Einen falsch gelesenen Namen oder ein Feld korrigieren

Die OCR hat einen Nachnamen falsch gelesen, die Adresse in den Namen gesetzt oder ein Feld als "unknown" gelassen. Der Support kann es nicht für Sie bearbeiten, aber Sie haben drei Wege - den Schritt Datenprüfung durch den Nutzer, die update-data-API und eine erneute Einreichung des Ausweisschritts.

Verfasst vom Didit-Support · Aktualisiert am 15. September 2026

Short answer

Der Didit-Support kann die Werte Ihrer Sitzung nicht bearbeiten. Sie können es, auf drei Wegen: die Person die Daten im Ablauf bestätigen und korrigieren lassen (Datenprüfung durch den Nutzer), die Felder selbst mit der update-data-API patchen, oder eine erneute Einreichung des Ausweisschritts anfordern, nachdem Sie die Bildqualitätsschwelle angehoben haben. Fast jede Fehllesung kommt von einer schlechten Aufnahme.

Ein Name mit einem falschen Buchstaben, ein Nachname, der "nicht geladen wurde", eine Sitzung, deren Name als unknown erscheint, oder eine Adresse, die im Namensfeld gelandet ist, sind alle dasselbe Problem: die Extraktion lief auf einem Bild, das nicht gut genug war, oder auf einer Dokumentseite, die das Modell nicht liest. Die Daten in der Sitzung sind das, was das Modell gelesen hat, und Didit ändert Kundendaten nicht von Hand: Ihr Team ist Eigentümer des Datensatzes, und jede Änderung muss auf Sie zurückführbar sein.

#Verstehen Sie zuerst, warum es passiert ist

Öffnen Sie die Sitzung und sehen Sie sich die Dokumentbilder und Warnungen an:

  • Unscharfes, dunkles, spiegelndes oder abgeschnittenes Bild. Die mit Abstand häufigste Ursache. Die Sitzung trägt meist einen niedrigen Bildqualitätswert oder eine IMAGE_TOO_BLURRY-Warnung. Siehe Probleme beim Hochladen und Lesen von Dokumenten beheben.
  • Hochgeladene Datei statt Live-Aufnahme. Uploads sind oft Screenshots oder komprimierte Fotos und werden weit häufiger falsch gelesen als Kamerascans.
  • Eine nicht-lateinische Schrift. Namen in Kyrillisch, Arabisch, Griechisch, Chinesisch oder Koreanisch können verwürfelt oder leer zurückkommen, wenn die Einstellung Zeichenformat des Workflows nicht zu Ihrer Erwartung passt (Originalschrift gegenüber lateinischer Transliteration).
  • Eine Dokumentseite, die das Modell noch nicht liest. Manche nationalen Ausweise tragen die Daten auf der Rückseite in einem Layout, auf das Didit nicht trainiert wurde. Dann wird die Vorderseite gelesen und die Rückseite akzeptiert, aber nicht extrahiert; senden Sie dem Support ein Muster, damit die Zuordnung ergänzt werden kann.

#Drei Wege, es zu beheben

  1. Lassen Sie die Person es im Ablauf korrigieren (am besten für neue Sitzungen)

    Aktivieren Sie im Ausweisverifizierungsschritt des Workflows unter Erweitert die Datenprüfung durch den Nutzer: nach der Aufnahme sieht die Person die extrahierten Felder und kann Lesefehler korrigieren, bevor das Ergebnis entschieden wird. Änderungen an den von Ihnen aufgeführten Kritischen Feldern (Name, Geburtsdatum, Dokumentnummer) lösen die von Ihnen gewählte Aktion aus, Prüfung oder Ablehnung, sodass eine Korrektur nie unbemerkt bleibt. Das behebt das Problem an der Quelle und erfordert keine Arbeit Ihres Teams.

  2. Patchen Sie die Sitzung selbst (für eine bestehende Sitzung)

    Rufen Sie PATCH /v3/session/{session_id}/update-data/ nur mit den Feldern auf, die Sie ändern möchten: first_name, last_name, date_of_birth, document_number, expiration_date, issuing_state und die übrigen extrahierten Felder. full_name wird für Sie neu berechnet. Die Sitzung muss Genehmigt, Abgelehnt, In Prüfung oder KYC abgelaufen sein, die Änderung löst einen data.updated-Webhook aus, und der Audit-Trail hält fest, welche Felder sich geändert haben und wer sie geändert hat. Es ist ein kostenpflichtiger Aufruf. Es gibt passende Endpunkte für Adressnachweisfelder und für KYB-Registerdaten. Referenz: Sitzungsdaten aktualisieren.

  3. Fordern Sie eine neue Aufnahme an (wenn das Bild das Problem ist)

    Wenn das Bild zu schlecht ist, um einem Feld zu trauen, fordern Sie eine erneute Einreichung des Ausweisverifizierungsschritts an: die Person erhält denselben Link und wiederholt nur diesen Schritt. Erhöhen Sie vorher den Regler Minimale Bildqualität im Schritt und erwägen Sie, den Überprüfungsbildschirm für aufgenommene Bilder zu aktivieren, damit die Wiederholung nicht so schlecht sein kann wie der erste Versuch. Siehe jemanden eine Verifizierung erneut versuchen lassen.

Note

Die erneute Einreichung des Ausweisschritts ersetzt die Dokumentbilder und führt die davon abhängigen Prüfungen (Face Match, AML-Namensscreening, Datenbankvalidierung) zum üblichen Preis erneut aus. Das Patchen eines Feldes über die API führt nichts erneut aus: wenn der falsche Name bereits ein AML- oder Registerergebnis erzeugt hat, führen Sie diese Prüfung mit den korrigierten Daten erneut aus - dafür gibt es die eigenständigen APIs.

#Was das Patchen nicht tut

  • Es ändert nicht den Status der Sitzung. Eine abgelehnte Sitzung mit korrigiertem Namen bleibt abgelehnt, bis Ihr Team anders entscheidet.
  • Es verifiziert das Dokument nicht erneut. Die Korrektur ist Ihre Behauptung, als solche im Audit-Log festgehalten.
  • Es gilt nicht rückwirkend für andere Sitzungen derselben Person.

#Verhindern, dass es wieder vorkommt

  • Erhöhen Sie die Minimale Bildqualität im Ausweisverifizierungsschritt und aktivieren Sie den Überprüfungsbildschirm für aufgenommene Bilder, damit die Person das Foto vor dem Hochladen bestätigt.
  • Bevorzugen Sie im Produktivbetrieb den Kamerascan gegenüber dem Datei-Upload.
  • Setzen Sie das Zeichenformat in Märkten mit nicht-lateinischen Schriften bewusst.
  • Wenn ein Dokumenttyp systematisch falsch gelesen wird, senden Sie dem Support zwei oder drei anonymisierte Muster, damit das Modell aktualisiert werden kann.