AML-Datenmodell und -anforderungen

Der Kern von AML AI ist ein detailliertes und aktuelles Verständnis der Parteien der Bank und ihrer Aktivitäten, insbesondere die folgende Daten:

  • Transaktionsaktivität
  • Kontobestände
  • Demografische Merkmale der Partei
  • Daten zur Risikoprüfung

Diese Seite behandelt die Erstellung und Verwaltung von Daten, die von AML AI, einschließlich Details zu Datenmodell, Datenschema und Datenanforderungen für AML. Das Schema selbst, einschließlich Details zum Einzelne Felder, die im AML-Eingabedatenmodell angezeigt werden (CSV-Datei). Ein synthetisches Beispiel-Dataset Kurzanleitung verwendet.

Die folgenden Voraussetzungen werden auf dieser Seite nicht berücksichtigt:

Datenanforderungen – Übersicht

Das AML-Datenmodell akzeptiert Informationen zu Einzelhändlern oder Unternehmen, ihren Konten und Transaktionen sowie detaillierte Informationen zu Risikofällen im Zusammenhang mit diesen Parteien. In diesem Abschnitt werden wichtige Aspekte des Datenmodells für die verschiedenen Entitäten gültig sind.

Das Schema des AML-Datenmodells ist in drei Bereiche unterteilt: grundlegende Bankdaten, Risiko Untersuchungsdaten und ergänzenden Daten.

Kernbankdaten

  • Tabellen: Party, AccountPartyLink, Transaktion
  • Zweck: Sie dienen als strukturierte Erhebung von Daten zu Ihren Kunden und Bankaktivitäten und werden zur Risikoerkennung verwendet. Alle Parteien, Konten und Transaktionen, die überwacht werden sollen, müssen aufgeführt sein. Geben Sie entweder Einzelhandels- oder Kommerzielle Daten in einem AML AI-Dataset

Risiko-Untersuchungsdaten

  • Tabelle: RiskCaseEvent
  • Zweck:
    • Sie dient als strukturierte Sammlung von Daten bei der Risikountersuchung. Prozesse und Parteien, die zuvor als riskant eingestuft wurden,
    • Unterstützt das Erstellen von Trainingslabels für AML-Risikomodelle

Zusätzliche Daten

  • Tabelle: PartySupplementaryData
  • Zweck: Optionale Tabelle, die zusätzliche Informationen zur Identifizierung von Geldwäscherisiken enthalten kann, die im Rest des Schemas nicht abgedeckt sind. Sie sollten AML AI nutzen, ohne ergänzenden Daten.

Tabellenbeziehungen

Das folgende Diagramm zeigt die Tabellenbeziehungen, Primärschlüssel und Fremdschlüssel.

Diagramm mit dem Schema des AML-Datenmodells

Fehler

Wenn Sie einen Datensatz erstellen, führt die AML-KI automatisch Datenüberprüfungen durch. Informationen zu diesen Prüfungen, die Fehlermeldungen und wie Sie sie beheben können, Fehler bei der Datenvalidierung:

Weitere Informationen zum technischen Schema finden Sie unter AML-Eingabedatenmodell (CSV-Datei). Informationen zu den Anforderungen und zum Umfang der Datenaufbewahrungsdauer finden Sie unter Datenumfang und -aufbewahrungsdauer. Wenn Sie Tabellen in BigQuery haben, können Sie mithilfe von AML-KI einen Datensatz erstellen und verwalten.