Verifica que el reclamante es el asegurado, bloquea pruebas de vídeo deepfake, detecta documentos falsificados, filtra contra listas de sanciones, encuentra redes de lesiones organizadas, todo en una sesión /v3/. $0.53 por reclamación, 500 gratuitas cada mes.
Robinhood Ventures
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Lo que se paga y no debería
La Coalición contra el Fraude de Seguros estima que las aseguradoras de EE. UU. pierden alrededor de $308 mil millones al año. La mayor parte se debe a reclamaciones sin verificación de identidad del solicitante y sin análisis forense de las pruebas. Didit cierra ambas brechas en un solo flujo de trabajo: $0.53 por reclamación, 500 gratis cada mes.
Elige las verificaciones que necesites: ID, prueba de vida, coincidencia facial, sanciones, dirección, edad, teléfono, email, preguntas personalizadas. Arrástralas a un flujo en el panel de control, o publica el mismo flujo en nuestra API. Crea ramificaciones condicionales, ejecuta pruebas A/B, sin necesidad de código.
Intégralo de forma nativa con nuestro SDK para Web, iOS, Android, React Native o Flutter. Redirige a una página alojada. O simplemente envía a tu usuario un enlace por email, SMS, WhatsApp, donde quieras. Elige lo que mejor se adapte a tu stack.
Didit aloja la cámara, las indicaciones de iluminación, la transferencia móvil y la accesibilidad. Mientras el usuario está en el flujo, puntuamos más de 200 señales de fraude en tiempo real y verificamos cada campo con fuentes de datos autorizadas. El resultado en menos de dos segundos.
Los webhooks firmados en tiempo real mantienen tu base de datos sincronizada en el momento en que un usuario es aprobado, rechazado o enviado a revisión. Consulta la API bajo demanda. O abre la consola para inspeccionar cada sesión, cada señal y gestionar los casos a tu manera.
Didit · Formas de reclamación
Didit · Verificación del reclamante
Reclamación · 4 / 5
Coincidencia con la política
Didit · OCR de documentos + manipulación
Didit · Detección de vida pasiva · iBeta L1 PAD
Didit · AML + Búsqueda facial
Detección AML
Búsqueda facial · reclamantes anteriores
Didit · Webhook · X-Signature-V2
{
"session_id": "claim-8821",
"vendor_data": "claim-8821",
"status": "In Review",
"face": { "similarity_score": 0.42 },
"aml": { "status": "In Review",
"hits": [{ "list": "PEP" }] },
"face_search": { "matches": [
{ "session_id": "claim-7710",
"similarity": 0.94 }
] }
}$ curl -X POST https://verification.didit.me/v3/session/ \
-H "x-api-key: $DIDIT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"workflow_id": "wf_claim_verify",
"vendor_data": "claim-8821",
"metadata": { "policy_id": "POL-44120" }
}'{ "session_url": "verify.didit.me/..." }// X-Signature-V2 verified upstream
if (payload.status === "Aprobado") {
liberarPago(payload.vendor_data);
} else if (payload.status === "En Revisión") {
enviarASIU(payload.face_search.matches);
}estado Aprobado · Rechazado · En Revisión · No FinalizadoYou are integrating Didit into an insurance carrier's claim workflow at first notice of loss (motor, health, property, travel, business interruption). Goal: catch ghost claims, deepfake video evidence, forged supporting documents, sanctions hits on the claimant, and organised-injury rings before the payout enters the queue. One API call. One signed webhook. Five fraud signals.
WHY THIS SHAPE
- The Coalition Against Insurance Fraud estimates fraud costs the US industry around $308 billion / year (2022 figures). Most of that walks in through claims with no identity check on the claimant and no document forensics on the evidence.
- Five signals settle the question on most claims: (1) the claimant is the policyholder, (2) the claimant is alive and present (not a deepfake), (3) the supporting documents are not tampered or templated, (4) the claimant is not on a sanctions list, (5) the claimant has not already filed N near-identical claims across your portfolio.
