Ricardo Amper, generální ředitel a zakladatel Incode – Interview Series

Ricardo Amper, generální ředitel a zakladatel Incode, je sériový podnikatel a technologický výkonný manažer s více než dvacetiletou zkušeností se zakládáním a rozvojem firem v oblasti technologií, spotřebitelských produktů i průmyslových sektorů. V roce 2015 založil Incode s vizí transformovat způsob, jakým lidé ověřují a autentizují svou identitu v digitálním světě. Dříve Amper působil jako generální ředitel Grupo Amco, předního latinskoamerického podniku s aroma chemikáliemi a esenciálními oleji, kde vyvinul OneView, platformu pro prediktivní data založenou na strojovém učení, než byl společnost odkoupena skupinou Brenntag Group. Také spoluzaložil a vedl Amco Foods, kterou odkoupila Grupo Bimbo, a dříve založil La Burbuja Networks. Jeho kariéra spojuje podnikání, umělou inteligenci, datově řízené systémy a úspěšné budování firem až po akvizice.

Incode je platforma pro identitu poháněná umělou inteligencí, navržená tak, aby pomáhala organizacím vytvářet důvěru v interakcích s lidmi, firmami i stále častěji s AI agenty. Její technologie kombinuje ověřování dokumentů, biometrické autentizace, rozpoznávání obličeje, detekci živosti, detekci deepfake a přímé kontroly proti vládním registrům, a zároveň podporuje oblasti jako Know Your Customer (KYC), dodržování předpisů proti praní špinavých peněz (AML), Know Your Business (KYB), ověřování věku, ověřování pracovní síly a prevenci převzetí účtů. Incode vyvíjí svou AI technologii interně a rozšířila platformu tak, aby čelila nově vznikajícím hrozbám, jako jsou syntetické identity a podvody umožněné generativní AI, stejně jako nástroje Agentic Identity pro ověřování vlastníků AI agentů a sledování jejich činností.

Založil jste Incode v roce 2015 po budování firem v naprosto odlišných odvětvích a argumentoval jste, že přístup k problémům s čerstvou, prvními principy může být hodnotnější než spoléhat se na zděděné odvětvové předpoklady. Co jste v ověřování identity zaznamenal, co zavedení poskytovatelé postrádali, a jak tento původní vhled formoval vývoj Incode?

Před rokem 2015 průmysl považoval identitu za problém související s dodržováním předpisů a za doplněk: naskenujte dokument, nechávejte ho zkontrolovat někým v back office, zaškrtněte políčko. Přistoupil jsem bez tohoto předpokladu a viděl jsem v přístupu průmyslu k identitě problém umělé inteligence.

Tak jsem v první den učinil tři rozhodnutí, která nikdo jiný nečinil:

AI provádí ověření místo lidí, kteří by se dívali na vaše data; vyvíjíme každou vrstvu technologie sami místo sestavování částí od jiných; a soukromí je architektura, nikoli politika. O deset let později generativní AI učinila tato rozhodnutí jedinými, která vydrží.

Toto rozhodnutí formovalo společnost, kterou jsme se stali.

1. Jsme především stavitelé: i dnes větší podíl našich lidí pracuje v inženýrství a vývoji produktů než v typické B2B softwarové firmě, a to je to, co nás udržuje dostatečně pružnými, abychom se přizpůsobili tak rychle, jak se vyvíjí hrozby.
2. Záměrně jsme také začali v jednom z nejnáročnějších podvodných prostředí na světě, v Latinské Americe, a v podstatě jej vyřešili pro některé z největších bank a podniků v regionu. Když vaše technologie přežije tam, trhy, kde je podvod reálný, ale méně neúprosný, se stanou mnohem snadnějším testem.

Nikdy nás nezajímalo jen opravovat problémy nebo učinit firmy pouhými splňovateli předpisů pro dnešek. Baví nás těžší verze tohoto problému: ověřit skutečnou osobu s co nejmenší frikcí a co nejvyšším možným soukromím, a to pro budoucnost, která se mění.

Incode byl nyní označen jako Leader v Gartner® Magic Quadrant™ pro ověřování identity po třetí po sobě jdoucí rok. Co podle vás tato konzistence říká o tom, jak se společnost vyvíjela, a které schopnosti byly nejdůležitější pro udržení této pozice, když se měnilo prostředí hrozeb?

