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Didit, 신원·사기 방지 인프라 구축 위해 750만 달러 투자 유치
Didit
보험 청구 사기

5가지 사기 신호로 보험 청구 사기를 잡아내세요. 손실 통지 시 하나의 워크플로우로.

청구인이 보험 계약자인지 확인하고, 딥페이크 비디오 증거를 차단하며, 위조 문서를 감지하고, 제재 목록에 대해 스크리닝하며, 조직적인 상해 집단을 찾아냅니다. 이 모든 것을 하나의 /v3/ 세션에서 처리합니다. 청구당 $0.53, 매월 500회 무료.

무료로 시작하기문서 읽기
지원
Y CombinatorRobinhood Ventures
GBTC Finance
Bondex
Crnogorski Telekom
UCSF Neuroscape
Shiply
Adelantos

전 세계 2,000개 이상의 기관에서 신뢰합니다.

어두운 추상적인 보험 사기 스택, 순수한 검은색 배경에 3D 원근법으로 떠 있는 네 개의 반투명한 어두운 유리 패널이 빛나는 Didit Blue 수직선으로 연결되어 있고 빛나는 스캐너 브래킷으로 둘러싸여 있습니다. 각 패널에는 작은 연한 흰색 추상 모티프(청구서 양식, 딥페이크 얼굴 오버레이, 돋보기로 조작된 사진, 고위험 점수가 분리된 오름차순 막대 차트)가 있습니다.

지급되지 말아야 할 것이 지급되는 경우

유령 청구인. 템플릿 보고서. 딥페이크 비디오 증거.

보험 사기 방지 연합(The Coalition Against Insurance Fraud)은 미국 보험사들이 연간 약 3,080억 달러의 손실을 입는다고 추정합니다. 대부분은 청구인에 대한 신원 확인이나 증거에 대한 포렌식 없이 청구를 통해 발생합니다. Didit은 하나의 워크플로우로 두 가지 허점을 모두 차단합니다. 청구당 $0.53이며, 매월 500건은 무료입니다.

작동 방식

가입부터 인증된 사용자까지 4단계.

  1. 단계 01

    워크플로우 생성

    원하는 검사(신분증, 라이브니스, 얼굴 매칭, 제재, 주소, 연령, 전화, 이메일, 맞춤 질문)를 선택하세요. 대시보드에서 플로우로 드래그하거나, 동일한 플로우를 API에 게시하세요. 조건에 따라 분기하고, A/B 테스트를 실행하며, 코드가 필요 없습니다.

  2. 단계 02

    연동

    저희의 Web, iOS, Android, React Native 또는 Flutter SDK를 사용하여 네이티브로 임베드하세요. 호스팅된 페이지로 리디렉션하세요. 또는 이메일, SMS, WhatsApp 등 어디든 사용자에게 링크를 보내세요. 스택에 맞는 것을 선택하세요.

  3. 단계 03

    사용자가 플로우를 진행합니다

    Didit은 카메라, 조명 큐, 모바일 핸드오프 및 접근성을 호스팅합니다. 사용자가 플로우를 진행하는 동안, 저희는 200개 이상의 사기 신호를 실시간으로 점수화하고 모든 필드를 신뢰할 수 있는 데이터 소스와 대조하여 확인합니다. 2초 이내에 결과가 나옵니다.

  4. 단계 04

    결과를 받습니다

    실시간 서명된 웹훅은 사용자가 승인, 거부 또는 검토로 전송되는 즉시 데이터베이스를 동기화 상태로 유지합니다. 필요에 따라 API를 폴링하세요. 또는 콘솔을 열어 모든 세션, 모든 신호를 검사하고 원하는 방식으로 케이스를 관리하세요.

청구에 최적화 · 인프라처럼 가격 책정

다섯 가지 사기 신호. 하나의 워크플로우. 청구당 $0.53.

청구 사기는 청구인 신원, 문서 포렌식, 딥페이크 방어, 제재 심사, 교차 청구 검색 등으로 구성됩니다. 워크플로우 빌더에서 각 모듈을 사업 라인별로 전환할 수 있습니다.
문서 읽기API 키 받기
01 · 청구 유형

사기팀이 매일 마주하는 패턴을 파악합니다.

