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Didit, 신원·사기 방지 인프라 구축 위해 750만 달러 투자 유치
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팀 소식

Didit 블로그 최신 소식

신원 확인, 사기 방지, 그리고 모듈별 공개 가격 책정의 배경이 되는 수학. 제품 출시, 연구, 표준 (eIDAS 2.0, MiCA, AMLD6)에 대한 소식입니다.
The Didit logo and blog title "Healthcare Identity Data Residency: Navigating EU vs. US Regulations" on a gradient background, with a white square containing a badge icon with a checkmark.
2026년 3월 13일

의료 신원 데이터 상주: EU 대 미국 규제 탐색

의료 신원 데이터 상주 요구사항을 이해하고 준수하는 것은 글로벌 운영에 매우 중요합니다. 이 블로그는 EU(GDPR)와 미국(HIPAA)의 서로 다른 규제 환경을 탐구하며 주요 사항을 강조합니다.

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The Didit logo and blog title "Streamlining Healthcare Identity with HL7 FHIR & Didit" on a gradient background, with a white square containing a magnifying glass icon with a checkmark.
2026년 3월 12일

HL7 FHIR 및 Didit을 활용한 효율적인 의료 신원 관리

의료 워크플로우에 강력한 신원 확인을 통합하는 것은 보안, 규정 준수 및 환자 진료에 매우 중요합니다. 이 게시물은 HL7 FHIR 표준을 활용하여 상호 운용성을 확보하고 신원 관리를 강화하는 방법을 탐구합니다.

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The Didit logo and blog title "Optimizing Proof of Address for Neobank Onboarding in APAC" on a gradient background, with a white square containing a document icon with a checkmark.
2026년 3월 12일

아시아 태평양 지역 네오뱅크 온보딩을 위한 주소 증명 최적화

아시아 태평양(APAC) 지역의 네오뱅크는 다양한 문서, 언어, 규제 환경으로 인해 주소 증명(PoA) 확인에서 고유한 어려움에 직면합니다.

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A logo da Didit no canto superior esquerdo. O título do blog é "LATAM vs. Europe: Regulatory Sandboxes for Identity Tech". Um ícone de um visto dentro de uma forma de nuvem está no lado direito.
2026년 3월 12일

LATAM과 유럽: 신원 기술 규제 샌드박스의 비교

규제 샌드박스는 신원 확인 기술 혁신에 필수적입니다. 이 비교는 라틴 아메리카와 유럽의 뚜렷한 접근 방식을 탐구하며, 핀테크 및 신원 기술 개발에 미치는 영향을 강조합니다. Didit의 플랫폼이 규제 환경에 어떻게 적응하는지 알아보세요.

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A logo da Didit no canto superior esquerdo. O título do blog é "Cloud-Native Identity: Serverless Functions for Modern KYC". Um ícone de um visto dentro de uma forma de nuvem está no lado direito.
2026년 3월 12일

클라우드 네이티브 신원 확인: 최신 KYC를 위한 서버리스 기능

온프레미스에서 클라우드 네이티브로 신원 확인 워크플로우를 전환하고 서버리스 기능을 활용하면 탁월한 확장성, 비용 효율성 및 민첩성을 얻을 수 있습니다.

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A logo da Didit no canto superior esquerdo. O título do blog é "Unlocking Identity Data for AI/ML Model Training". Um ícone de um robô está no lado direito.
2026년 3월 12일

AI/ML 모델 학습을 위한 신원 데이터 활용

고품질 신원 데이터는 사기 탐지, 위험 평가, 개인 맞춤형 서비스와 같은 분야에서 강력한 AI/ML 모델을 훈련하는 데 매우 중요합니다.

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