Každý může mít dobrý rok. Tři po sobě jdoucí roky odrážejí konzistenci a právě konzistence je to, co podniky kupují. Tyto tři roky zahrnují celou vlnu podvodů s generativní AI a to, co nám pomohlo udržet si postavení lídra v odvětví, je to, že vlastníme celý technologický stack. Když se objeví nová třída útoku nebo vektor, přetrénujeme naše vlastní modely během dnů místo čekání na produktovou roadmapu nebo aktualizace někoho jiného. Dalšími konstantami jsou naše přímé spojení s autoritativními zdroji identity a disciplína zacházet s konverzí stejně vážně jako s podvody, protože podniky potřebují obojí.

Incode popisuje novou generaci autonomních podvodných útoků, při nichž AI agenti mohou generovat syntetické dokumenty, vytvářet cílené deepfakes, testovat je proti ověřovacím systémům a po každém odmítnutí se přizpůsobovat. Jak blízko jsme k tomu, aby tyto plně automatizované útočné workflow fungovaly ve velkém měřítku?

Podvody ve velkém měřítku vždy vyžadovaly lidi ve velkém měřítku. Úzkým hrdlem byl člověk a AI jej právě odstranila. Šli jsme hledat důkazy a publikovali to, co jsme našli: veřejně hlášené, nezávisle získané incidenty podvodů umožněných AI ve Spojených státech, z nichž velká část byla potvrzena v soudních podáních nebo regulatorních akcích. Když jsme ohodnotili, jak velkou část každého schématu může autonomní agent sám provést, téměř všechny mohly běžet od začátku do konce a žádný nebyl imunní. Starý model byl omezen tím, kolik kvalifikovaných lidí můžete najímat. Nový je omezen jen výpočetní kapacitou.

Incode říká, že neustále provozuje agenturního útočníka proti vlastním obranám. Jak tento proces adversariálního testování funguje a co může AI útočník odhalit, co konvenční penetrační testování nebo statické benchmarky podvodu mohou přehlédnout? 

Myšlenka je jednoduchá: jediný způsob, jak vybudovat obranu proti těmto útokům, je nejprve útočit na sebe. Proto provozujeme útočníka, který funguje přesně jako ti kriminální. Generuje deepfakey, syntetické dokumenty a pokusy o injekci, podává je našim vlastním živým obranám, učí se z každého odmítnutí a vrací se s lepší variantou. Konvenční penetrační test prověří známý seznam útoků jednou a skončí. Adaptivní útočník nikdy nepřestává vymýšlet nové, takže najde slabé místo a útok, který ještě neexistuje, dříve než ho vytvoří zločinec.

Jak generativní modely stále přesvědčivěji vytvářejí syntetické dokumenty a biometrická média, které signály zůstávají pro útočníky nejnáročnější na spolehlivé vytvoření?

Pixel je prohraná hra, pokud se na něj díváte jen tak, protože generativní modely se každý měsíc zlepšují. To, co útočníci stále nedokážou spolehlivě vytvořit, je vše mimo obrázek: integrita zařízení a zachytávací cesty, kterou média prošla, chování, které zůstává konzistentní napříč sezeními, a záznam držený zdrojem, který vydal identitu. To je princip za Deepsight, naší technologií pro detekci deepfake. Nikdy nehodnotí jen obraz: analyzuje média, hardware, softwarovou cestu a chování uživatele v jediném rozhodnutí v reálném čase a dokáže určit, který generativní model vytvořil falešný výstup. Purdue University jej nezávisle otestovala proti 24 dalším vládním, akademickým a komerčním systémům a potvrdila jej jako nejpřesnější.

Incode zdůrazňuje ověřování identit proti autoritativním vládním záznamům místo spoléhání se výhradně na dokument předložený uživatelem. Jaký to má dopad na přesnost ověřování identity a jaké technické či regulatorní výzvy vznikají při nasazení tohoto přístupu v různých zemích?

Dokument vám říká, co bylo předloženo. Autoritativní záznam vám říká, co je pravda. Každá kontrola, která posuzuje, zda artefakt vypadá autenticky, ztrácí na významu, jak se generativní AI zlepšuje, ale vládní záznam ne, protože představuje pravdu, kterou podvodník nemůže ovlivnit. Výzvy jsou reálné: každá země má jiné autoritativní zdroje, odlišná pravidla přístupu a různé zákony o ochraně soukromí, takže budujeme přímá spojení trh po trhu a vše zpracováváme podle principu ochrany soukromí od návrhu.

