Ricardo Amper, Incode‑toimitusjohtaja ja perustaja – Haastattelusarja

Ricardo Amper, Incode‑toimitusjohtaja ja perustaja, on sarjayrittäjä ja teknologiajohtaja, jolla on yli kahden vuosikymmenen kokemus yritysten rakentamisesta ja skaalaamisesta teknologia-, kuluttajatuotteet- ja teollisuussektoreilla. Hän perusti Incode:n vuonna 2015 visiona muuttaa tapa, jolla ihmiset vahvistavat ja todentavat henkilöllisyytensä digitaalisessa maailmassa. Aikaisemmin Amper toimi Grupo Amco:n toimitusjohtajana, Latin Amerikan johtavassa aromiaine- ja eteeristen öljyjen liiketoiminnassa, jossa hän kehitti OneView:n, koneoppimiseen perustuvan ennustavan data-alustan, ennen kuin yritys ostettiin Brenntag Groupin toimesta. Hän oli myös Amco Foodsin perustajajäsen ja johtaja, jonka Grupo Bimbo hankki, ja aiemmin hän perusti La Burbuja Networksin. Hänen uransa yhdistää yrittäjyyden, tekoälyn, data‑pohjaiset järjestelmät ja menestyksekkään yritysten kasvattamisen yritysostojen kautta.

Incode on tekoälyllä toimiva identiteettialusta, jonka tarkoituksena on auttaa organisaatioita luomaan luottamusta vuorovaikutuksessa ihmisten, yritysten ja yhä useammin AI‑agenttien kanssa. Sen teknologia yhdistää asiakirjatunnistuksen, biometrisen todennuksen, kasvojentunnistuksen, elävyyden tunnistuksen, deepfake‑tunnistuksen sekä suorat tarkistukset hallituksen rekistereihin, samalla kun se tukee alueita kuten Know Your Customer (KYC), rahanpesun vastainen (AML) sääntelyn noudattaminen, Know Your Business (KYB), ikävahvistus, työvoiman todentaminen ja tilin kaappauksen ehkäisy. Incode kehittää AI‑teknologiansa sisäisesti ja on laajentanut alustaansa vastaamaan nouseviin uhkiin, kuten synteettiset identiteetit ja generatiivisen tekoälyn mahdollistama petos, sekä Agentic Identity -työkalut AI‑agenttien omistajien todentamiseen ja heidän toimintaansa jäljittämiseen.

Peristit Incode:n vuonna 2015 sen jälkeen, kun olet rakentanut yrityksiä hyvin erilaisilla toimialoilla, ja olet väittänyt, että ongelmiin lähestyminen tuoreella, periaatteisiin perustuvalla ajattelutavalla voi olla arvokkaampaa kuin periytyneiden toimialaoletusten turvautuminen. Mitä näit henkilöllisyyden vahvistamisessa, mitä vakiintuneet tarjoajat eivät huomioineet, ja miten tuo alkuperäinen oivallus on muokannut Incode:n kehitystä?

Ennen vuotta 2015 ala käsitteli identiteettiä compliance‑ongelmana ja jälkiajatteluna: skannaa asiakirja, anna jonkun takatoimiston tarkistaa se, rastita ruutu. Saavuin ilman tätä oletusta ja näin AI‑ongelman alan lähestymistavassa identiteettiin.

Joten tein ensimmäisenä päivänä kolme päätöstä, joita kukaan muu ei tehnyt:

Tekoäly tekee vahvistuksen sen sijaan, että ihmiset tarkastelisivat tietojasi, kehitämme jokaisen teknologian kerroksen itse sen sijaan, että kokoaisimme muiden osia, ja yksityisyys on arkkitehtuuri, ei politiikka. Kymmenen vuotta myöhemmin generatiivinen tekoäly on tehnyt näistä ainoat päätökset, jotka kestävät.

Tuo valinta muokkasi yritystä, joksikin meistä tuli.

