En esta página, se describen los resultados de la predicción que se generan cuando se solicitan resultados de la predicción de AML AI.
Para el esquema y los campos de los resultados de la predicción en BigQuery, consulta Resultados de la predicción.
Puntuaciones de riesgo
Las puntuaciones de riesgo varían de 0 a 1. Una puntuación más alta indica un riesgo mayor. Sin embargo, las puntuaciones de riesgo no deben interpretarse directamente como una probabilidad de actividad de lavado de dinero.
Las puntuaciones de riesgo se generan para uno (o más si predictionPeriods es mayor que uno) meses calendario completos inmediatamente antes del endTime especificado.
Se calcula una puntuación de riesgo para cada parte durante cada mes.
Explicabilidad
La explicabilidad de AML AI indica qué comportamientos o características (con familias de funciones) contribuyen a la puntuación de riesgo de una parte determinada. La explicabilidad abarca las partes de mayor riesgo, incluidas todas las partes que investigarías. Es posible que la explicabilidad no se incluya para los clientes de bajo riesgo.
Familias de funciones
Las familias de atributos son colecciones de funciones de AML AI relacionadas que proporcionan una categorización comprensible para las personas a fin de informar a los investigadores y los equipos de auditoría internos.
Cada familia de atributos cubre un conjunto específico de comportamientos transaccionales o características de la parte. Además, algunas familias de funciones tienen un enfoque específico, lo que permite a los investigadores saber por dónde comenzar. Estos son algunos ejemplos de enfoque:
- Tipo de transacción involucrada:
- Cable
- Se acepta dinero en efectivo
- Verificación
- Tarjeta
- Otro
- La dirección de las transacciones:
- Débito (saliente de la parte)
- Crédito (entrante para la parte)
Valor de atribución de la familia de atributos
Se da una puntuación de atribución para cada parte de alto riesgo y cada familia de atributos, que indica la contribución de la familia de atributos a la puntuación de riesgo de la parte. Un valor positivo alto indica una gran contribución al aumento de la puntuación de riesgo. De manera similar, un valor negativo indica una contribución a la reducción de la puntuación.
Es probable que las familias de atributos con el valor de atribución positivo más alto sean las más relevantes para la investigación de la parte.
Considera los siguientes ejemplos de valores de atribución para una parte específica:
| Familia de funciones | Valor de la atribución |
|---|---|
| Actividad inusual de débito en la tarjeta | 0.4 |
| Movimiento de fondos rápido y inusual | 0.8 |
| Actividad inusual de débito por transferencia bancaria | -0,2 |
Este ejemplo se puede interpretar de la siguiente manera:
- El rápido movimiento de fondos de la parte fue la que más contribuyó a su puntuación de riesgo alta. Una investigación podría comenzar allí.
- La actividad inusual de débito de la tarjeta también contribuyó de forma significativa, por lo que también debe considerarse.
- La actividad de débito por transferencia de la parte en realidad redujo la puntuación de riesgo, por lo que es poco probable que esto requiera inspección.