Ruka hadi maudhui makuu
Didit Yakusanya $7.5M Kujenga Miundombinu ya Utambulisho na Udanganyifu
Didit
Udanganyifu wa Madai ya Bima

Kamata udanganyifu wa madai kwa ishara tano za udanganyifu. Mtiririko mmoja wa kazi wakati wa taarifa ya kwanza ya hasara.

Thibitisha mdai ni mwenye sera, zuia ushahidi wa video wa deepfake, gundua nyaraka bandia, chunguza dhidi ya orodha za vikwazo, tafuta vikundi vya majeraha vilivyopangwa, katika kikao kimoja cha /v3/. $0.53 kwa kila dai, 500 bure kila mwezi.

Inaungwa mkono na
Y CombinatorRobinhood Ventures
Firecrawl
Slash
Crnogorski Telekom
UCSF Neuroscape
Bit2Me

Inaaminika na mashirika 2,000+ duniani kote.

Kinacholipwa kisichostahili

Wadai hewa. Ripoti zilizopangwa. Ushahidi wa video wa Deepfake.

Muungano Dhidi ya Ulaghai wa Bima unakadiria kuwa wabebaji wa Marekani hupoteza karibu $308 bilioni kwa mwaka. Mengi ya haya hutokana na madai yasiyo na uhakiki wa utambulisho wa mdai na hakuna uchunguzi wa ushahidi. Didit huziba mapengo yote mawili katika mfumo mmoja wa kazi, $0.53 kwa kila dai, 500 bila malipo kila mwezi.

Jinsi inavyofanya kazi

Kuanzia kujisajili hadi mtumiaji aliyethibitishwa kwa hatua nne.

Hatua 01 / 04

Unda mtiririko wa kazi

Chagua ukaguzi unaotaka, ID, liveness, face match, sanctions, address, age, phone, email, maswali maalum. Ziburute kwenye mtiririko katika dashibodi, au tuma mtiririko huo huo kwenye API yetu. Panga masharti, fanya majaribio ya A/B, hakuna code inayohitajika.

Imejengwa kwa madai · Bei kama miundombinu

Ishara tano za ulaghai. Mtiririko mmoja wa kazi. $0.53 kwa kila dai.

Ulaghai wa madai ni mchanganyiko, utambulisho wa mdai, uchunguzi wa nyaraka, ulinzi wa deepfake, uchunguzi wa vikwazo, utafutaji wa madai mtambuka. Washa kila moduli kwa kila aina ya biashara katika Workflow Builder.
01 · Aina za madai

Mifumo ambayo timu ya udanganyifu huona kila siku.

Madai ya upotevu wa magari ambapo uharibifu ulitokea kabla ya sera. Madai ya mzimu ambapo mdai si mmiliki wa sera. Ushahidi wa video ya Deepfake. Ripoti za polisi za template zilizotumiwa tena na sehemu zilizohaririwa. Ankara za Biashara Zilizovurugika (BI) zilizopandishwa bei. Vikundi vilivyopangwa vya majeraha vinavyowasilisha upotevu sawa kwa wabebaji tofauti. Mtiririko wa kazi wa Workflow Builder huonyesha kila aina.
Moduli ya Workflow Orchestrator
02 · KYC ya Mdai

Mdai ndiye mwenye bima.

Simu moja ya /v3/session/ hunasa Uthibitishaji wa Kitambulisho ($0.15), Passive Liveness ($0.10), na Face Match 1:1 dhidi ya picha ya mmiliki wa sera kwenye faili ($0.05). Kifurushi kinauzwa kwa $0.33. iBeta Level 1 PAD imethibitishwa, uamuzi chini ya sekunde mbili kwenye Android ya kiwango cha chini. Hunasa kila jaribio la madai ya mzimu ambapo mdai si mmiliki wa sera.
Moduli ya User Verification
03 · Uchunguzi wa nyaraka

Kuharibu. Template. Metadata. Zote zimekaguliwa.

