Atributos de Usuario – Onboarding API

Última actualización Hace 10 meses

🧩 ¿Qué es?

Este artículo describe los atributos que puedes enviar a través de la Onboarding API de Zenpli para construir perfiles completos de personas físicas o morales. Estos datos alimentan los flujos de verificación, lógica de decisión y generación de resultados automáticos en procesos KYC, KYB e IFPE.

🎯 ¿Cuándo utilizarlo?

Consulta esta guía cuando:

Estés desarrollando la integración con la Onboarding API.
Necesites saber qué campos puedes enviar y cómo estructurarlos.
Quieras validar los atributos requeridos para activar módulos específicos (ej. AML, validación documental, PEPs, etc.).

⚙️ ¿Cómo funciona?

Los atributos se envían mediante el endpoint:

PUT /onboarding/session/:id/attributes

Zenpli interpreta los atributos según el tipo de entidad: persona_fisica, persona_moral, representante, apoderado, beneficiario_final, etc.

👤 Atributos para Persona Física

json { "nombre": "Luis Garza", "apellido_paterno": "Garza", "apellido_materno": "Ramírez", "curp": "GARL850101HNLRMS09", "rfc": "GARL850101ABC", "fecha_nacimiento": "1985-01-01", "nacionalidad": "MX", "email": "luis@example.com", "telefono": "+5215512345678", "direccion": { "calle": "Av. Revolución", "numero": "45", "colonia": "Escandón", "cp": "11800", "estado": "CDMX", "pais": "MX" } }

🏢 Atributos para Persona Moral

json { "razon_social": "Comercializadora del Norte SA de CV", "rfc": "CNO123456AB3", "fecha_constitucion": "2015-05-12", "pais_constitucion": "MX", "actividad_economica": "6201", "tipo_empresa": "sociedad_anonima", "direccion_fiscal": { "calle": "Blvd. Miguel de Cervantes", "numero": "321", "cp": "64000", "estado": "NL", "pais": "MX" } }

👥 Atributos adicionales para roles clave

Representante legal, Apoderado, UBO (beneficiario final):

Cada rol puede incluir sus propios datos personales completos, CURP, RFC, cargo, participación accionaria, y documentación asociada.

📌 Notas y consideraciones

Zenpli aplica validaciones automáticas para detectar omisiones, inconsistencias y errores comunes.
La lógica de verificación y scoring se ajusta dinámicamente con base en los datos proporcionados.
Se recomienda estructurar bien los objetos anidados (dirección, roles, etc.) para mejorar la precisión de los módulos activados.