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자금 세탁 방지 AI 가격 책정

개요

AML AI 가격 책정은 다음 두 가지 요소를 기반으로 합니다.

  1. Google Cloud 고객이 AML AI를 사용하는 은행 고객 (당사자라고 함) 수, 일일 청구
  2. Google Cloud 고객이 데이터 세트에 대한 모델 학습 및 조정에 사용하는 실험의 양

위험 점수 산출을 위한 프로덕션 사용

SKU 등급 가격 수준1
소매 금융 사용에 대한 위험 점수 부여 해당 사항 없음 소매업체당 연간$X.XX
(사용량에 따라 분할)
상업 은행 사용에 대한 위험 점수 부여 소규모 상업
(월간 트랜잭션 500회 미만)		 소규모 상업용 파티당 연간$X.XX
(사용량에 따라 분할)
대규모 상업
(월간 500건 이상의 거래)		 대규모 상업용 파티당 연간$X.XX
(사용량에 따라 분할)

프로덕션 사용은 위험 점수를 부여받은 당사자 (은행 고객) 수에 따라 가격이 책정됩니다.

  • 소매업자는 개인 용도로 은행 서비스를 사용하는 개인이고 상업업자는 비즈니스 목적으로 계정을 사용하는 회사 또는 개인입니다. 각 거래에서 자금 세탁 위험을 평가하는 데 서로 다른 모델 엔진과 데이터 스키마가 사용됩니다.
  • 상업 당사자는 이전 365일 동안 해당 당사자의 평균 월간 트랜잭션 수를 기준으로 소규모 기업과 대규모 기업으로 구분됩니다.
  • 예측을 얻으려면 당사자가 서비스에 등록해야 합니다. 예측 의도가 없는 당사자는 언제든지 삭제할 수 있지만 예측 의도가 있는 당사자는 45일의 최소 등록 기간이 적용되며, 그 이후에는 해당 당사자를 서비스에서 등록 취소할 수 있습니다. 학습, 튜닝 또는 백테스트에는 등록이 필요하지 않습니다.
  • 당사자는 instances.importRegisteredParties 메서드를 사용하여 AML AI 인스턴스별로 등록됩니다. 한 인스턴스에 등록된 당사자는 다른 인스턴스에도 등록되며, 예측이 이루어진 경우 등록정보에서 삭제되기 전까지 최소 45일 동안 등록된 상태로 유지됩니다. 고객이 등록한 기간 동안 각 인스턴스에 대해 별도로 청구됩니다.
  • 현재 등록된 당사자의 목록은 instances.exportRegisteredParties 메서드를 사용하여 가져올 수 있습니다.
  • 소매업 고객과 상업 고객을 모두 동일한 인스턴스에 등록할 수 있습니다.

모델 학습 및 미세 조정

SKU 가격 수준
학습 데이터 세트의 당사자당$X.XXXX
조정 데이터 세트의 당사자당$X.XXXX

학습 및 조정은 모델을 학습시키거나 엔진을 조정하는 데 사용된 데이터 세트의 당사자 수에 따라 가격이 책정됩니다. AML AI는 모델 리소스를 만들 때 학습을 수행하고 엔진 구성 리소스를 만들 때 조정을 수행합니다.

1 연간 가격이 편의를 위해 표시되어 있지만, 모든 가격은 파티가 등록된 기간에 따라 차등 적용됩니다.

커스텀 견적 요청

Google Cloud의 사용한 만큼만 지불하는 가격 책정 방식을 사용하면 사용한 서비스에 대한 요금만 지불하면 됩니다. 영업팀에 문의하여 조직에 대한 커스텀 견적을 받아 보세요.
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