una o más validaciones de datos errores. Para obtener información sobre cómo corregir estos errores, consulta Errores de validación de datos.