- One Didit /v3/session/ call bundles all five. $0.33 KYC + $0.20 AML = $0.53 per claim. Face Search 1:N is free per search. 500 verifications free every month.
PRE-REQUISITES
- Production API key from https://business.didit.me (sandbox key in 60 seconds, no credit card).
- A webhook endpoint with HMAC SHA-256 verification of the X-Signature-V2 header using your webhook secret.
- A Workflow Builder workflow bundling ID Verification + Passive Liveness + Face Match 1:1 (with the policyholder portrait as comparison target) + AML Screening + Face Search 1:N (gallery scoped to prior claimants on your account).
- Reference to the policy ID and policyholder portrait on file from your Policy Administration System (PAS) — passed as metadata on the session.
STEP 1 — Open the claim-verification session
POST https://verification.didit.me/v3/session/
Headers:
x-api-key: <your api key>
Content-Type: application/json
Body:
{
"workflow_id": "<wf id bundling ID + Liveness + Face Match + AML + Face Search 1:N>",
"vendor_data": "<your claim id, max 256 chars>",
"callback": "https://<your-app>/claims/verify/callback",
"metadata": {
"policy_id": "<your policy id>",
"line_of_business": "motor",
"loss_date": "2026-04-12"
}
}
Response: 201 Created with a hosted session URL. Send it to the claimant by email / Short Message Service (SMS) / inside the claims app. The claim stays in HOLD on your side until the signed webhook lands.
STEP 2 — Read the signed webhook
Didit POSTs the verdict. Verify X-Signature-V2 (HMAC SHA-256 of the raw body) BEFORE reading the JSON.
Payload (excerpted):
{
"session_id": "<uuid>",
"vendor_data": "<your claim id>",
"status": "In Review",
"id_verification": { "status": "Approved" },
"liveness": { "status": "Approved" },
"face": { "status": "Approved", "similarity_score": 0.92 },
"aml": { "status": "In Review", "hits": [{ "list": "PEP" }] },
"face_search": {
"matches": [
{ "session_id": "claim-7710", "similarity": 0.94, "vendor_data": "claim-7710" }
]
}
}
Session status enum (exact case, Title Case With Spaces): Approved | Declined | In Review | Resubmitted | Expired | Not Finished | Kyc Expired | Abandoned.
STEP 3 — Branch on the verdict
Approved → release the claim into the standard payout queue.
In Review → route to the Special Investigations Unit (SIU) with the per-module signals + face-search match list as the case file.
Declined → decline + open file. Block the payout. The decision payload is the audit pack.
Not Finished → resend the session link.
STEP 4 — Document forensics on supporting evidence (separate sub-flow)
For each supporting PDF / image uploaded (police report, repair quote, medical invoice, photo of loss), run Didit Document Optical Character Recognition (OCR). The OCR response surfaces:
- Field-level extracted text (claim amount, names, dates)
- Tamper score per region (pixel-level edits)
- Template match against prior submissions (reused PDF skeleton)
- EXIF / metadata mismatch (date in photo vs date of loss)
A high tamper score or a template match against a prior claim flips the case status to In Review.
STEP 5 — Pull the full decision for the case file
GET https://verification.didit.me/v3/session/{session_id}/decision/
Headers:
x-api-key: <your api key>
Returns the full decision payload — per-module signals, raw face-similarity scores, AML hit list with source list per match, face-search candidate list with scores. Use this as the audit pack for any dispute.
WEBHOOK EVENT NAMES
- Sessions: standard session webhook. One endpoint, status field tells you the lifecycle.
- Verify X-Signature-V2 (HMAC SHA-256) on every payload.
CONSTRAINTS
- Session statuses use Title Case With Spaces. Never UPPER_SNAKE_CASE — that's the Transactions API.
- The Face Match comparison target is the policyholder portrait from your Policy Administration System (PAS). A deepfake of the policyholder cannot pass when Passive Liveness is also in the workflow.
