En el centro de la IA de la AML, se encuentra una comprensión detallada y actualizada de las partes del banco y su actividad, que abarca, en particular, los siguientes datos:
- Actividad transaccional
- Participaciones en la cuenta
- Datos demográficos de los partidos
- Datos de la investigación de riesgos
En esta página, se describe la creación y administración de los datos que usa la IA contra el lavado de dinero, incluidos los detalles del modelo de datos, el esquema de datos y los requisitos de datos para la prevención del lavado de dinero. El esquema en sí, incluidos los detalles de los campos individuales, aparece en el modelo de datos de entrada de la AML (archivo CSV). También se encuentra disponible un conjunto de datos de ejemplo sintético a través de la Guía de inicio rápido.
En esta página, no se abordan los siguientes requisitos previos:
- Configuración para usar la IA contra lavado de dinero con un conjunto de datos de AML (consulta Cómo configurar un proyecto y permisos)
- Funciones de seguridad y cumplimiento (consulta las páginas de Funciones de seguridad y cumplimiento)
Descripción general de los requisitos de datos
El modelo de datos de la AML acepta información sobre las partes comerciales o minoristas, sus cuentas y transacciones, y detalles sobre los casos de riesgo relacionados con estas partes. En esta sección, se presentan aspectos importantes del modelo de datos que son válidos en las diferentes entidades.
El esquema del modelo de datos de la AML se organiza en tres áreas: datos bancarios principales, datos de investigación de riesgos y datos complementarios.
Datos bancarios básicos
- Tablas: Party, AccountPartyLink, Transaction
- Propósito: Sirve como una recopilación estructurada de datos sobre tus clientes y su actividad bancaria, que se usa en la detección de riesgos. Se deben incluir todas las partes, las cuentas y las transacciones que se supervisarán. Proporciona datos comerciales o de venta minorista en un conjunto de datos de AML AI
Datos de la investigación de riesgos
- Tabla: RiskCaseEvent
- Propósito:
- Sirve como una recopilación estructurada de datos sobre los procesos de investigación de riesgos y las partes identificadas anteriormente como riesgosas.
- Ayuda a crear etiquetas de entrenamiento para los modelos de riesgo de AML
Datos complementarios
- Tabla: PartySupplementaryData
- Propósito: Es una tabla opcional que puede contener información adicional relevante para identificar el riesgo de lavado de dinero que no se aborda en el resto del esquema. Debes comenzar a usar la IA de la AML sin proporcionar ningún dato complementario.
Relaciones entre tablas
En el siguiente diagrama, se describen las relaciones de tablas, las claves primarias y las claves externas.
Errores
Cuando creas un conjunto de datos, la IA de la AML realiza verificaciones de validación de datos de forma automática. Si deseas obtener información sobre estas verificaciones, los mensajes de error y cómo corregirlos, consulta Errores de validación de datos.
Para obtener más información sobre el esquema técnico, consulta el modelo de datos de entrada de la AML (archivo CSV). Para comprender los requisitos y el alcance de la duración de los datos, consulta Comprende el alcance y la duración de los datos. Cuando tengas las tablas listas en BigQuery, podrás usar la IA de AML para crear y administrar un conjunto de datos.