メインコンテンツへスキップ
Diditが750万ドルを調達、本人確認と不正対策のインフラを構築
Didit
チームより

Diditブログの最新記事

本人確認、不正対策、そしてモジュールごとの料金体系の裏側にある数学。製品リリース、研究、標準(eIDAS 2.0、MiCA、AMLD6)について。
The Didit logo and blog title "Automating AML in Digital Art & NFT Markets with Didit" are displayed on a gradient background. To the right, a white square contains an icon of a magnifying glass with a checkmark.
2026年3月12日

Diditでデジタルアート&NFT市場のAMLを自動化

デジタルアートおよびNFT市場は、その分散型性質と迅速な取引により、独自のAML課題に直面しています。堅牢で自動化されたAMLワークフローの実装は、コンプライアンスを確保し、金融犯罪のリスクを軽減するために不可欠です。.

記事を読む
The Didit logo and blog title "Database Validation vs. Document OCR: Which to Use?" are displayed on a gradient background. To the right, a white square contains an icon of a document with a checkmark.
2026年3月12日

本人確認の選択肢:データベース検証とドキュメントOCR、どちらを選ぶべき?

本人確認を効果的に行うには、データベース検証とドキュメントOCRのどちらを選ぶかが重要です。このガイドでは、それぞれの長所、理想的な用途、そしてDiditの包括的なプラットフォームが両方をシームレスに統合する方法について解説します。.

記事を読む
automating-trust-safety-online-marketplaces.png
2026年3月12日

オンラインマーケットプレイスの信頼性と安全性を自動化する

オンラインマーケットプレイスは、ユーザーの信頼性と安全性を維持するために大きなプレッシャーに直面しています。これらの運用を自動化することは、効率的な拡張、詐欺の軽減、コンプライアンスの確保、そしてユーザーエクスペリエンスを犠牲にしないために不可欠です。.

記事を読む
The Didit logo and the text "Building a Robust Face Match System for Event & Venue Access" are displayed on the left. On the right, a white square with rounded corners contains a black outline of a face icon with a smile and brackets around it.
2026年3月12日

イベント・会場アクセス向け高精度顔認証システムの構築

堅牢な顔認証システムがイベントや会場のアクセスをどのように変革し、セキュリティを強化し、入場を効率化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるかをご紹介します。.

記事を読む
A silver shield with intertwined ribbons, a stack of cards, and a molecular structure, all in silver, on a light gradient background.
2026年3月12日

エンタープライズIAMにおけるDIDCommとVCの統合

分散型識別子(DID)、DIDComm、および検証可能な資格情報(VC)が、エンタープライズのアイデンティティおよびアクセス管理(IAM)をどのように変革できるかを探ります。.

記事を読む
The Didit logo and the text "Beyond Pass Rate: Optimizing Identity Verification KPIs" are displayed on the left. On the right, a white square with rounded corners contains a black outline of a cloud-like shape with a checkmark inside.
2026年3月12日

本人確認におけるKPI最適化:パス率を超えて

効果的な本人確認を実現するには、単純なパス率を超えて、より広範なKPIを理解し最適化する必要があります。これには、コンバージョン率、不正検出の有効性、運用効率、そして全体的な最適化が含まれます。.

記事を読む
AIにこのページの要約を依頼する