反洗钱 AI 价格
概览
AML AI 的价格取决于两个因素：
- 客户使用 AML AI 的银行客户（称为“方”）数量， Google Cloud 按天结算
- 客户 Google Cloud 针对其数据集训练和调优模型所进行的实验量
用于风险评分的生产环境
| SKU | 层级 | 价格层级1 |
|---|---|---|
| 零售银行使用情况的风险评分 | 不适用 |
每年每零售方$X.XX
（按使用量比例计算） |
| 商业银行用途的风险评分 | 小型商业
（每月交易次数 <500） |
每年每位小型商业客户 X.XX 美元
（按使用量比例计算） |
| 大型商业客户
（每月交易次数 >=500） |
每年每家大型商业客户$X.XX
（按使用量比例计算） |
生产环境用途的定价取决于风险评分的方数（银行客户）数量。
- 零售方是指将银行服务用于个人用途的个人，而商业方是指将账号用于商业用途的公司或个人。每个模型都使用不同的模型引擎和数据架构来评估洗钱风险。
- 商业方根据过去 365 天的月平均交易次数分为小型公司和大型公司。
- 各方必须注册该服务才能获得预测。没有预测意向的参与方可以随时移除，但有预测意向的参与方必须注册至少 45 天，之后才能根据服务取消注册。无需注册即可进行训练、调优或回测。
- 使用
instances.importRegisteredParties方法为每个 AML AI 实例注册参与方。在一个实例中注册的参与方也会在其他实例中注册，如果预测结果为“是”，则至少会保留 45 天，之后才能从注册表中移除。系统会根据客户注册的时间段，分别对每个实例进行结算。 - 可以使用
instances.exportRegisteredParties方法检索当前已注册的参与方列表。 - 您可以在同一实例上注册零售客户和商业客户。
模型的训练和调优
| SKU | 价格水平 |
|---|---|
| 训练 | 每个数据集参与方$X.XXXX |
| 调优 | 每个数据集参与方$X.XXXX |
训练和调优的定价取决于用于训练模型或调优引擎的数据集中的参与方数量。创建模型资源时，AML AI 会执行训练；创建引擎配置资源时，AML AI 会执行调优。
对于继承超参数的引擎配置，AML AI 不收取调优费用。如需详细了解如何继承超参数（作为调节的替代方案），请参阅配置引擎。
1 显示年度价格是为了方便起见，所有价格均按注册派对的时间段按比例计算。