보험 가입 전 발생한 손상에 대한 자동차 위장 손실 청구. 청구인이 보험 계약자가 아닌 유령 청구. 딥페이크 영상 증거. 수정된 필드가 포함된 재사용된 템플릿 경찰 보고서. 부풀려진 사업 중단(BI) 청구서. 여러 보험사에 동일한 손실을 청구하는 조직적인 상해 사기단. 동일한 워크플로우 빌더 워크플로우가 모든 변형을 찾아냅니다.
워크플로우 오케스트레이터 모듈
02 · 청구인 KYC

청구인이 보험 계약자인 경우

하나의 /v3/session/ 호출로 신분증 확인($0.15), 수동 라이브니스($0.10), 그리고 보험 계약자 사진과 1:1 얼굴 매칭($0.05)을 캡처합니다. 번들 가격은 $0.33입니다. iBeta 레벨 1 PAD 인증, 보급형 안드로이드에서 2초 미만의 판결. 청구인이 보험 계약자가 아닌 모든 유령 청구 시도를 잡아냅니다.
사용자 인증 모듈
03 · 문서 포렌식

변조, 템플릿, 메타데이터 등 모든 것을 확인합니다.

문서 광학 문자 인식(OCR)은 경찰 보고서, 수리 견적서, 의료비 청구서, 손실 사진 등 증빙 자료에서 모든 필드를 추출합니다. 픽셀 수준의 변조 감지는 수정된 영역을 표시하고, 템플릿 매칭은 재사용된 PDF 골격을 찾아내며, EXIF 메타데이터 검사는 손실 발생 날짜와 일치하지 않는 날짜를 잡아냅니다. 높은 변조 점수는 자동으로 '검토 중'으로 전환됩니다.
신분증 확인 모듈
04 · 딥페이크 방어

딥페이크는 Passive Liveness를 통과할 수 없습니다.

iBeta 레벨 1 프레젠테이션 공격 감지(PAD)는 전체 ISO/IEC 30107-3 카탈로그에 대해 인증되었습니다. 보험 계약자의 AI 생성 딥페이크, 실리콘 또는 라텍스 마스크, 이전 셀카의 화면 재생, 인쇄된 사진을 차단합니다. 새로운 공격 벡터가 나타남에 따라 모델은 매년 iBeta에서 재테스트됩니다.
라이브니스 모듈
05 · 제재 + 교차 청구 검색

제재 대상 여부 확인 + 조직적인 사기 집단 탐지

AML 심사(건당 $0.20)는 14개 언어로 된 1,300개 이상의 제재, 정치적 노출 인물(PEP), 부정적 미디어 목록에 대해 모든 청구인을 확인하며, 매일 업데이트됩니다. 얼굴 검색 1:N(검색당 무료)은 청구인의 셀카를 이전 청구인 갤러리와 비교하여 조직적인 상해 사기단이 포트폴리오 전반에 걸쳐 높은 유사성 일치 클러스터로 나타나도록 합니다.
AML 심사 모듈
06 · 웹훅 결정 + 감사 팩

서명된 판정. 모듈별 신호. 감사 패키지.

서명된 웹훅은 승인, 검토 중 또는 거부와 함께 모듈별 신호(얼굴 유사성, AML 적중 목록, 얼굴 검색 일치 목록)를 전달합니다. HMAC SHA-256을 사용하여 X-Signature-V2를 확인합니다. 결정 페이로드는 감사 팩이며, GET /v3/session/[id]/decision/을 통해 언제든지 전체 버전을 가져올 수 있습니다.
Webhook 레퍼런스
연동

하나의 세션. 하나의 서명된 판결. 다섯 가지 사기 신호.

번들 워크플로우에 대해 청구 세션을 엽니다. 서명된 판결을 읽습니다. 모듈별 신호 + 매치 목록이 페이로드에 바로 있습니다.
POST /v3/session/청구
$ 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" }
  }'
201생성됨{ "session_url": "verify.didit.me/..." }
웹훅이 status: Approved 상태로 도착할 때까지 지급을 보류합니다.문서 →
POST /webhooks/didit판정
// X-Signature-V2 verified upstream
if (payload.status === "승인됨") {
  releasePayout(payload.vendor_data);
} else if (payload.status === "검토 중") {
  routeToSiu(payload.face_search.matches);
}
200OK상태: 승인됨 · 거부됨 · 검토 중 · 미완료
페이로드를 읽기 전에 X-Signature-V2를 확인하세요.문서 →
에이전트 연동 준비 완료

단 한 번의 프롬프트로 보험 사기 방어 시스템을 구축하세요.