Utambuzi wa Tabia za Macho (OCR) hutoa kila sehemu kutoka kwa ushahidi unaounga mkono, ripoti za polisi, nukuu za ukarabati, ankara za matibabu, picha za upotevu. Utambuzi wa uharibifu wa kiwango cha pikseli huashiria maeneo yaliyohaririwa, ulinganishaji wa template hunasa mifupa ya PDF iliyotumiwa tena, ukaguzi wa metadata ya EXIF hunasa tarehe zisizolingana na tukio la upotevu. Alama ya juu ya uharibifu = badilisha kuwa In Review kiotomatiki.
Moduli ya ID Verification
04 · Ulinzi wa Deepfake

Deepfakes hazipiti Passive Liveness.

iBeta Level 1 Presentation Attack Detection (PAD) imethibitishwa dhidi ya orodha kamili ya ISO/IEC 30107-3. Huziba deepfakes zinazozalishwa na AI za mmiliki wa sera, barakoa za silikoni au mpira, marudio ya skrini ya selfie ya awali, na picha zilizochapishwa. Mfumo hujaribiwa tena katika iBeta kila mwaka kadri njia mpya za mashambulizi zinavyoonekana.
Moduli ya Liveness
05 · Vikwazo + utafutaji wa madai mtambuka

Vikwazo vimegonga + kugundua mtandao uliopangwa.

AML Screening ($0.20 kwa kila ukaguzi) huangalia kila mdai dhidi ya vikwazo 1,300+, Watu Walio Wazi Kisiasa (PEP), na orodha za habari mbaya katika lugha 14, zikiboreshwa kila siku. Face Search 1:N (bure kwa kila utafutaji) hulinganisha selfie ya mdai dhidi ya ghala lako la wadai wa awali, vikundi vilivyopangwa vya majeraha huonekana kama makundi ya mechi zenye kufanana sana katika kwingineko.
Moduli ya AML Screening
06 · Uamuzi wa Webhook + kifurushi cha ukaguzi

Uamuzi uliotiwa saini. Ishara za kila moduli. Kifurushi cha ukaguzi.

Webhook iliyotiwa saini inafika na Approved, In Review, au Declined pamoja na ishara za kila moduli, kufanana kwa uso, orodha ya AML, orodha ya mechi ya utafutaji wa uso. Thibitisha X-Signature-V2 na Hash-based Message Authentication Code (HMAC) SHA-256. Payload ya uamuzi ni kifurushi cha ukaguzi, vuta toleo kamili wakati wowote kupitia GET /v3/session/[id]/decision/.
Marejeleo ya Webhook
Unganisha

Session moja. Uamuzi mmoja uliotiwa saini. Ishara tano za ulaghai.

Fungua session ya dai dhidi ya mtiririko wa kazi wa kifurushi. Soma uamuzi uliotiwa saini. Ishara za kila moduli + orodha ya mechi ziko pale pale kwenye payload.
POST /v3/session/Dai
$ 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" }
  }'
201Imeundwa{ "session_url": "verify.didit.me/..." }
Zuia malipo hadi webhook itue status: Approved.nyaraka →
POST /webhooks/diditUamuzi
// X-Signature-V2 verified upstream
if (payload.status === "Imeidhinishwa") {
  releasePayout(payload.vendor_data);
} else if (payload.status === "In Review") {
  routeToSiu(payload.face_search.matches);
}
200OKhali Imeidhinishwa · Imekataliwa · Inapitiwa · Haijakamilika
Thibitisha X-Signature-V2 kabla ya kusoma payload.nyaraka →
Ujumuishaji tayari kwa agent

Tuma ulinzi wa udanganyifu wa madai kwa haraka.

Bandika kwenye Claude Code, Cursor, Codex, Devin, Aider, au Replit Agent. Jaza stack yako. Agent huunganisha workflow, hufungua session, husoma ishara za kila moduli, na kuelekeza madai ya "In Review" kwa Kitengo chako cha Uchunguzi Maalum.
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.
Inatii kwa muundo

Fungua nchi mpya kwa kubofya mara moja. Tunafanya kazi ngumu.