1. Olemme ensisijaisesti rakentajia: jopa tänään suurempi osa ihmisistämme työskentelee insinööri- ja tuotekehityksessä kuin tyypillisessä B2B‑ohjelmistoyrityksessä, ja se on se, mikä pitää meidät tarpeeksi ketterinä sopeutumaan yhtä nopeasti kuin uhka kehittyy.
2. Aloitimme myös tahallisesti yhdessä maailman vaikeimmista petosympäristöistä, Latinalaisessa Amerikassa, ja ratkaisimme sen pitkälti joillekin alueen suurimmille pankeille ja yrityksille. Kun teknologiamme selviää siellä, markkinat, joissa petos on todellista mutta vähemmän armotonta, muodostuvat paljon helpommiksi testattaviksi.

Emme ole koskaan olleet kiinnostuneita pelkästään korjaamaan ongelmia tai tekemään yrityksistä vain tämän päivän vaatimusten mukaisia. Nautimme tämän ongelman vaikeammasta versiosta: todentaa todellinen henkilö mahdollisimman vähäisellä kitkalla ja mahdollisimman vahvalla yksityisyydellä, ja tehdä se muuttuvaa tulevaisuutta silmällä pitäen.

Incode on nyt nimetty johtajaksi Gartner® Magic Quadrant™ -raportissa identiteettivahvistuksen osalta kolmen peräkkäisen vuoden ajan. Mitä uskot tämän johdonmukaisuuden kertovan siitä, miten yritys on kehittynyt, ja mitkä kyvykkyydet olivat tärkeimpiä tämän aseman ylläpitämisessä, kun uhkakenttä muuttui?

Kuka tahansa voi kokea hyvän vuoden. Kolme peräkkäistä vuotta heijastaa johdonmukaisuutta, ja juuri johdonmukaisuutta yritykset ostavat. Nuo kolme vuotta kattavat koko generatiivisen tekoälyn petosvaiheen, ja se, mikä auttoi meitä säilyttämään asemamme alan johtajana, on että omistamme koko teknologiakokonaisuutemme. Kun uusi hyökkäysluokka tai -vektori ilmestyy, koulutamme omat mallimme päivissä sen sijaan, että odottaisimme jonkun toisen tuotevalikoiman tai päivitysten aikataulua. Muut vakiotekijät ovat suorat yhteytemme auktoriteettisiin identiteettilähteisiin ja kurinalaisuus käsitellä konversiota yhtä vakavasti kuin petosta, koska yritykset tarvitsevat molempia.

Incode kuvaa uutta sukupolvea autonomisia petoshyökkäyksiä, joissa AI‑agentit voivat luoda synteettisiä asiakirjoja, tuottaa kohdennettuja deepfakeja, testata niitä vahvistusjärjestelmiä vastaan ja mukautua jokaisen hylkäyksen jälkeen. Kuinka lähellä olemme näiden täysin automatisoitujen hyökkäysprosessien skaalautuvaa toteutumista?

Skaalassa tapahtuva petos on aina vaatinut skaalassa olevia ihmisiä. Pullonkaulana oli ihminen, ja tekoäly on juuri poistanut sen. Menimme etsimään todisteita ja julkaisemme löytömme: julkisesti raportoituja, itsenäisesti kerättyjä AI‑pohjaisia petostapauksia Yhdysvalloissa, joista suuri osa on vahvistettu oikeudenkäyntiasiakirjoissa tai sääntelytoimissa. Kun arvioimme, kuinka paljon kutakin skemaa autonominen agentti voisi itse toteuttaa, lähes kaikki pystyivät toimimaan alusta loppuun, eikä yksikään ollut immuuni. Vanha malli rajoittui siihen, kuinka monta osaavaa henkilöä pystyi palkkaamaan. Uusi malli rajoittuu vain laskentatehoon.