Claude Code, Cursor, Codex, Devin, Aider, 또는 Replit Agent에 붙여넣으세요. 스택을 채우면 에이전트가 워크플로우를 연결하고, 세션을 열고, 모듈별 신호를 읽고, 검토 중인 클레임을 특수 조사 부서로 라우팅합니다.
didit-integration-prompt.md
You 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.
더 많은 정보가 필요하신가요? 전체 모듈 문서를 확인해 보세요.docs.didit.me →
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Tesoro · SEPBLAC · BdE
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SOC 2 · Type I
AICPA · 2026
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NIST / NIAP · 2026
GDPR
EU 2016/679
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EU 2022/2554
MiCA
EU 2023/1114
AMLD6 · eIDAS 2.0
설계부터 EU 규정 준수

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  • $0.00
    완전 심사 클레임당, $0.33 KYC 번들 + $0.20 AML. Face Search는 검색당 무료입니다.
  • 0+
    제재, 정치적 노출 인물(PEP) 및 유해 미디어 목록이 매일 업데이트됩니다.
  • iBeta L1
    딥페이크, 마스크, 리플레이에 대한 패시브 라이브니스. 매년 재테스트됩니다.
  • 0
    모든 계정에서 매월 무료 인증을 제공합니다.
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  • 무료 KYC 번들 (신분증 확인 + 패시브 라이브니스 + 얼굴 매칭 + 기기 및 IP 분석), 매월 500건 제공
  • 차단된 사용자
  • 중복 감지
  • 모든 세션에서 200개 이상의 사기 신호 감지
  • Didit 네트워크 전반에 걸쳐 재사용 가능한 KYC
  • 사례 관리 플랫폼
  • 워크플로 빌더
  • 공개 문서, 샌드박스, SDK, MCP(Model Context Protocol) 서버
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FAQ

자주 묻는 질문

What is Didit?

Didit is infrastructure for identity and fraud, the platform we wished existed when we were building products ourselves: open, flexible, and developer-friendly, so it works as a real part of your stack instead of a black box you integrate around.

One API covers verifying people (KYC, know your customer), verifying businesses (KYB, know your business), screening crypto wallets (KYT, know your transaction), and monitoring transactions in real time, on a stack built to be:

  • Fast, sub-2-second p99 on every session
  • Reliable, in production with 1,500+ companies across 220+ countries
  • Secure, SOC 2 Type 1, ISO 27001, GDPR-native, and formally attested by Spain's financial regulator as safer than verifying someone in person

The footprint underneath: 14,000+ document types in 48+ languages, 1,000+ data sources, and 200+ fraud signals on every session. The Didit infrastructure dynamically learns from every session and gets better every day.

How big is insurance claim fraud?

The Coalition Against Insurance Fraud estimated US insurers lose around \$308.6 billion a year to fraud across all lines (2022 study). The European insurance body Insurance Europe reports similar share-of-premium loss across the EU.

Most of it is opportunistic, small inflated amounts on otherwise legitimate claims. A smaller share is professional rings filing the same loss across carriers. Both shapes share one weakness: nobody checks who the claimant is at first notice of loss.

What is a ghost claim?

A ghost claim is when the person filing the claim is not the policyholder. Typical pattern: an attacker buys leaked customer data from a breach, calls the carrier impersonating the policyholder, files a small loss claim, and asks for the payout to a new bank account.

The attack succeeds when there is no biometric check tying the caller to the person on the policy. Face Match 1:1 against the policyholder portrait closes this gap in two seconds.

How fast is the verification for my end user?

The full flow normally takes under 30 seconds end-to-end, pick up the ID, snap the document, snap the selfie, done. That is the fastest in the market. Legacy KYC providers usually take more than 90 seconds for the same flow.

On the back end, Didit returns the result in under two seconds at p99, measured from the moment the user finishes the selfie to the moment your webhook fires. Mobile capture is tuned for slow phones and slow networks: progressive image compression, lazy software development kit load, and a one-tap hand-off from desktop to phone via QR code if the user starts on web.

What does document forensics actually check?

On every supporting document the claimant uploads, police report, repair quote, medical invoice, photo of the loss, Didit runs:

  • Field-level Optical Character Recognition (OCR), extracts amounts, names, dates, reference numbers
  • Pixel-level tamper detection, flags edited regions (covered scratches, swapped totals)
  • Template matching, catches reused PDF skeletons across prior claims
  • EXIF / metadata check, flags photos whose timestamp doesn't match the loss date

A high tamper score or a template match flips the claim from Approved to In Review automatically.

What happens if a user fails, abandons, or expires?