Tunafungua kampuni tanzu za ndani, tunapata leseni, tunafanya majaribio ya kupenya, tunapata vyeti, na tunalingana na kila kanuni mpya. Ili kusafirisha uthibitishaji katika nchi mpya, geuza swichi. Nchi 220+ ziko hewani, zinakaguliwa na kupimwa kila robo mwaka, mtoa huduma pekee wa utambulisho ambaye serikali ya nchi mwanachama wa EU imemwita rasmi kuwa salama zaidi kuliko uthibitishaji wa ana kwa ana.
Soma faili ya usalama na utiifu
SOC 2 · Type II — AICPA · 2026
SOC 2 · Type I — AICPA · 2026
ISO/IEC 27001 — Usalama wa habari · 2026
EU financial sandbox — Tesoro · SEPBLAC · BdE
FIDO Alliance — Mwanachama Mshirika · 2026
iBeta Level 1 PAD — NIST / NIAP · 2026
GDPR — EU 2016/679
HIPAA — 45 CFR §160 · §164
DORA — EU 2022/2554
MiCA — EU 2023/1114
Miongozo ya EBA ya kuingiza wateja mtandaoni — EBA/GL/2022/15
AMLD6 · eIDAS 2.0 — EU-aligned kwa muundo
Jugendschutz geprüft — FSM · JMStV §4(2) · 2026

Namba za uthibitisho

Namba za uthibitisho
  • $0.00
    Kwa kila dai lililochunguzwa kikamilifu, kifurushi cha KYC cha $0.33 + AML ya $0.20. Utafutaji wa Sura ni bure kwa kila utafutaji.
  • 0+
    Vikwazo, Watu Walio Wazi Kisiasa (PEP), na orodha za habari hasi, zinazosasishwa kila siku.
  • iBeta L1
    Passive Liveness dhidi ya deepfakes, barakoa, na marudio. Inajaribiwa upya kila mwaka.
  • 0
    Uthibitishaji wa bure kila mwezi, kwenye kila akaunti.
Ngazi tatu, orodha moja ya bei

Anza bure. Lipa kadri unavyotumia. Kuza hadi Enterprise.

Uthibitishaji 500 bila malipo kila mwezi, milele. Kisha lipa tu moduli inapofanya kazi. Mikataba maalum, uhifadhi wa data, na makubaliano ya kiwango cha huduma (SLAs) kwenye Enterprise.

Bure

$0/ mwezi · hakuna kadi

Kwa ajili ya kuunda, kujaribu, na watumiaji wako wa kwanza.

Kila kitu unachohitaji kuanzia:
  • Uthibitishaji kamili wa KYC 500 kila mwezi
  • Kitambulisho, uhai, kulinganisha uso, kifaa & IP
  • Ishara za udanganyifu 200+, orodha nyeusi, marudio
  • KYC inayoweza kutumika tena kwenye mtandao wa Didit
  • Mjenzi wa mtiririko wa kazi, usimamizi wa kesi, SDKs
  • Usaidizi wa AI AI agent ndani ya console, docs, na jumuiya.
Maarufu zaidi

Lipa kadri unavyotumia

$0.33kwa KYC kamili

Moduli 25+, bei wazi. Punguzo la kiotomatiki kwa wingi.

Kila kitu kilichopo kwenye Bure, pamoja na:
  • Uchunguzi na ufuatiliaji wa AML kuanzia $0.07
  • Uthibitishaji wa biashara kwa $2.00 kwa kampuni
  • Ufuatiliaji wa miamala kwa $0.02 kila moja
  • Uchunguzi wa pochi kwa $0.15 kwa kila ukaguzi
  • Mtiririko wa white-label chini ya chapa yako mwenyewe
  • Usaidizi wa AI AI agent ndani ya console, docs, na jumuiya.

Enterprise

Maalummkataba wa mwaka

Kwa kiasi kikubwa na programu zilizodhibitiwa.

Kila kitu kilichopo kwenye Lipa kadri unavyotumia, pamoja na:
  • Mikataba ya kila mwaka, bei ya kiasi kilichokubaliwa
  • Masharti maalum ya kisheria na SLA ya 99.99% ya muda wa kufanya kazi
  • Uhifadhi wa data, uhifadhi, ukaguzi wa usalama
  • Wakaguzi wa mikono kwa mahitaji
  • Masharti ya muuzaji na white-label
  • Usaidizi wa kipaumbele kutoka kwa binadamu Kituo cha Slack kinachoshirikiwa saa 24/7, meneja maalum wa mafanikio.

Punguzo la wingi hutumika kiotomatiki kadri matumizi yanavyoongezeka — hakuna mazungumzo, hakuna simu ya mauzo.

FAQ

Maswali ya kawaida

Didit ni nini?