Incode sanoo, että se jatkuvasti suorittaa agenttipohjaisen hyökkääjän omia puolustuksiaan vastaan. Miten tämä vastustava testausprosessi toimii, ja mitä AI-hyökkääjä voi paljastaa, mitä perinteinen tunkeutumistestaus tai staattiset petostestit eivät ehkä havaitse? 

Ajatus on yksinkertainen: ainoa tapa rakentaa puolustuksia näitä hyökkäyksiä vastaan on ensin kohdistaa hyökkäykset itseämme vastaan. Näin toimimme: pyöritämme hyökkääjää, joka toimii täsmälleen kuten rikolliset. Se luo deepfake-videoita, synteettisiä asiakirjoja ja injektioyrityksiä, syöttää ne omiin reaaliaikaisiin puolustuksiimme, oppii jokaisesta hylkäyksestä ja palaa paremmalla versioilla. Perinteinen tunkeutumistestaus tarkistaa kerran tunnetun hyökkäyslistan ja lähtee kotiin. Sopeutuva hyökkääjä ei koskaan lopeta uusien keksimistä, joten se löytää heikon kohdan ja hyökkäyksen, jota ei vielä ole olemassa, ennen kuin rikollinen tekee sen.

Kun generatiiviset mallit tekevät synteettisistä asiakirjoista ja biometrisesta mediasta yhä vakuuttavampia, mitkä signaalit ovat edelleen vaikeimpia hyökkääjille luoda luotettavasti?

Pikselit ovat häviävä peli, jos se on ainoa tarkastelukohde, koska generatiiviset mallit paranevat joka kuukausi. Se, mitä hyökkääjät eivät vielä pysty luomaan luotettavasti, on kaikki kuvan ulkopuolella: laitteen ja tallennuspolun eheys, jonka kautta media on kulkenut, käyttäytyminen, joka pysyy johdonmukaisena istuntojen välillä, sekä lähteen ylläpitämä identiteetin rekisteri. Tämä on Deepsight‑tekniikkamme, deepfake‑tunnistusteknologian periaate. Se ei koskaan arvioi pelkästään kuvaa: se analysoi mediaa, laitteistoa, ohjelmistopolkuja ja käyttäjän käyttäytymistä yhdessä reaaliaikaisessa päätöksessä, ja se pystyy tunnistamaan, mikä generatiivinen malli on luonut väärennöksen. Purdue University testasi sen itsenäisesti 24 muun hallituksen, akateemisen ja kaupallisen järjestelmän kanssa ja vahvisti sen tarkimmaksi.

Incode korostaa identiteettien varmistamista virallisten hallituksen rekistereiden perusteella sen sijaan, että luottaisi pelkästään käyttäjän esittämään asiakirjaan. Miten tämä vaikuttaa identiteettitarkistuksen tarkkuuteen, ja millaisia teknisiä tai sääntelyyn liittyviä haasteita syntyy, kun tätä lähestymistapaa otetaan käyttöön eri maissa?

Asiakirja kertoo, mitä esitettiin. Virallinen rekisteri kertoo, mikä on totta. Jokainen tarkistus, joka arvioi, näyttääko artefakti aidoilta, menettää merkityksensä generatiivisen tekoälyn kehittyessä, mutta hallituksen rekisteri ei, koska se on totuuden perusta, jota petollinen ei voi hallita. Haasteet ovat todellisia: jokaisessa maassa on erilaiset viralliset lähteet, erilaiset käyttöoikeussäännöt ja erilaiset tietosuojalait, joten rakennamme suorat yhteydet markkina kerrallaan ja käsittelemme kaiken privacy by design -periaatteen mukaisesti.

Identiteettitarkistusjärjestelmien on pysäytettävä kehittynyt petos aiheuttamatta tarpeetonta kitkaa laillisille käyttäjille. Miten arvioitte tasapainoa turvallisuuden, väärien hylkäysten, käyttöönoton nopeuden ja konversion välillä?