- Face Search 1:N gallery is scoped to YOUR account — Didit does not search across carriers. To collaborate across an industry pool, use a shared workflow_id pointing at a multi-carrier gallery you own.
- 200+ fraud signals are surfaced on every session at no extra cost — read them off the decision payload, don't re-query.
- Default retention is the standard 5-year insurance horizon; adjust per workflow if your jurisdiction differs.
Read the docs:
- https://docs.didit.me/sessions-api/create-session
- https://docs.didit.me/core-technology/face-match/overview
- https://docs.didit.me/core-technology/aml-screening/overview
- https://docs.didit.me/core-technology/face-search/overview
- https://docs.didit.me/integration/webhooks
Start free at https://business.didit.me — sandbox key in 60 seconds, 500 verifications free every month, no credit card.$0 / mes. No se requiere tarjeta de crédito.
Paga solo por lo que usas. Más de 25 módulos. Precios públicos por módulo, sin cuota mínima mensual.
MSA y SLA personalizados. Para grandes volúmenes y programas regulados.
Empieza gratis → paga solo cuando se ejecuta una verificación → desbloquea Enterprise para un contrato personalizado, SLA o residencia de datos.
Didit es infraestructura para identidad y fraude, la plataforma que nos hubiera gustado tener cuando creábamos nuestros propios productos: abierta, flexible y pensada para desarrolladores, para que se integre de verdad en tu stack en lugar de ser una caja negra que tienes que rodear.
Una única API cubre la verificación de personas (KYC, know your customer), la verificación de empresas (KYB, know your business), el análisis de monederos de criptomonedas (KYT, know your transaction) y la monitorización de transacciones en tiempo real, todo ello sobre una base diseñada para ser:
Nuestra base incluye: más de 14.000 tipos de documentos en más de 48 idiomas, más de 1.000 fuentes de datos y más de 200 señales de fraude en cada sesión. La infraestructura de Didit aprende dinámicamente de cada sesión y mejora cada día.
La Coalition Against Insurance Fraud estimó que las aseguradoras estadounidenses pierden alrededor de $308.6 mil millones al año por fraude en todas las líneas (estudio de 2022). El organismo europeo de seguros Insurance Europe reporta una proporción similar de pérdidas sobre primas en toda la UE.
La mayor parte es oportunista: pequeñas cantidades infladas en reclamaciones legítimas. Una parte menor son redes profesionales que presentan el mismo siniestro a varias aseguradoras. Ambas formas comparten una debilidad: nadie verifica quién es el reclamante en el primer aviso de siniestro.
Una reclamación fantasma ocurre cuando la persona que presenta la reclamación no es el titular de la póliza. El patrón típico: un atacante compra datos de clientes filtrados de una brecha, llama a la aseguradora haciéndose pasar por el titular de la póliza, presenta una pequeña reclamación por siniestro y solicita el pago a una nueva cuenta bancaria.
El ataque tiene éxito cuando no hay una verificación biométrica que vincule a la persona que llama con la persona de la póliza. La coincidencia facial 1:1 con la foto del titular de la póliza cierra esta brecha en dos segundos.
El proceso completo suele tardar menos de 30 segundos de principio a fin: coger el DNI, escanear el documento, hacer el selfie, listo. Es el más rápido del mercado. Los proveedores de KYC tradicionales suelen tardar más de 90 segundos para el mismo proceso.
En el back-end, Didit devuelve el resultado en menos de dos segundos en p99, medido desde que el usuario termina el selfie hasta que se activa tu webhook. La captura móvil está optimizada para teléfonos y redes lentas: compresión progresiva de imágenes, carga diferida del software development kit y un traspaso con un solo toque de escritorio a teléfono mediante código QR si el usuario empieza en la web.
En cada documento de apoyo que el reclamante sube,informe policial, presupuesto de reparación, factura médica, foto del siniestro, Didit ejecuta:
Una puntuación alta de manipulación o una coincidencia de plantilla cambia automáticamente la reclamación de Aprobada a En revisión.