Didit ni miundombinu ya utambulisho na udanganyifu, jukwaa ambalo tulitamani lingekuwepo tulipokuwa tukijenga bidhaa sisi wenyewe: wazi, rahisi, na rafiki kwa waendelezaji, ili lifanye kazi kama sehemu halisi ya stack yako badala ya sanduku jeusi unalounganisha.

API moja inashughulikia kuthibitisha watu (KYC, mjue mteja wako), kuthibitisha biashara (KYB, ijue biashara yako), kuchunguza pochi za crypto (KYT, ijue miamala yako), na kufuatilia miamala kwa wakati halisi, kwenye stack iliyojengwa kuwa:

  • Haraka, p99 chini ya sekunde 2 kwenye kila session
  • Inaaminika, inatumika na kampuni 2,000+ katika nchi 220+
  • Salama, SOC 2 Aina ya 1 & Aina ya 2, ISO 27001, GDPR-native, na kuthibitishwa rasmi na mdhibiti wa fedha wa Uhispania kuwa salama zaidi kuliko kumthibitisha mtu ana kwa ana

Miundombinu iliyo chini: aina 14,000+ za nyaraka katika lugha 48+, vyanzo vya data 1,000+, na ishara za udanganyifu 200+ kwenye kila session. Miundombinu ya Didit hujifunza kwa nguvu kutoka kila session na inaboresha kila siku.

Udanganyifu wa madai ya bima ni mkubwa kiasi gani?

Muungano Dhidi ya Udanganyifu wa Bima ulikadiria kuwa bima za Marekani hupoteza karibu $308.6 bilioni kwa mwaka kutokana na udanganyifu katika sekta zote (utafiti wa 2022). Shirika la bima la Ulaya Insurance Europe linaripoti sehemu sawa ya hasara ya malipo katika EU yote.

Nyingi ni za fursa, kiasi kidogo kilichopandishwa bei kwenye madai halali. Sehemu ndogo ni vikundi vya kitaalamu vinavyowasilisha hasara ileile kwa watoa huduma tofauti. Aina zote mbili zina udhaifu mmoja: hakuna anayechunguza ni nani mdai wakati wa taarifa ya kwanza ya hasara.

Dai la mzimu ni nini?

Dai la mzimu ni pale ambapo mtu anayewasilisha dai si mwenye sera. Mfumo wa kawaida: mshambuliaji ananunua data ya mteja iliyovuja kutoka kwa uvunjaji wa usalama, anampigia simu mtoa huduma akijifanya kuwa mwenye sera, anawasilisha dai dogo la hasara, na anaomba malipo yatumwe kwenye akaunti mpya ya benki.

Shambulio linafanikiwa wakati hakuna ukaguzi wa kibayometriki unaounganisha mpigaji simu na mtu aliye kwenye sera. Face Match 1:1 dhidi ya picha ya mwenye sera inaziba pengo hili kwa sekunde mbili.

Uhakiki unachukua muda gani kwa mtumiaji wangu?

Mchakato mzima kwa kawaida huchukua chini ya sekunde 30 kuanzia mwanzo hadi mwisho, chukua kitambulisho, piga picha hati, piga selfie, umemaliza. Huu ndio mchakato wa haraka zaidi sokoni. Watoa huduma wa zamani wa KYC kwa kawaida huchukua zaidi ya sekunde 90 kwa mchakato kama huo.

Kwa upande wa back end, Didit inarudisha matokeo kwa chini ya sekunde mbili kwa p99, ikipimwa kuanzia wakati mtumiaji anamaliza selfie hadi wakati webhook yako inapoanza. Upigaji picha wa simu umeboreshwa kwa simu za polepole na mitandao ya polepole: ukandamizaji wa picha unaoendelea, upakiaji wa polepole wa software development kit, na uhamishaji wa kugusa mara moja kutoka desktop kwenda simu kupitia QR code ikiwa mtumiaji anaanza kwenye web.

Je, document forensics inakagua nini hasa?

Kwenye kila hati inayounga mkono ambayo mdai anapakia, ripoti ya polisi, makadirio ya ukarabati, ankara ya matibabu, picha ya hasara, Didit huendesha:

  • Field-level Optical Character Recognition (OCR), hutoa kiasi, majina, tarehe, namba za kumbukumbu
  • Pixel-level tamper detection, huashiria maeneo yaliyohaririwa (mikwaruzo iliyofunikwa, jumla zilizobadilishwa)
  • Template matching, hunasa mifumo ya PDF iliyotumika tena katika madai ya awali
  • EXIF / metadata check, huashiria picha ambazo muda wake hailingani na tarehe ya hasara

Alama ya juu ya udanganyifu au kulingana na template hubadilisha dai kutoka Approved kwenda In Review kiotomatiki.

