Anti Money Laundering AI 定價
總覽
AML AI 定價取決於兩個因素：
- Google Cloud 客戶使用 AML AI 進行每日計費的銀行客戶人數 (稱為各方客戶)
- Google Cloud 客戶針對自己的資料集訓練及調整模型的實驗數量
可用於風險評分的實際工作環境使用情形
| SKU | 級別 | 價格等級1 |
|---|---|---|
| 零售銀行用量風險評分 | 不適用 |
每位零售方每年$X.XX 美元
(按比例計算使用費) |
| 商業銀行用量風險評分 | 小型商業 (<500 交易 / 月) |
每位小型商業團體每年$X.XX 美元
(按比例計算使用費) |
| 大型商業 (每月超過 500 筆交易) |
每位大型商業團體每年$X.XX 美元
(按比例計算使用費) |
實際工作環境用量會根據風險評分單位 (銀行的客戶) 的數量來計費。
- 零售業者是指基於個人用途而使用銀行服務的個人，而商業人士則是基於業務用途而使用銀行服務的公司或個人。我們會依據不同的模型引擎和資料結構定義評分，藉此計算兩者的洗錢風險。
- 商業方按照過去 365 天期間的平均每月交易次數，分為各種規模的大公司和大公司。
- 雙方必須向服務註冊，才能取得預測結果。沒有預測意圖的一方隨時都可以移除，但有預測意圖的參與方至少須獲得 45 天的註冊約期。超過這項期限後，相關單位便會在服務中取消註冊。不需要註冊即可訓練、調整或反向測試。
- 各方是使用
instances.importRegisteredParties方法，為每個 AML AI 執行個體註冊。在某個執行個體中註冊的單位，已在其他執行個體中註冊，且在預測階段保留至少 45 天後，即可從登錄檔中移除。系統會針對客戶註冊期間的個別執行個體分別收費。 - 您可以使用
instances.exportRegisteredParties方法擷取目前已註冊方的清單。 - 您可以在同一個執行個體中註冊零售客戶和商業客戶。
訓練及調整模型
| SKU | 價格等級 |
|---|---|
| 訓練 | 資料集內每方$X.XXXX |
| 微調 | 資料集內每方$X.XXXX |
訓練和調整作業的費用取決於資料集內用來訓練模型或調整引擎的參與人數。當您建立模型資源和調整時，AML AI 會在建立引擎設定資源時進行訓練。
1 為方便起見，這裡一律顯示年約定價，我們會在任一方註冊期間按比例計算價格。