Verifique se o reclamante é o segurado, bloqueie provas de vídeo deepfake, detete documentos falsificados, rastreie contra listas de sanções, encontre redes de lesões organizadas, numa única sessão /v3/. $0.53 por sinistro, 500 gratuitos todos os meses.
Robinhood Ventures
Confiado por mais de 2.000 organizações em todo o mundo.
O que é pago indevidamente
A Coalition Against Insurance Fraud estima que as seguradoras dos EUA perdem cerca de 308 mil milhões de dólares por ano. A maior parte deve-se a sinistros sem verificação de identidade do requerente e sem análise forense das provas. A Didit elimina ambas as lacunas num único fluxo de trabalho, 0,53 $ por sinistro, 500 gratuitos todos os meses.
Escolha as verificações que pretende, ID, prova de vida, correspondência facial, sanções, morada, idade, telefone, e-mail, perguntas personalizadas. Arraste-as para um fluxo no dashboard ou publique o mesmo fluxo na nossa API. Crie ramificações com base em condições, execute testes A/B, sem necessidade de código.
Incorpore nativamente com os nossos SDKs Web, iOS, Android, React Native ou Flutter. Redirecione para uma página alojada. Ou simplesmente envie um link ao seu utilizador, por e-mail, SMS, WhatsApp, onde quiser. Escolha o que melhor se adapta à sua stack.
A Didit aloja a câmara, as indicações de iluminação, a transferência móvel e a acessibilidade. Enquanto o utilizador está no fluxo, pontuamos mais de 200 sinais de fraude em tempo real e verificamos cada campo em relação a fontes de dados autorizadas. Resultado em menos de dois segundos.
Webhooks assinados em tempo real mantêm a sua base de dados sincronizada no momento em que um utilizador é aprovado, recusado ou enviado para revisão. Consulte a API a pedido. Ou abra a consola para inspecionar cada sessão, cada sinal e gerir os casos à sua maneira.
Didit · Formas de reivindicação
Didit · Verificação do requerente
Reclamação · 4 / 5
Correspondência com a política
Didit · OCR de documentos + adulteração
Didit · Deteção de vivacidade passiva · iBeta L1 PAD
Didit · AML + Pesquisa facial
Análise AML
Pesquisa 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 === "Aprovado") {
liberarPagamento(payload.vendor_data);
} senão se (payload.status === "Em Revisão") {
encaminharParaSIU(payload.face_search.matches);
}estado Aprovado · Recusado · Em Revisão · Não ConcluídoYou 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 / mês. Não é necessário cartão de crédito.
Pague apenas pelo que usa. Mais de 25 módulos. Preços públicos por módulo, sem taxa mínima mensal.
MSA e SLA personalizados. Para grandes volumes e programas regulados.
Comece grátis → pague apenas quando uma verificação for executada → desbloqueie o Enterprise para um contrato personalizado, SLA ou residência de dados.
A Didit é uma infraestrutura para identidade e fraude, a plataforma que gostaríamos que existisse quando estávamos a desenvolver os nossos próprios produtos: aberta, flexível e pensada para programadores, para que se integre verdadeiramente na sua stack, em vez de ser uma caixa preta à qual se integra.
Uma única API abrange a verificação de pessoas (KYC, know your customer), a verificação de empresas (KYB, know your business), a análise de carteiras de criptomoedas (KYT, know your transaction) e a monitorização de transações em tempo real, numa stack construída para ser:
A base subjacente: mais de 14.000 tipos de documentos em mais de 48 idiomas, mais de 1.000 fontes de dados e mais de 200 sinais de fraude em cada sessão. A infraestrutura da Didit aprende dinamicamente com cada sessão e melhora a cada dia.
A Coalition Against Insurance Fraud estimou que as seguradoras dos EUA perdem cerca de $308,6 mil milhões por ano devido a fraudes em todas as linhas (estudo de 2022). O organismo europeu de seguros Insurance Europe reporta uma percentagem semelhante de perdas de prémios em toda a UE.
A maior parte é oportunista, pequenos montantes inflacionados em sinistros legítimos. Uma parte menor são redes profissionais que apresentam a mesma perda em várias seguradoras. Ambas as formas partilham uma fraqueza: ninguém verifica quem é o reclamante na primeira notificação de perda.
Um sinistro fantasma ocorre quando a pessoa que apresenta o sinistro não é o tomador da apólice. Padrão típico: um atacante compra dados de clientes vazados de uma violação, liga para a seguradora a fazer-se passar pelo tomador da apólice, apresenta um pequeno sinistro e pede o pagamento para uma nova conta bancária.
O ataque é bem-sucedido quando não há uma verificação biométrica que ligue o chamador à pessoa na apólice. O Face Match 1:1 contra o retrato do tomador da apólice resolve esta lacuna em dois segundos.