Nini hutokea ikiwa mtumiaji atashindwa, kuacha, au muda wake kuisha?

Kila kipindi huishia kwenye mojawapo ya hali saba zilizo wazi, hivyo code yako inajua nini cha kufanya kila wakati:

  • Approved, kila ukaguzi umefaulu. Endeleza mtumiaji.
  • Declined, ukaguzi mmoja au zaidi umeshindwa. Unaweza kumruhusu mtumiaji kutuma tena hatua maalum iliyoshindwa (kwa mfano, kupiga selfie tena) bila kuendesha upya mchakato mzima.
  • In Review, imewekwa alama kwa ukaguzi wa kufuata sheria. Fungua kesi kwenye console, angalia kila ishara, amua kuidhinisha au kukataa.
  • In Progress, mtumiaji yuko katikati ya mchakato.
  • Not Started, kiungo kimetumwa, mtumiaji bado hajafungua. Tuma ukumbusho ikiwa itakaa muda mrefu sana.
  • Abandoned, mtumiaji alifungua kiungo lakini hakumaliza kwa wakati. Mshirikishe tena au muda wake uishe.
  • Expired, kiungo cha kipindi kimepitwa na wakati. Unda kipindi kipya.

Webhook iliyosainiwa huwashwa kwenye kila mabadiliko ya hali, hivyo database yako inabaki sawa kila wakati. Vipindi vilivyoachwa na vilivyokataliwa ni bure.

Data ya mteja wangu inakaa wapi na inalindwaje?

Data ya uzalishaji inachakatwa na kuhifadhiwa katika Umoja wa Ulaya kwa chaguo-msingi, kwenye Amazon Web Services. Mikataba ya biashara inaweza kuomba maeneo mbadala kwa mamlaka ambazo wadhibiti wao wanahitaji.

Usimbaji fiche kila mahali. AES-256 ikiwa imetulia kwenye kila database, hifadhi ya vitu, na backup. Usalama wa Tabaka la Usafirishaji 1.3 ikiwa inasafirishwa kwenye kila API call, webhook, na session ya Business Console. Data ya kibayometriki imesimbwa kwa kutumia Customer Master Key tofauti.

Uhifadhi ni wako kudhibiti. Uhifadhi wa chaguo-msingi ni usio na kikomo (unlimited) isipokuwa ukisanidi muda mfupi zaidi, kati ya siku 30 na miaka 10 kwa kila programu, na unaweza kufuta session yoyote binafsi wakati wowote kutoka kwenye dashboard au API.

Vyeti: SOC 2 Aina ya 1 & Aina ya 2, ISO/IEC 27001:2022, iBeta Level 1 PAD, na uthibitisho wa umma kutoka Tesoro / SEPBLAC / CNMV ya Uhispania kwamba uthibitishaji wa utambulisho wa mbali wa Didit ni salama zaidi kuliko kumthibitisha mtu ana kwa ana. Ripoti kamili inapatikana kwenye /security-compliance.

Je, Didit inatii sheria kwa tasnia yangu?

Didit inatii sheria kwa chaguo-msingi kwa wasimamizi muhimu kwa miundombinu ya utambulisho:

  • GDPR + UK GDPR, mgawanyo wa mtawala / mchakataji, Mkataba kamili wa Uchakataji Data ulichapishwa, mamlaka kuu ya usimamizi imetajwa (AEPD ya Hispania).
  • AMLD6 + EU AML Single Rulebook, vikwazo 1,300+, mtu aliye wazi kisiasa, na orodha za vyombo vya habari hasi huchunguzwa kwa wakati halisi.
  • eIDAS 2.0, EU Digital Identity Wallet imepatanishwa; tayari kwa utambulisho unaoweza kutumika tena.
  • MiCA (Markets in Crypto-Assets), tayari kwa crypto on-ramps, exchanges, na custodians.
  • DORA, Digital Operational Resilience Act, uthabiti wa uendeshaji wa huduma za kifedha za EU.
  • BIPA, CUBI, Washington HB 1493, CCPA / CPRA, faragha ya kibayometriki ya Marekani (Illinois, Texas, Washington) na faragha ya watumiaji ya California.
  • UK Online Safety Act, vizuizi vya umri na majukumu ya usalama wa watoto.
  • FATF Travel Rule, data ya mwanzilishi na mnufaika kwenye uhamishaji wa crypto, IVMS-101 inayoingiliana.

