Didit
Registra'tDemostració
Els 5 millors proveïdors de programari de verificació d’edat el 2025
October 3, 2025

Els 5 millors proveïdors de programari de verificació d’edat el 2025

#network
#Identity

Key takeaways (TL;DR)
 

El 2025, la verificació d’edat és un palanquejament estratègic que impacta en conversió, costos i exposició regulatòria.

Els millors proveïdors combinen precisió biomètrica, liveness antifrau i compliment normatiu sense afegir fricció innecessària.

L’estimació d’edat amb fallback documental redueix l’abandonament i el cost per aprovació.

Didit destaca per l’enfocament modular, el preu transparent i unes API pensades per a desenvolupadors.

 


 

Els equips de compliance, producte i growth viuen amb una tensió constant al voltant de la verificació d’edat: complir amb marcs com el DSA a la Unió Europea o l’Online Safety Act al Regne Unit sense disparar la fricció durant l’onboarding. S’hi sumen nous vectors de risc (deepfakes, documents sintètics, replay attacks) i una pressió comercial real: cada punt extra de fricció es tradueix en més abandonament… i menys ingressos.

El 2025, l’assegurament d’edat ja no és una simple casella: és un component estratègic amb impacte directe en la conversió, el CAC i el risc regulatori.

En aquesta guia comparem les 5 solucions capdavanteres de verificació d’edat i com triar el programari adequat segons el teu sector, el model de risc i els requisits de privadesa. La clau no és només la precisió, sinó combinar-la amb experiència d’usuari i compliment en una arquitectura flexible que permeti fluxos adaptatius. Així maximitzes l’acceptació, redueixes costos i mantens el regulador de la teva banda.

Com avaluar un programari de verificació d’edat el 2025

Escollir un proveïdor ja no va de “qui llegeix millor un DNI”. És rellevant, és clar, però el focus ha de ser dissenyar el journey adequat per al teu risc i audiència, amb tecnologia que s’adapti a cada pas.

  • Precisió vs fricció. L’estimació d’edat biomètrica ofereix una lectura molt ràpida des d’un selfie en temps real—ideal per gestionar llindars (p. ex., ≥25 o ≥18) o embuts sensibles. Si la tecnologia és sòlida, la fricció és mínima.
  • Liveness i antifrau. Exigeix liveness robust (passiu o actiu) i defenses contra spoofing, deepfakes i replay. Prioritza proveïdors que combinin senyals biomètrics, detecció de manipulacions i validacions creuades.
  • Integració i control. Revisa la documentació, confirma API públiques i SDKs fàcils, components embebibles i opcions no-code per llançar en minuts. Valora webhooks i motors de regles per orquestrar polítiques per país, edat i risc sense tocar codi.
  • Compliment. El proveïdor t’ha d’ajudar a complir el DSA (UE), l’OSA (UK) i lleis de privadesa com el GDPR i la LGPD. Controla la minimització i retenció de dades i disposa d’eines per atendre DSRs (Data Subject Requests).
  • Costos i ROI. Compara models de preus i projecta l’impacte en conversió i operativa. Els fluxos escalonats (estimació → fallback documental (ID + selfie + liveness)) solen millorar el cost per aprovació.

Estimació d’edat: què és, com funciona i quan convé aplicar-la

L’estimació d’edat permet verificar la majoria d’edat amb fricció mínima mitjançant biometria i IA. A partir d’un selfie en temps real, el sistema estima l’edat i retorna un nivell de confiança. Amb llindars configurables, pots permetre l’accés, rebutjar-lo o sol·licitar un fallback documental (ID + selfie + liveness) en cas de dubte. Està pensada per a casos on és crític decidir si l’usuari és major o menor de X anys amb la menor fricció possible.

Com funciona l’estimació d’edat en un flux modern

  1. L’usuari fa un selfie en temps real.
  2. El sistema executa comprovacions antifrau (liveness), fa l’estimació d’edat i retorna el resultat.
  3. Si supera el llindar, s’aprova sense demanar document. Si cau a la zona de dubte, s’activa el fallback documental amb verificació biomètrica 1:1.

Aquest patró accelera les aprovacions legítimes, millora la UX i eleva la seguretat quan hi ha incertesa.

Indústries on convé utilitzar l’estimació d’edat

Alguns països han posat sobre la taula restringir l’accés de menors a les xarxes socials, com el Regne Unit, Austràlia o alguns membres de la UE. L’estimació d’edat per a ecommerce és especialment interessant per a plataformes que venen productes restringits (alcohol, tabac…), mentre que la verificació d’edat en llocs d’iGaming (joc en línia) és clau per complir requisits de pre-verificació.

A més, països com França o el Regne Unit impulsen polítiques que exigeixen solucions altament efectives per protegir menors.