Every session lands on one of seven clear statuses, so your code always knows what to do:

  • Approved, every check passed. Move the user forward.
  • Declined, one or more checks failed. You can allow the user to resubmit the specific failed step (for example, re-take the selfie) without re-running the whole flow.
  • In Review, flagged for compliance review. Open the case in the console, see every signal, decide approve or decline.
  • In Progress, user is mid-flow.
  • Not Started, link sent, user has not opened it yet. Send a reminder if it sits too long.
  • Abandoned, user opened the link but did not finish in time. Re-engage or expire.
  • Expired, the session link aged out. Create a new session.

A signed webhook fires on every status change, so your database always stays in sync. Abandoned and declined sessions are free.

Where does my customer data live and how is it protected?

Production data is processed and stored in the European Union by default, on Amazon Web Services. Enterprise contracts can request alternative regions for jurisdictions whose regulators require it.

Encryption everywhere. AES-256 at rest across every database, object store, and backup. Transport Layer Security 1.3 in transit on every API call, webhook, and Business Console session. Biometric data is encrypted under a separate Customer Master Key.

Retention is yours to control. Default retention is indefinite (unlimited) unless you configure shorter, between 30 days and 10 years per application, and you can delete any individual session at any time from the dashboard or the API.

Certifications: SOC 2 Type 1 (Type 2 audit in progress), ISO/IEC 27001:2022, iBeta Level 1 PAD, and a public attestation from Spain''s Tesoro / SEPBLAC / CNMV that Didit''s remote identity verification is safer than verifying someone in person. Full report at /security-compliance.

Is Didit compliant for my industry?

Didit ships compliant by default for the regulators that matter to identity infrastructure:

  • GDPR + UK GDPR, controller / processor split, full Data Processing Agreement published, lead supervisory authority named (Spain''s AEPD).
  • AMLD6 + EU AML Single Rulebook, 1,300+ sanctions, politically exposed person, and adverse-media lists screened in real time.
  • eIDAS 2.0, EU Digital Identity Wallet aligned; reusable-identity ready.
  • MiCA (Markets in Crypto-Assets), ready for crypto on-ramps, exchanges, and custodians.
  • DORA, Digital Operational Resilience Act, EU financial-services operational resilience.
  • BIPA, CUBI, Washington HB 1493, CCPA / CPRA, US biometric privacy (Illinois, Texas, Washington) and California consumer privacy.
  • UK Online Safety Act, age-gating and child-safety obligations.
  • FATF Travel Rule, originator and beneficiary data on crypto transfers, IVMS-101 interoperable.

Detailed memo, every certificate, every regulator letter: /security-compliance.

How fast can I integrate and start verifying users?
  • 60 seconds to a sandbox account at business.didit.me, no credit card.
  • 5 minutes to a working verification through Claude Code, Cursor, or any coding agent via our Model Context Protocol (MCP) server.
  • A weekend to a production-ready integration with signed-webhook verification, retries, and a remediation flow when a user is declined.

Three integration paths, pick whichever fits your stack:

  • Embed natively with our Web, iOS, Android, React Native, or Flutter SDK.
  • Redirect the user to the hosted verification page, zero SDK.
  • Send a link by email, SMS, WhatsApp, or any channel, zero front-end work.

Same dashboard, same billing, same pay-per-success price for all three. Step-by-step guide at docs.didit.me/integration/integration-prompt.

What does the recipe cost?

Per claim:

  • User Verification bundle (ID + Liveness + Face Match): \$0.33
  • AML Screening: \$0.20
  • Face Search 1:N against prior claimants: \$0.00 (free per search)
  • Document OCR on each supporting file: included in the User Verification price

Around \$0.53 per fully-screened claim. The first 500 verifications every month are free on every account, pilot the workflow inside the free tier.

No minimums, no annual commitment, no per-seat pricing.

How does it integrate with my Special Investigations Unit?

The signed webhook is the routing signal. On status: In Review, your back-end routes the case to the Special Investigations Unit (SIU) with the per-module signals + face-search match list as the opening case file.

Pull the full decision payload via GET /v3/session/[id]/decision/ for the analyst, face similarity scores, AML hit list with source list per match, face-search candidate list with scores, document forensics output. The decision payload is the audit trail for any dispute.

What about General Data Protection Regulation (GDPR) and Anti-Money-Laundering (AML) retention?

Biometric vectors are special-category data under the EU's General Data Protection Regulation (GDPR). The lawful basis is the standard claims-investigation legitimate interest plus the consent flow at session start.

Default retention is the standard 5-year insurance horizon, adjust per workflow if your jurisdiction or supervisor differs. The gallery for Face Search 1:N is scoped to your account by design, no cross-carrier search unless you join a consortium and run a shared workflow_id.

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