데이터 범위 및 기간 이해

AML AI는 한 비즈니스 라인의 자금세탁 위험을 평가하도록 설정되어 있습니다. LoB는 소매업 또는 상업 고객 중 하나와 연결됩니다.

비즈니스 라인과 함께 사용할 데이터 세트를 만들 때는 테이블 여러 개를 포함해야 합니다. 테이블마다 충분한 기간이 적용되어야 합니다. 이 페이지에서는 필요한 테이블을 간략하게 설명하고 테이블마다 적용되어야 하는 기간을 결정하는 방법을 보여줍니다.

사용할 테이블

AML AI와 함께 사용되는 BigQuery 데이터 세트에는 다음 테이블이 포함되어야 합니다.

당사자: 해당 비즈니스 라인과 관련된 모든 당사자
- 소매 비즈니스 라인: 필수 기간의 어떠한 시점에서도 계정을 소유한 모든 소매 금융 고객
- 상업 비즈니스 라인: 핵심 기간의 어떠한 시점에서도 계정을 소유한 모든 상업 은행 고객(법인 및 자연 법인)
AccountPartyLink: 어느 당사자가 어느 계정을 보유했는지에 대한 전체 기록입니다. 당사자 테이블의 당사자가 필수 기간의 어떠한 시점에서도 기본 계정 소유자였으면 제품과 서비스에 대한 모든 계정이 포함되어야 합니다.
거래: 필수 기간 동안 AccountPartyLink 테이블의 계정에 대한 모든 거래입니다.
RiskCaseEvent: 필수 기간에 AML_PROCESS_START(조사 시작)가 있는 당사자 테이블의 모든 위험 사례와 당사자의 모든 위험 사례 이벤트(이벤트 유형 값 참조)입니다. 이 테이블에는 이벤트 시간이 필수 기간 이전 또는 이후의 이벤트가 포함될 수 있습니다.
PartySupplementaryData: (사용된 경우) 고유한 party_supplementary_data_id 값 0~100개의 경우 필수 기간의 당사자 테이블에 있는 모든 당사자에 대한 해당 필드 값의 전체 기록을 포함합니다.

자금 세탁 위험 식별과 관련된 당사자(스키마에서 다루지 않음)에 대한 추가 데이터가 있는 경우 추가 데이터를 참조하세요.

데이터 세트의 테이블에 포함되어야 하는 기간은 특정 작업에 대해 다음과 같이 계산될 수 있습니다. 필요한 정보는 다음과 같습니다.

데이터 범위 기간 이해

먼저 작업에서 사용할 기간 수를 계산해야 합니다. 지정된 종료 시간 이전의 마지막 전체 캘린더 월에 끝나는 연속 월 수로, AML AI에서 모델 기능을 평가하는 데 사용됩니다.

예측 및 백테스트 작업의 경우 API 호출에 지정된 예측 기간이나 백테스트 기간의 수입니다.
다른 작업의 경우 엔진 버전과 작업에 따라 다릅니다. 예를 들어 v004.004 엔진 버전은 조정에 기간 18개를, 학습에 기간 15개를 사용합니다.

다음으로 각 테이블의 전환 확인 기간을 계산해야 합니다. AML AI에서 특정 기간의 모델 기능을 계산할 수 있도록 해당 테이블에서 필요한 최대 데이터 개월 수입니다.

예를 들어 v004.004 엔진 버전에서 거래 및 AccountPartyLink 테이블의 경우에는 13개월, RiskCaseEvent 테이블의 경우에는 12개월, 당사자 및 PartySupplementaryData 테이블의 경우에는 0개월입니다.

데이터 세트에는 선택한 작업에서 사용한 모든 기간의 전환 확인 기간이 포함되어야 합니다. 다음 수식을 사용하여 특정 작업에 필요한 종료 시간 이전 데이터의 전체 캘린더 개월 수를 계산할 수 있습니다.

예를 들어 조정을 실행하는 v004.00X 엔진 버전의 경우 다음이 필요합니다.