KYC et entrée en relation
Créez une couche d'extraction de données de documents réutilisable dans votre pile d'intégration.
IdScanly lit les images de documents d'identité prises en charge et renvoie des champs structurés que votre backend peut mapper, examiner et transmettre à l'étape suivante. Traitez le recto, le verso et les nouvelles photographies du même document en une seule session, avec des scores de confiance OCR et des commentaires sur la qualité des photos du document pour soutenir votre parcours utilisateur.
Données fictives. Exemple d’intégration possible, pas un connecteur prêt à l’emploi ni une interface produit en direct.
DEMO-0001Les images de documents contiennent les informations dont votre logiciel a besoin sous une forme différente : des champs pour un enregistrement de candidature, des valeurs de comparaison et des entrées pour les contrôles en aval.
Une API OCR de document convertit ces images en sortie structurée. IdScanly fournit cette couche d'extraction aux équipes qui créent des flux de travail d'enregistrement des clients et de KYC sur les canaux Web, mobiles et assistés par le personnel.
votre logiciel contrôle l’interface, les documents requis, la politique de révision et les connexions à d’autres services. Le composant d'extraction fournit des données dérivées du document sans que vous ayez à créer vous-même le pipeline de lecture.
Les données d’identité peuvent être réparties entre le recto et le verso d’une carte. Sur une photo de passeport, une zone peut être nette et une autre masquée par un reflet. Une nouvelle prise de vue doit permettre de poursuivre le traitement du même document.
Avec IdScanly, conservez les faces et les nouvelles photographies d'un même document en une seule session de numérisation. Téléchargez la première image lorsqu'elle est prête, puis ajoutez d'autres images pendant que le traitement se poursuit. Le service combine les preuves disponibles dans un résultat fusionné.
Utilisez des sessions séparées pour différents documents, tels qu'un passeport et un permis de conduire. Votre propre dossier d'intégration relie ces sessions à la bonne personne et à la bonne application.
Votre backend peut démarrer la session avec la première image au lieu d'attendre chaque vue requise. Votre interface peut afficher l'image capturée afin que le client puisse vérifier le cadrage, l'éclairage et la lisibilité tout en poursuivant l'étape du document.
Lorsque les commentaires de l'analyse identifient un problème d'image, affichez une action suivante spécifique. Un client peut avoir besoin de photographier à nouveau une image floue, d'inclure un bord manquant ou de fournir une autre vue du document.
Des champs partiels peuvent devenir disponibles lors du traitement asynchrone. votre logiciel peut les utiliser pour préparer l'interface tout en gardant distincts l'état de traitement et la confirmation finale.
Le résultat final contient des champs combinés et des informations de confiance. Appliquez vos propres règles de confirmation, une autre capture ou une révision humaine, notamment pour les champs obligatoires et les différences significatives par rapport aux données déclarées.
En fonction du document pris en charge, IdScanly peut renvoyer des informations personnelles, des identifiants de document, des détails d'émission, des dates de validité, des adresses imprimées et des informations spécifiques au document.
Les exemples incluent les noms, la date et le lieu de naissance, la nationalité, le numéro du document, le pays émetteur et la date d'expiration. Les permis de conduire peuvent également contenir des catégories ou des restrictions prises en charge ; d'autres types de documents exposent différents champs.
La lecture MRZ avec validation de la somme de contrôle et extraction de codes-barres prise en charge peut fournir des données de document supplémentaires. Les données AAMVA PDF417 sont prises en charge sur les permis de conduire américains et canadiens pertinents. La sortie disponible dépend du format du document, de la version et de la qualité de l'image.
Concevez votre mappage autour des champs dont votre flux de travail a besoin, tout en préservant la distinction entre un champ indisponible et un champ qui a été examiné et confirmé.
Conservez les informations d'identification de l'API côté serveur. Votre backend doit également gérer les échecs de requêtes, les parcours clients interrompus et la récupération des résultats conformément à la documentation actuelle de l'API.
Explorez la documentation de l'APIL’OCR extrait les informations imprimées ou encodées sur l’image d’un document. Une vérification complète de l’identité peut aussi nécessiter des preuves d’authenticité du document, du lien entre la personne et le document, une détection du vivant et d’autres contrôles propres à votre activité.
IdScanly fournit le composant d'extraction. Votre flux de travail choisit et coordonne les services supplémentaires dont il a besoin. Un score de confiance concerne la qualité de l'extraction, tandis que la validation de la somme de contrôle MRZ concerne la cohérence des données codées ; ni l’un ni l’autre ne vérifie de manière indépendante l’identité du client.
Cette division donne à votre équipe le contrôle de l'architecture d'intégration plus large et des données reçues par chaque composant.
Créez un ensemble de tests représentatif couvrant les pays, les types de documents et les conditions d'image attendus. Comparez les résultats au niveau des champs, y compris les noms avec des signes diacritiques, les numéros de documents, les dates, les champs manquants et les résultats combinés de plusieurs images.
Testez le parcours utilisateur ainsi que le scan réussi. Vérifiez ce que fait votre interface après une photo peu claire, un côté omis, un téléchargement interrompu ou un résultat nécessitant une révision.
Pour des volumes de traitement plus importants, discutez de la capacité du serveur dédié et des exigences de support avec IdScanly. Consultez les conditions actuelles de traitement et de confidentialité, y compris les données temporaires impliquées dans le traitement et la récupération des résultats.
Document OCR extrait les données des images de documents. KYC est un flux de travail de diligence raisonnable plus large qui peut nécessiter une vérification de l'identité, un contrôle, une évaluation des risques et des contrôles continus. L'OCR peut fournir une contribution à ce flux de travail.
Oui. Conservez les images du même document dans une seule session de numérisation afin que leurs informations lisibles puissent contribuer au résultat fusionné.
Des résultats partiels peuvent être disponibles pendant le traitement. votre logiciel doit distinguer ces valeurs du résultat final et gérer le moment où l'utilisateur peut confirmer les informations.
Non. Il prend en charge l’évaluation de la lecture extraite. L'authenticité et la vérification du titulaire nécessitent des capacités distinctes.
Gardez le problème non résolu et utilisez votre processus de capture, de correction ou de révision. votre logiciel ne doit pas inventer une valeur ou interpréter les sorties manquantes comme des informations confirmées.
Non. La couche d'extraction peut également prendre en charge l'enregistrement des invités, l'administration des locations, la gestion des visiteurs et d'autres flux de travail d'intégration basés sur des documents.
Essayez IdScanly avec les documents utilisés par vos clients, puis examinez le flux de travail de l'API avec votre équipe d'ingénierie. Partagez les champs, la couverture documentaire et les volumes de traitement dont votre produit a besoin.
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