KYC & Onboarding
Fintechs, Banken, Marktplätze und Gig-Plattformen verlangen von neuen Nutzern ein Selfie, ein Foto eines Ausweisdokuments und manchmal einen Adressnachweis. Bildgeneratoren können inzwischen alle drei erzeugen. Unsere API bewertet jeden Upload auf KI-Generierung – als zusätzliche Prüfung neben dem KYC- und Liveness-Anbieter, den Sie bereits nutzen.
99,5 %
der KI-Bilder erkannt, bei nur 1 % markierten echten Fotos, über 19 aktuelle Generatoren
96,2 %
noch erkannt nach Kompression durch WhatsApp, Instagram und erneutes Teilen
0,987
AUROC bei KI-Videos aus 12 Videomodellen
Verdeckter Teil unseres Benchmarks vom Oktober 2026, nie für das Training verwendet. Methode und vollständige ErgebnisseEN
Ein von einem Bildmodell erzeugtes Selfie zeigt eine glaubwürdige Person mit natürlicher Haut, Beleuchtung und Hintergrund. Wer es mit dem Ausweisfoto vergleicht, hat keinen offensichtlichen Grund zum Zweifel.
Betrüger generieren Fotos von Personalausweisen und Pässen, die nie existiert haben, oder lassen ein Modell eine gefälschte Karte bei realistischem Licht auf einen Schreibtisch legen. Das Bild wirkt wie ein Handyfoto eines echten Dokuments.
Adressnachweise wie Nebenkostenabrechnungen oder Kontoauszüge lassen sich in Sekunden generieren. Wenn ein Team sie manuell prüft, ist eine sorgfältige Kontrolle bei diesem Volumen kaum durchzuhalten.
Eine Wahrscheinlichkeit, dass das Gesichtsbild generiert oder synthetisch verändert wurde – von einem Modell, das auf aktuellen Bildgeneratoren und auf nach dem Upload neu komprimierten Bildern trainiert ist.
Dieselbe Prüfung läuft auf dem Foto eines Ausweises oder Passes. Sie zeigt, ob das Bild selbst KI-generiert wirkt. Sie liest weder die MRZ aus noch prüft sie Hologramme oder erkennt Änderungen an einem echten Dokument.
Fotos und Screenshots von Rechnungen, Kontoauszügen und Schreiben lassen sich als Bilder bewerten, sodass ein generiertes Dokument markiert wird, bevor jemand Zeit darauf verwendet.
Enthält ein Upload noch ein C2PA-Manifest, wird es ausgelesen und seine Signatur verifiziert. Eine gültige Erklärung des Unterzeichners, dass die Datei KI-generiert ist, wird als Gewissheit ausgegeben, nicht als Score.
Senden Sie jedes Selfie und Dokumentfoto an die REST API – parallel zu dem Aufruf, den Sie bereits an Ihren KYC- oder Liveness-Anbieter schicken. Beide Prüfungen beantworten unterschiedliche Fragen und laufen unabhängig voneinander.
Sie entscheiden, welche Scores durchgehen, welche in die manuelle Prüfung gehen und welche den Antrag vorerst stoppen. Die meisten Teams leiten hohe Scores an eine prüfende Person weiter, statt automatisch abzulehnen.
Speichern Sie den Score und etwaige Content-Credentials-Angaben im Datensatz des Antragstellers, damit Prüfer und später auch Auditoren nachvollziehen können, warum ein Antrag eskaliert wurde.
Selfie aus einem Onboarding-Prozess bewerten
curl -X POST https://www.wasitaigenerated.com/api/v1/detect/image \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-F "file=@applicant-selfie.jpg"Bilder, Einzelframes und ganze Clips. Antworten, Limits und Preise finden Sie in der API-Dokumentation.
Ja. Banken, Kreditgeber und Zahlungsdienstleister nutzen dieselbe Prüfung für Selfies, Ausweisfotos und Bilder von Nachweisdokumenten wie Kontoauszügen oder Gehaltsabrechnungen. Sie markiert Bilder, die generiert oder mit KI bearbeitet wirken. Zahlen auf einem Dokument liest oder validiert sie nicht – kombinieren Sie sie daher mit Ihren bestehenden Dokumenten- und AML-Prüfungen.
Nein. Wir bieten keine Liveness-Erkennung, keinen Gesichtsabgleich und keine Echtheitsprüfung von Dokumenten. Die API beantwortet genau eine Frage: Wirkt dieses Bild KI-generiert? Setzen Sie sie neben Ihrem bestehenden Anbieter ein, um synthetische Uploads abzudecken, für die andere Prüfungen möglicherweise nicht ausgelegt sind.
Ein Erkennungs-Score ist eine Wahrscheinlichkeit, kein Beweis. Nutzen Sie ihn, um einen Antrag zur Prüfung an eine Person weiterzuleiten, und stützen Sie die endgültige Entscheidung auf die Gesamtheit der Prüfungen. Legen Sie Ihre Schwellenwerte so fest, dass ein hoher Score zu einer Eskalation führt statt zu einer automatischen Ablehnung.
In unserem Benchmark vom Oktober 2026 erkannte das Bildmodell 99,5 % der KI-Bilder bei einer Fehlalarmrate von 1 % über 19 aktuelle Generatoren – und 96,2 % nach Komprimierung durch WhatsApp, Instagram und erneutes Teilen. Wir empfehlen einen kostenpflichtigen Pilotversuch mit einer Stichprobe Ihrer eigenen Uploads, um den Schwellenwert festzulegen.
Hochgeladene Dateien werden nach der Analyse gelöscht; die API speichert das Ergebnis, nicht die Datei. Für regulierte Teams sind ein AVV (DPA), dedizierte Kapazität und Self-Hosting auf Ihren eigenen GPUs und Servern verfügbar. Wenn Sie zunächst einzelne Bilder manuell testen möchten, nutzen Sie das kostenlose Tool unter /fake-id-detector.
Wir führen bezahlte Pilotprojekte mit einer Stichprobe Ihrer Bilder und Clips durch, kalibrieren den Schwellenwert auf Ihre Toleranz für Fehlalarme und melden Ihnen Erkennungs- und Fehlerraten, bevor Sie sich festlegen. Für den Produktivbetrieb gibt es Mengenpreise und ein SLA, und die Modelle können auf Ihren eigenen GPUs und Servern laufen.
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