Validación de identidad en el onboarding
El SDK captura el documento y el rostro en el dispositivo del usuario, y el backend recibe un resultado estructurado. El alta de una cuenta nueva pasa de minutos a segundos sin intervención manual.
Cada módulo de identificación se entrega como un servicio independiente. No reescribes tu lógica de negocio para adoptar la verificación biométrica; la conectas por API o SDK y defines el flujo que necesitas.
El SDK captura el documento y el rostro en el dispositivo del usuario, y el backend recibe un resultado estructurado. El alta de una cuenta nueva pasa de minutos a segundos sin intervención manual.
Cuando una acción requiere un segundo factor, el endpoint de verificación responde en menos de 300 ms. El usuario confirma su identidad sin salir de la pantalla actual y la transacción continúa.
Cada llamada al API queda registrada con su resultado, motivo y metadatos de origen. Los logs se integran con tu esquema de base de datos existente para responder ante auditorías sin exportaciones manuales.
La documentación técnica incluye ejemplos de esquemas SQL y contratos de respuesta para que el equipo de backend evalúe el encaje antes de escribir la primera línea de código. Si necesitas revisar el detalle de los endpoints, la página de casos de uso amplía cada escenario con fragmentos de implementación.
Tres artículos que complementan los casos de uso de esta página. Cada uno aborda un punto concreto del flujo de identificación, desde el primer request hasta el modelo de datos.
El flujo completo del SDK de identificación facial, desde la captura de la imagen hasta la verificación en tu backend. Incluye requisitos de hardware, tiempos de respuesta y manejo de errores en producción.
Modelado de esquemas para credenciales verificables y claves públicas. Comparamos PostgreSQL con JSONB frente a bases orientadas a grafos para representar relaciones de confianza entre nodos.
Cómo reducir la respuesta de 800 ms a menos de 200 ms con caché distribuida, conexiones persistentes y balanceo de carga. También revisamos edge computing para acercar la lógica al usuario final.
La mayoría de las soluciones de identidad venden un dashboard bonito. Este marco resuelve el problema real: cómo encajar la verificación biométrica en una base de datos existente sin reescribir el esquema. La documentación está escrita para quien lee código, no para quien aprueba presupuestos.
Una diferencia concreta
El SDK expone el estado de cada solicitud como un evento reproducible. Si una verificación falla, puedes reejecutar el mismo payload en un entorno de pruebas y obtener el mismo resultado. Eso convierte la depuración en un proceso determinista, no en una búsqueda en logs.
Las migraciones de base de datos se generan a partir del modelo de identidad, con soporte para PostgreSQL y MySQL. No necesitas tablas puente ni tablas espejo para mantener el historial de verificaciones.
Los benchmarks de la documentación usan instancias estándar, no clusters dedicados. Si el tiempo de respuesta no cumple con tu presupuesto en una máquina modesta, el problema está en tu red, no en el SDK.
Cada issue reportado pide el identificador de la solicitud y el payload. Con eso, el equipo reproduce el fallo y devuelve un parche o una explicación del comportamiento esperado. No hay respuestas genéricas.