O processo completo demora normalmente menos de 30 segundos de ponta a ponta, pegar no documento de identificação, digitalizar o documento, tirar a selfie, feito. É o mais rápido do mercado. Os fornecedores de KYC legados demoram geralmente mais de 90 segundos para o mesmo processo.
No back-end, o Didit devolve o resultado em menos de dois segundos no p99, medido desde o momento em que o utilizador termina a selfie até ao momento em que o seu webhook é acionado. A captura móvel está otimizada para telemóveis e redes lentas: compressão progressiva de imagem, carregamento diferido do SDK e uma transição com um toque do desktop para o telemóvel via código QR, caso o utilizador comece na web.
Em cada documento de suporte que o reclamante carrega, relatório policial, orçamento de reparação, fatura médica, foto do sinistro, o Didit executa:
Uma pontuação alta de adulteração ou uma correspondência de modelo muda automaticamente o estado da reclamação de Approved para In Review.
Cada sessão tem um de sete estados claros, para que o seu código saiba sempre o que fazer:
Approved, todas as verificações foram aprovadas. Avance com o utilizador.Declined, uma ou mais verificações falharam. Pode permitir que o utilizador reenvie o passo específico que falhou (por exemplo, tirar novamente a selfie) sem ter de refazer todo o processo.In Review, sinalizado para revisão de conformidade. Abra o caso na consola, veja todos os sinais, decida aprovar ou recusar.In Progress, o utilizador está a meio do processo.Not Started, link enviado, o utilizador ainda não o abriu. Envie um lembrete se demorar muito.Abandoned, o utilizador abriu o link, mas não terminou a tempo. Reative ou expire.Expired, o link da sessão expirou. Crie uma nova sessão.Um webhook assinado é acionado em cada mudança de estado, para que a sua base de dados esteja sempre sincronizada. As sessões abandonadas e recusadas são gratuitas.
Os dados de produção são processados e armazenados na União Europeia por predefinição, na Amazon Web Services. Contratos empresariais podem solicitar regiões alternativas para jurisdições cujos reguladores o exijam.
Criptografia em todo o lado. AES-256 em repouso em todas as bases de dados, armazenamento de objetos e backups. Transport Layer Security 1.3 em trânsito em cada chamada de API, webhook e sessão da Consola de Negócios. Os dados biométricos são criptografados sob uma Customer Master Key separada.
A retenção é sua para controlar. A retenção predefinida é indefinida (ilimitada), a menos que configure um período mais curto, entre 30 dias e 10 anos por aplicação, e pode eliminar qualquer sessão individual a qualquer momento a partir do dashboard ou da API.
Certificações: SOC 2 Tipo 1 (auditoria Tipo 2 em curso), ISO/IEC 27001:2022, iBeta Nível 1 PAD, e uma atestação pública do Tesoro / SEPBLAC / CNMV de Espanha de que a verificação remota de identidade do Didit é mais segura do que verificar alguém presencialmente. Relatório completo em /security-compliance.
O Didit é, por predefinição, compatível com os reguladores relevantes para a infraestrutura de identidade:
Memorando detalhado, todos os certificados, todas as cartas regulatórias: /security-compliance.
Três caminhos de integração, escolha o que melhor se adapta à sua stack:
Mesmo dashboard, mesma faturação, mesmo preço por sucesso para os três. Guia passo a passo em docs.didit.me/integration/integration-prompt.
Por reclamação:
Cerca de $0.53 por reclamação totalmente rastreada. As primeiras 500 verificações por mês são gratuitas em todas as contas, teste o fluxo de trabalho dentro do nível gratuito.
Sem mínimos, sem compromisso anual, sem preços por utilizador.
O webhook assinado é o sinal de encaminhamento. Em status: In Review, o seu back-end encaminha o caso para a Unidade de Investigações Especiais (SIU) com os sinais por módulo + lista de correspondência de pesquisa facial como o ficheiro de caso inicial.
Obtenha o payload de decisão completo via GET /v3/session/[id]/decision/ para o analista, pontuações de similaridade facial, lista de acertos AML com lista de origem por correspondência, lista de candidatos de pesquisa facial com pontuações, saída da análise forense de documentos. O payload de decisão é o registo de auditoria para qualquer disputa.
Os vetores biométricos são dados de categoria especial ao abrigo do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) da UE. A base legal é o interesse legítimo padrão de investigação de sinistros, mais o fluxo de consentimento no início da sessão.
A retenção predefinida é o horizonte de seguro padrão de 5 anos, ajuste por fluxo de trabalho se a sua jurisdição ou supervisor diferir. A galeria para Pesquisa Facial 1:N é limitada à sua conta por design, sem pesquisa entre operadoras, a menos que se junte a um consórcio e execute um workflow_id partilhado.
Uma API para KYC, KYB, Monitorização de Transações e Rastreio de Carteiras. Integre em 5 minutos.