자금 세탁 방지 AI 가격 책정

개요

AML AI 가격은 다음 두 가지 요소를 기반으로 합니다.

  1. Google Cloud 고객이 AML AI를 사용한 은행 고객 (당사자)의 수로, 매일 청구됩니다.
  2. Google Cloud 고객이 데이터 세트를 기준으로 모델을 학습시키고 조정하는 데 사용하는 실험의 양

위험 점수 산정을 위한 프로덕션 사용량

SKU 등급 가격 수준1
소매 뱅킹 사용 시 위험 점수 산출 해당 사항 없음 소매업체당 연간$X.XX
(사용량에 맞게 일할 계산)
상업용 뱅킹 사용에 대한 위험 점수 산출 소규모 상업용
(거래 500건 이상 / 월)
소규모 상업 당사자당 연간$X.XX
(사용량에 맞게 일할 계산)
대규모 상업용
(거래 500건 이상 / 월)
대규모 상업 파티당 연간 $X.XX
(사용량에 맞게 일할 계산)

프로덕션 사용량의 가격은 위험에 대해 점수를 산정한 당사자 (은행 고객)의 수에 따라 책정됩니다.

  • 소매 당사자는 개인적인 용도로 은행 서비스를 사용하는 개인이지만, 상업적 당사자는 사업 목적으로 계정을 사용하는 회사 또는 개인입니다. 다양한 모델 엔진 및 데이터 스키마가 각각에서 자금 세탁 위험에 대한 점수를 매기는 데 사용됩니다.
  • 상업 당사자는 이전 365일 동안 한 당사자의 월 평균 거래 수를 기준으로 중소기업과 대기업으로 구분됩니다.
  • 예측을 얻으려면 당사자가 서비스에 등록해야 합니다. 예측 인텐트가 없는 당사자는 언제든지 삭제할 수 있지만 예측 인텐트가 있는 당사자에게는 최소 45일의 등록 기간이 적용되며, 그 이후에는 해당 당사자가 서비스에서 등록 취소될 수 있습니다. 학습, 조정 또는 백테스트에 등록할 필요가 없습니다.
  • 당사자는 instances.importRegisteredParties 메서드를 사용하여 AML AI 인스턴스별로 등록됩니다. 한 인스턴스에 등록된 당사자는 다른 인스턴스에 등록되며 예상될 경우 최소 45일 동안 등록된 상태로 유지된 후 레지스트리에서 삭제됩니다. 고객이 등록한 기간 동안 각 인스턴스에 대해 별도로 청구됩니다.
  • 현재 등록된 당사자 목록은 instances.exportRegisteredParties 메서드를 사용하여 가져올 수 있습니다.
  • 동일한 인스턴스에 소매 및 상업 고객을 모두 등록할 수 있습니다.

모델 학습 및 조정

SKU 가격 수준
교육 데이터 세트의 당사자당$X.XXXX
미세 조정 데이터 세트의 당사자당$X.XXXX

학습 및 조정 가격은 모델을 학습시키거나 엔진을 조정하는 데 사용되는 데이터 세트의 당사자 수를 기준으로 책정됩니다. AML AI는 개발자가 모델 리소스를 만들 때 학습을 수행하고 엔진 구성 리소스를 만들 때 조정을 수행합니다.

1 연간 요금은 편의를 위해 표시되며 모든 가격은 각 당사자가 등록한 기간에 비례하여 계산됩니다.

커스텀 견적 요청

Google Cloud의 사용한 만큼만 지불 가격 책정을 사용하면 사용한 서비스에 대한 요금만 지불하면 됩니다. 영업팀에 문의하여 조직에 대한 커스텀 견적을 받아 보세요.
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