Memo ya kina, kila cheti, kila barua ya mdhibiti: /security-compliance.

Ninaweza kuunganisha na kuanza kuhakiki watumiaji haraka kiasi gani?
  • Sekunde 60 hadi akaunti ya sandbox kwenye business.didit.me, hakuna kadi ya mkopo.
  • Dakika 5 hadi uhakiki unaofanya kazi kupitia Claude Code, Cursor, au wakala yeyote wa kuandika code kupitia server yetu ya Model Context Protocol (MCP).
  • Wikiendi moja hadi muunganisho tayari kwa uzalishaji na uhakiki wa webhook iliyosainiwa, majaribio tena, na mchakato wa kurekebisha wakati mtumiaji anakataliwa.

Njia tatu za kuunganisha, chagua inayofaa stack yako:

  • Pachika asili na Web, iOS, Android, React Native, au Flutter SDK yetu.
  • Elekeza mtumiaji kwenye ukurasa wa uhakiki uliopangishwa, zero SDK.
  • Tuma kiungo kwa barua pepe, SMS, WhatsApp, au chaneli yoyote, zero front-end work.

Dashibodi sawa, bili sawa, bei sawa ya kulipa kwa mafanikio kwa zote tatu. Mwongozo wa hatua kwa hatua unapatikana kwenye docs.didit.me/integration/integration-prompt.

Gharama ya mapishi ni kiasi gani?

Kwa kila dai:

  • User Verification bundle (ID + Liveness + Face Match): \$0.33
  • AML Screening: \$0.20
  • Face Search 1:N dhidi ya wadai wa awali: \$0.00 (bure kwa kila utafutaji)
  • Document OCR kwenye kila faili inayounga mkono: imejumuishwa kwenye bei ya User Verification

Takriban \$0.53 kwa dai lililochunguzwa kikamilifu. Uhakiki 500 wa kwanza kila mwezi ni bure kwenye kila akaunti, jaribu mchakato ndani ya kiwango cha bure.

Hakuna viwango vya chini, hakuna ahadi ya kila mwaka, hakuna bei kwa kila kiti.

Inaunganishwaje na Kitengo changu cha Uchunguzi Maalum?

Webhook iliyosainiwa ndiyo ishara ya kuelekeza. Kwenye status: In Review, back-end yako inaelekeza kesi kwa Special Investigations Unit (SIU) na ishara za kila moduli + orodha ya kulinganisha uso kama faili ya ufunguzi wa kesi.

Vuta mzigo kamili wa uamuzi kupitia GET /v3/session/[id]/decision/ kwa mchambuzi, alama za kufanana kwa uso, orodha ya AML hit na orodha ya chanzo kwa kila kulinganisha, orodha ya wagombea wa utafutaji wa uso na alama, matokeo ya document forensics. Mzigo wa uamuzi ndio rekodi ya ukaguzi kwa mzozo wowote.

Vipi kuhusu General Data Protection Regulation (GDPR) na Anti-Money-Laundering (AML) retention?

Biometric vectors ni data ya kategoria maalum chini ya General Data Protection Regulation (GDPR) ya EU. Msingi halali ni maslahi halali ya uchunguzi wa madai pamoja na mchakato wa idhini mwanzoni mwa kipindi.

Uhifadhi wa chaguo-msingi ni miaka 5 ya bima, rekebisha kwa kila mchakato ikiwa mamlaka yako au msimamizi wako ni tofauti. Nyumba ya sanaa ya Face Search 1:N imewekwa kwa akaunti yako kwa makusudi, hakuna utafutaji wa kuvuka mtoa huduma isipokuwa ujiunge na muungano na uendeshe workflow_id iliyoshirikiwa.

Miundombinu ya utambulisho na udanganyifu.

API moja kwa KYC, KYB, Ufuatiliaji wa Miamala, na Uchunguzi wa Wallet. Unganisha ndani ya dakika 5.

Uliza AI ifupishe ukurasa huu