Pipl und Veriff vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.0% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (65.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Contact Sales
Kostenlose Testversion 15 day free trial
Pipl
Sternebewertung
(44)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Veriff in der Identitätsverifizierung herausragt, wobei Benutzer die Fähigkeit hervorheben, Konten schnell und genau mit biometrischer Authentifizierung zu verifizieren. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die Betrug verhindern und ihre Onboarding-Prozesse optimieren möchten.
- Benutzer sagen, dass Pipl eine Fülle von Daten bietet, was es zu einem wertvollen Werkzeug für diejenigen macht, die Kontaktinformationen finden müssen. Bewerter schätzen die Fähigkeit, Mobilnummern und soziale Medienverbindungen aufzudecken, was in verschiedenen Szenarien entscheidend sein kann.
- Laut verifizierten Bewertungen wird die Benutzeroberfläche von Veriff für ihre Klarheit gelobt, die es Benutzern ermöglicht, Verifizierungsentscheidungen ohne Rätselraten zu verstehen. Diese Benutzerfreundlichkeit trägt zu einem reibungsloseren Erlebnis für sowohl Unternehmen als auch deren Kunden bei.
- Bewerter erwähnen, dass, obwohl Pipl eine starke Datenabruf-Fähigkeit bietet, es möglicherweise nicht immer mit spezifischen Arbeitsablaufanforderungen übereinstimmt, was zu einigen Konfigurationsherausforderungen führen kann. Dies kann das gesamte Benutzererlebnis für diejenigen mit einzigartigen Anforderungen beeinträchtigen.
- G2-Bewerter heben hervor, dass Veriff ein robusteres Unterstützungssystem hat, wobei Benutzer die Qualität der erhaltenen Unterstützung bemerken. Dies kann ein bedeutender Vorteil für Unternehmen sein, die während der Implementierung und im täglichen Betrieb kontinuierliche Unterstützung benötigen.
- Benutzer berichten, dass der Einrichtungsprozess von Pipl im Allgemeinen unkompliziert ist, aber möglicherweise nicht so intuitiv wie der von Veriff, der für die einfache Einrichtung höhere Bewertungen erhalten hat. Dieser Unterschied kann beeinflussen, wie schnell Teams die Software effektiv nutzen können.
Pipl vs Veriff
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Pipl einfacher zu verwenden und zu verwalten. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung und das Geschäftemachen mit Veriff insgesamt.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Veriff den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Pipl.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Veriff.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Veriff gegenüber Pipl.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Veriff
Essential
Kostenlose Testversion
15 day free trial
Empfohlen für unregulierte Branchen. Nach Ablauf der kostenlosen Testphase $0,80 pro Verifizierung / $49 monatliche Mindestverpflichtung.
- Vollständig automatisierte Identitätsüberprüfungsentscheidungen
- Wichtige Datenfelder aus dem Ausweis extrahiert
- iBeta-konforme biometrische und Lebendigkeitsprüfungen, um zu bestätigen, dass es sich um eine echte Person handelt
Kostenlose Testversion
Pipl
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVeriff
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
26
8.9
56
Einfache Bedienung
9.2
25
9.1
58
Einfache Einrichtung
8.8
8
9.1
45
Einfache Verwaltung
9.3
7
9.1
20
Qualität der Unterstützung
9.1
21
9.2
53
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
6
9.6
19
Produktrichtung (% positiv)
7.6
24
10.0
55
Funktionen
Erkennung
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
9.1
29
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
29
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
29
Analyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
29
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
28
Funktion nicht verfügbar
9.1
29
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
29
Funktion nicht verfügbar
9.5
28
Agentische KI - Betrugserkennung
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
14
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
20
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
21
Funktionalitäten
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
20
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
20
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
14
Aufdeckung von Betrug
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
11
Beachtung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Überwachung
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Reporting
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
11
Generative KI - Bekämpfung der Geldwäsche
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Bekämpfung der Geldwäsche
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Identitätsüberprüfungsfunktionen - Identitätsüberprüfung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Risiko- und Betrugsprävention - Identitätsüberprüfung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Compliance & Governance - Identitätsüberprüfung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Intelligenz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
20
Erkennung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
20
Antwort
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
20
Funktion nicht verfügbar
9.6
20
Funktion nicht verfügbar
8.9
20
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Pipl und Veriff sind kategorisiert als Betrugserkennung und E-Commerce-Betrugsschutz
Einzigartige Kategorien
Pipl hat keine einzigartigen Kategorien
Veriff ist kategorisiert als Altersüberprüfung, Identitätsüberprüfung, Biometrische Authentifizierung, und Geldwäschebekämpfung (AML)
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Pipl
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Veriff
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Einzelhandel
9.5%
Personalbeschaffung und Rekrutierung
7.1%
Finanzdienstleistungen
7.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
7.1%
Strafverfolgungsbehörden
7.1%
Andere
61.9%
Finanzdienstleistungen
36.7%
Internet
16.7%
Personalbeschaffung und Rekrutierung
6.7%
Banking
6.7%
Marketing und Werbung
5.0%
Andere
28.3%
Top-Alternativen
Diskussionen
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2 Kommentare
RK
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