Cada sesión termina en uno de siete estados claros, para que tu código siempre sepa qué hacer:
Approved, todas las comprobaciones pasaron. Haz que el usuario avance.Declined, una o más comprobaciones fallaron. Puedes permitir que el usuario reenvíe el paso específico fallido (por ejemplo, que se haga el selfie de nuevo) sin volver a ejecutar todo el flujo.In Review, marcado para revisión de cumplimiento. Abre el caso en la consola, mira todas las señales, decide aprobar o rechazar.In Progress, el usuario está a mitad del proceso.Not Started, enlace enviado, el usuario aún no lo ha abierto. Envía un recordatorio si pasa demasiado tiempo.Abandoned, el usuario abrió el enlace pero no terminó a tiempo. Vuelve a contactar o expira.Expired, el enlace de la sesión caducó. Crea una nueva sesión.Un webhook firmado se activa con cada cambio de estado, para que tu base de datos siempre esté sincronizada. Las sesiones abandonadas y rechazadas son gratuitas.
Los datos de producción se procesan y almacenan en la Unión Europea por defecto, en Amazon Web Services. Los contratos empresariales pueden solicitar regiones alternativas para jurisdicciones cuyos reguladores lo requieran.
Cifrado en todas partes. AES-256 en reposo en cada base de datos, almacenamiento de objetos y copia de seguridad. Transport Layer Security 1.3 en tránsito en cada llamada a la API, webhook y sesión de la Consola de Negocio. Los datos biométricos se cifran bajo una Customer Master Key separada.
Tú controlas la retención. La retención por defecto es indefinida (ilimitada) a menos que configures un período más corto,entre 30 días y 10 años por aplicación, y puedes eliminar cualquier sesión individual en cualquier momento desde el panel de control o la API.
Certificaciones: SOC 2 Tipo 1 (auditoría Tipo 2 en curso), ISO/IEC 27001:2022, iBeta Nivel 1 PAD, y una certificación pública del Tesoro / SEPBLAC / CNMV de España de que la verificación remota de identidad de Didit es más segura que verificar a alguien en persona. Informe completo en /security-compliance.
Didit cumple por defecto con los reguladores importantes para la infraestructura de identidad:
Memorándum detallado, cada certificado, cada carta del regulador: /security-compliance.
Tres rutas de integración, elige la que mejor se adapte a tu stack:
Mismo panel de control, misma facturación, mismo precio de pago por éxito para los tres. Guía paso a paso en docs.didit.me/integration/integration-prompt.
Por reclamación:
Alrededor de \$0.53 por reclamación completamente revisada. Las primeras 500 verificaciones cada mes son gratuitas en cada cuenta, prueba el flujo de trabajo dentro del nivel gratuito.
Sin mínimos, sin compromiso anual, sin precios por puesto.
El webhook firmado es la señal de enrutamiento. En status: In Review, tu back-end enruta el caso a la Unidad de Investigaciones Especiales (SIU) con las señales por módulo + la lista de coincidencias de búsqueda facial como archivo de caso inicial.
Obtén la carga útil completa de la decisión a través de GET /v3/session/[id]/decision/ para el analista, puntuaciones de similitud facial, lista de aciertos AML con la lista de origen por coincidencia, lista de candidatos de búsqueda facial con puntuaciones, salida del análisis forense de documentos. La carga útil de la decisión es el registro de auditoría para cualquier disputa.
Los vectores biométricos son datos de categoría especial según el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la UE. La base legal es el interés legítimo estándar de investigación de reclamaciones más el flujo de consentimiento al inicio de la sesión.
La retención por defecto es el horizonte de seguro estándar de 5 años, ajústala por flujo de trabajo si tu jurisdicción o supervisor difiere. La galería para la Búsqueda Facial 1:N está limitada a tu cuenta por diseño, no hay búsqueda entre operadores a menos que te unas a un consorcio y ejecutes un workflow_id compartido.
Una API para KYC, KYB, Monitoreo de Transacciones y Detección de Fraude en Wallets. Intégrala en 5 minutos.