Top 5 proveïdors de verificació d’edat (anàlisi 2025)

Didit

didit-business-console-dashboard-age-verification.webp

Didit ofereix una solució moderna i adaptable a tots els nivells de risc: començar amb estimació d’edat per decidir ràpid i, en cas d’incertesa, elevar automàticament l’anàlisi amb un fallback documental (ID + selfie + liveness) per evitar fraus. La tecnologia estima l’edat amb biometria i IA, aplica liveness per aturar atacs (deepfakes o vídeos pregravats) i retorna una estimació amb confiança, fet que permet definir llindars per país o sector.

Didit està dissenyada per a equips de producte i compliance: API públiques, components embebibles, opcions no-code i regles personalitzables en funció de l’apetit de risc per optimitzar acceptació, temps i abandonament. A més, disposa d’un model transparent de crèdits prepagats que pot estalviar fins a un 70% davant de proveïdors legacy.

Jumio

Jumio és una alternativa consolidada en verificació d’identitat que cobreix casos on la venda de productes o serveis està restringida per edat. El seu enfocament per confirmar la majoria d’edat és principalment documental: lectura d’un document d’identitat oficial, extracció de la data de naixement i validacions biomètriques per verificar que la persona coincideix amb el document. Aquest patró prioritza garanties fortes en contextos regulats i s’integra amb fluxos KYC més amplis quan cal.

ID.me

ID.me ofereix opcions de verificació d’edat que poden operar sense aportar documents en determinats escenaris, contrastant dades declarades amb fonts autoritzades. Quan el cas ho requereix, la plataforma admet la càrrega i revisió de documents d’identitat governamentals. Aquesta flexibilitat permet ajustar el nivell de prova a la sensibilitat del servei i a les obligacions regulatòries de cada sector o regió.

Veriff

Veriff és una solució de verificació d’identitat que aposta per la biometria per verificar l’edat. Mitjançant un selfie i liveness passiva, pot comprovar si una persona compleix la majoria d’edat i sol·licitar verificació documental completa en escenaris de dubte o risc elevat. L’enfocament escalonat ajuda a preservar la conversió sense renunciar a garanties quan calen.

Onfido

Onfido és una plataforma de verificació d’identitat que centra la verificació d’edat en la via documental: validació del document d’identitat, comparació biomètrica 1:1 (selfie) i liveness per confirmar que hi ha una persona real darrere la càmera. D’aquesta manera, requereix un document oficial per establir l’edat amb garanties en els fluxos estàndard.


Disclaimer: La informació s’ha recopilat de fonts públiques i dels webs dels proveïdors. Els productes evolucionen; alguns detalls poden variar o quedar desactualitzats.

Llança una verificació d’edat sense fricció

Amb Didit pots implementar estimació d’edat amb liveness adaptatiu (passiu o actiu segons el risc) i fallback documental en menys de 24 hores. Compleix marcs com el DSA i l’OSA reduint costos i abandonament.


Preguntes freqüents

Verificació d’edat en línia — dubtes clau per a producte i compliance

És el conjunt de mètodes per confirmar que un usuari compleix una edat mínima legal. Es pot fer amb estimació d’edat (selfie + IA), amb document oficial i biometria 1:1, o contrastant dades amb fonts autoritzades, segons el país i el nivell de risc.
Depèn del risc i del marc normatiu. Per a age-gating general, sol ser suficient si s’aplica amb llindars, zona de dubte i fallback documental. En contextos d’alt risc (pagaments, joc), moltes empreses exigeixen document + liveness des de l’inici o després de l’estimació si hi ha dubtes.
L’usuari fa un selfie; el sistema retorna una edat estimada. Si supera el llindar, s’aprova sense documents. Si cau a la zona de dubte, es demana ID + selfie + liveness per elevar garanties.
La passiva detecta senyals de vida sense demanar gestos i redueix fricció; l’activa demana accions (girar el cap, parpellejar) i pot ser útil en escenaris de frau alt. L’ideal és poder alternar-les per país, segment o risc.
Començant per l’estimació d’edat i usant liveness passiva, amb guies visuals clares, baixa latència i components embebibles. Mesura el first-pass rate, l’abandonament per pas i el temps fins a l’aprovació per iterar ràpidament.
Proves de precisió (p. ex., error mitjà i taxes TPR/FPR), defenses anti-deepfake, polítiques de retenció/minimització de dades, compatibilitat amb GDPR/DSA/UK OSA/CCPA/LGPD i opcions d’integració (API, SDKs, no-code) amb analítica de l’embut.
No. Algunes es basen només en documents i l’extracció de la data de naixement; d’altres combinen biometria i liveness; i d’altres ofereixen estimació d’edat des de selfie. L’elecció depèn del risc i de la normativa aplicable.
No et quedis només amb el preu per verificació. Calcula el cost per aprovació i l’impacte en la conversió. Un flux adaptatiu (estimació primer i fallback només quan cal) sol reduir verificacions profundes innecessàries i la despesa operativa.

Els 5 millors proveïdors de programari de verificació d’edat el 2025

Didit locker animation