Systémy pro ověřování identity musí zastavit sofistikovaný podvod, aniž by vytvářely zbytečnou tření pro legitimní uživatele. Jak hodnotíte kompromis mezi bezpečností, falešnými odmítnutími, rychlostí onboardingu a konverzí?

Každý poskytovatel identity tahá páky mezi těmito čtyřmi faktory. Skutečná otázka je, které páky máte ve svých rukou. Velká část odvětví implementuje technologii, kterou licencovala od někoho jiného, takže když dojde k nárůstu podvodů, nemohou nahlédnout do modelu ani jej přeškolit, a jedinou zbylou pákou je tření: více kroků, více manuálního přezkoumání, více dobrých uživatelů odmítnutých. My jsme zvolili opačný přístup a vyvíjíme každý AI model sami – živost, detekci deepfake, ověřování dokumentů, vše, takže naší pákou je přesnost. Přeučujeme během dnů, posouváme podvod dolů do modelu a necháváme uživatelskou zkušenost nedotčenou. Proto je pro nás umožnit každému dobrému uživateli projít a zastavit každý útok jedním úkolem, ne kompromisem.

Incodeova důvěryhodná síť je navržena tak, aby identifikovala opakovaný podvod a rozpoznávala důvěryhodné historie napříč organizacemi, aniž by shromažďovala surová osobní data. Jaké technologie umožňují takové sdílení inteligence zachovávající soukromí?

Kryptografie je umožňovatelem, ale podstatou je koncept: spolupráce bez odhalení. Organizace v síti se mohou dozvědět, zda byl identitní signál spojen s podvodem jinde, aniž by jakákoli strana viděla data druhé, takže neexistuje sdílená databáze, nic k prolomení a žádná obchodní výměna dat. Proto jsme získali Identiq, jehož tým strávil roky budováním právě této kryptografické technologie zvyšující soukromí, a také proč letos investujeme více než 100 milionů dolarů do infrastruktury identity zachovávající soukromí. Síť se stává chytřejší s každým ověřením, zatímco data jednotlivců zůstávají uzavřena, v rozsahu více než 7 miliard kontrol důvěry a 400 milionů profilů. Vždy jsme věřili, že soukromí a prevence podvodů nejsou kompromisem. Jsou to stejný problém, řešený společně nebo vůbec ne.

Jak AI agenti začínají provádět nákupy, přistupovat k účtům, podepisovat smlouvy a komunikovat jménem lidí, jak by měly organizace ověřovat nejen samotného agenta, ale také jeho vlastníka, oprávnění a pravomoc k provedení konkrétní akce?

Začněte vlastníkem, protože autorita agenta nic neznamená, pokud se nevrací k ověřenému člověku. Přesně pro to jsme vytvořili Agentic Identity: ověřujeme vlastníka pomocí vysoce spolehlivého ověřování identity a liveness odolného vůči deepfake, vydáváme agentovi bezpečný token, který propojuje každou akci s touto odpovědnou osobou, a ověřujeme rozsah jeho oprávnění, aby agent oprávněný k jedné úloze nemohl tiše přecházet k jiným. Pak monitorujeme průběžně, protože agenti mění chování rychleji než jakákoli čtvrtletní revize přístupu. Jedná se o stejné biometrické údaje, stejnou podvodovou inteligenci, stejnou síť, kterou používáme pro lidi, rozšířenou na systémy jednající jejich jménem.

Při pohledu do budoucna, zůstane ověřování identity samostatným kontrolním bodem během registrace, nebo se stane kontinuální vrstvou důvěry fungující během každé digitální interakce mezi lidmi, firmami a autonomními AI agenty?

Obojí – na nějakou dobu i pak kontinuální výhoda. Registrace zůstává kotvou, kde je identita stanovena s nejvyšší mírou spolehlivosti, ale důvěra nemůže zůstat jen okamžikem v čase, když se útoky přizpůsobují napříč sezeními a agenti transakčně působí 24 hodin denně. Cílem je trvalá vrstva důvěry: opětovné ověření v okamžicích skutečného rizika, neustále korelované behaviorální a síťové signály a stejná odpovědnost rozšířená na AI agenty jednající jménem lidí. Identita přestává být kontrolním bodem a stává se infrastrukturou, a my budujeme pro tento svět.

Děkujeme za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, by měli navštívit Incode.