Informe de Document AI: campos extraídos

Descripción general

Document AI acepta hasta 3 documentos por paso (PDF o imagen: PDF, JPG, JPEG, PNG, TIFF, WebP). Cada documento se clasifica según su document_key configurado, lo lee un modelo de visión y lenguaje con un esquema construido a partir de tus definiciones de campos y se somete a un análisis forense de PDF/EXIF. Para cada documento se almacena:

Los campos extraídos: un mapa cuyas claves son los key de campo que configuraste, con valores tipados según los declaraste (text → string, number → number, date → YYYY-MM-DD). Los campos que no se pudieron leer son null.
Códigos QR y códigos de barras detectados: payloads decodificados y coordenadas en píxeles para cada página renderizada. Un código QR que se puede localizar pero no decodificar se devuelve igualmente con parsed_payload: null.
El estado del documento: Approved, In Review, Declined o Not Finished.
Metadatos del documento: análisis forense del archivo, incluida cualquier evidencia de superposición o manipulación.
Resultados de la verificación cruzada: el resultado de la comparación del nombre con la identidad verificada y de cualquier referencia cruzada de campos personalizados.

Subida de documentos

Los documentos se suben de uno en uno al endpoint de Document AI. En una sesión alojada o en un flujo con SDK, esto se gestiona automáticamente; el contrato es:

POST https://verification.didit.me/v3/document-ai/documents/
multipart/form-data — Session-Token: <session token>

Campo	Obligatorio	Descripción
`document_key`	sí	El documento configurado al que corresponde este archivo
`document`	sí	El archivo que se va a subir
`locale`	no	Configuración regional usada para resolver el título y la descripción que se muestran en pantalla

La respuesta hace avanzar el flujo:

{
  "valid": true,
  "next_step": "DOCUMENT_AI",
  "document_ai_status": "In Progress",
  "uploaded_document_keys": ["proof_of_funds"],
  "required_document_keys": ["proof_of_funds", "payslip"]
}

El paso se completa (next_step pasa más allá de DOCUMENT_AI) cuando todas las entradas de required_document_keys aparecen en uploaded_document_keys y no queda ningún documento sin terminar.

Dónde aparece en las respuestas de la API

GET /v3/session/{sessionId}/decision/ muestra Document AI en dos lugares, tanto en sesiones de Verificación de usuarios (KYC) como de Verificación de empresas (KYB). El array document_ai_documents[] y el informe en PDF son idénticos independientemente de session_kind:

features[]: una entrada de resumen por cada nodo de Document AI, que se usa para enumerar qué funciones se ejecutaron:
{ "features": [ { "feature": "DOCUMENT_AI", "node_id": "feature_document_ai_1" } ] }
document_ai_documents[]: el resultado completo, con un grupo por cada nodo de Document AI. Cada grupo incluye el status combinado del nodo, la lista de items subidos y cualquier warnings. Cada documento subido es un elemento con los campos que configuraste (en extracted_data), los códigos detectados (en detected_codes), su propio status, las definiciones de campos, los document_metadata forenses y cross_check_result.

Los estados de cada documento de un nodo se combinan en el estado del nodo según la precedencia Declined > In Review > Approved.

Ejemplo de decisión

Para un documento de Prueba de fondos configurado con account_holder (texto), balance (número), currency (texto) y statement_date (fecha):

{
  "document_ai_documents": [
    {
      "node_id": "feature_document_ai_1",
      "status": "Approved",
      "items": [
        {
          "uuid": "5c1f0a2e-9b3d-4c7a-8f21-0a4e8e7d6c12",
          "document_key": "proof_of_funds",
          "status": "Approved",
          "original_filename": "statement.pdf",
          "extracted_data": {
            "account_holder": "Sophia Martinez",
            "balance": 18450.75,
            "currency": "EUR",
            "statement_date": "2026-05-31"
          },
          "detected_codes": [
            {
              "type": "QR_CODE",
              "page_number": 2,
              "position": [[124, 86], [306, 86], [306, 268], [124, 268]],
              "x": 124,
              "y": 86,
              "width": 182,
              "height": 182,
              "page_width": 1190,
              "page_height": 1684,
              "raw_payload": "SU5WLTIwMjYtMDA0Mg==",
              "parsed_payload": "INV-2026-0042"
            }
          ],
          "fields": [
            { "key": "account_holder", "name": "Account holder", "type": "text", "required": true },
            { "key": "balance", "name": "Balance", "type": "number", "required": false },
            { "key": "currency", "name": "Currency", "type": "text", "required": false },
            { "key": "statement_date", "name": "Statement date", "type": "date", "required": false }
          ],
          "document_metadata": { "is_tampered": false },
          "cross_check_result": null,
          "created_at": "2026-05-31T10:12:00Z"
        }
      ],
      "warnings": []
    }
  ]
}

page_number empieza en 1. position contiene el polígono detectado, mientras que x, y, width y height indican su rectángulo delimitador. Todas las coordenadas usan el espacio de píxeles de la página renderizada, cuyas dimensiones son page_width y page_height. detected_codes es un array vacío cuando no se encuentra ningún código compatible. Trata un elemento con parsed_payload: null solo como indicación de presencia y ubicación, no como un valor decodificado. Como se puede hacer referencia a cada campo mediante document_ai.<field_key>, puedes controlar las bifurcaciones y las reglas de estado personalizadas directamente a partir de los valores de extracted_data, incluidas las referencias cruzadas con otros pasos, como kyc.full_name o las respuestas de cuestionarios.

Autenticación

Verificación

Monitorización

Plataforma

Informe de Document AI: campos extraídos

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Subida de documentos

Dónde aparece en las respuestas de la API

Ejemplo de decisión

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​Dónde aparece en las respuestas de la API

​Ejemplo de decisión

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Dónde aparece en las respuestas de la API

Ejemplo de decisión