Jokainen identiteettipalveluntarjoaja säätää vivuja näiden neljän tekijän välillä. Todellinen kysymys on, mitkä vivut kuuluvat sinulle. Suuri osa alasta käyttää teknologiaa, jonka on lisensoitu muilta, joten petosten piikitessä he eivät pysty näkemään mallin sisäistä rakennetta tai kouluttamaan sitä uudelleen, ja ainoa jäljelle jäävä vivu on kitka: lisää vaiheita, enemmän manuaalista tarkistusta, enemmän hyviä käyttäjiä hylätään. Me teimme päinvastaisen valinnan ja kehitämme kaikki AI-mallit itse, elävyyden tarkistuksen, deepfake‑tunnistuksen, asiakirjatarkistuksen – kaiken, joten meidän vivumme on tarkkuus. Koulutamme uudelleen päivissä, siirrämme petoksen mallin sisälle ja pidämme käyttäjäkokemuksen ennallaan. Siksi jokaisen hyvän käyttäjän läpäiseminen ja jokaisen hyökkäyksen pysäyttäminen on meille yksi tehtävä, ei kompromissi.

Incode:n luottamusverkko on suunniteltu tunnistamaan toistuva petos ja tunnistamaan luotettavat historiat organisaatioiden välillä ilman, että raakaa henkilötietoa kerätään yhteen. Mitkä teknologiat mahdollistavat tällaisen tietosuojaa säilyttävän älykkään tiedonjaon?

Kryptografia on mahdollistaja, mutta käsite on itse asia: yhteistyö ilman paljastumista. Verkoston organisaatiot voivat saada selville, onko identiteettisignaali liitetty petokseen muualla, ilman että kukaan osapuoli näkee toisen dataa, joten ei ole yhtenäistä tietokantaa, ei mitään murrettavaa eikä datavälittäjää. Tästä syystä hankimme Identiqin, jonka tiimi käytti vuosia rakentaen juuri tätä tietosuojaa parantavaa kryptografiateknologiaa, ja siksi sitoudumme tänä vuonna yli 100 miljoonaa dollaria tietosuojaa säilyttävään identiteettirakenteeseen. Verkosto älykkääntyy jokaisella tarkistuksella, samalla kun jokaisen yksilön tiedot pysyvät suljettuina, yli 7 miljardia luottamustarkistusta ja 400 miljoonaa profiilia. Olemme aina uskovat, että tietosuoja ja petosten ehkäisy eivät ole kompromissi. Ne ovat sama ongelma, ratkaistava yhdessä tai ei lainkaan.

Kun AI‑agentit alkavat tehdä ostoksia, käyttää tilejä, allekirjoittaa sopimuksia ja kommunikoida ihmisten puolesta, miten organisaatioiden tulisi varmistaa paitsi itse agentti, myös sen omistaja, oikeudet ja valtuutus suorittaa tietty toimenpide?

Aloita omistajasta, koska agentin valtuutus ei merkitse mitään, jos se ei juurru vahvistettuun ihmiseen. Juuri tätä varten loimme Agentic Identity:n: vahvistamme omistajan korkean varmuuden identiteettitodistuksella ja deepfake‑kestävällä elävyyden tarkistuksella, annamme agentille turvallisen tokenin, joka linkittää jokaisen toiminnon vastuulliseen henkilöön, ja tarkistamme sen käyttöoikeusalueen, jotta yhdelle tehtävälle valtuutettu agentti ei hiljaisesti siirry muihin. Sitten valvomme jatkuvasti, koska agenttien käyttäytyminen muuttuu nopeammin kuin mikä tahansa neljännesvuosittainen pääsyn tarkistus. Käytämme samaa biometriaa, samaa petostiedustelua, samaa verkkoa kuin ihmisille, laajentaen sen järjestelmiin, jotka toimivat heidän puolestaan.

Kun katsomme tulevaan, pysyykö henkilöllisyyden vahvistus erillisenä tarkistuspisteenä perehdytyksen aikana, vai muuttuko siitä jatkuva luottamustaso, joka toimii jokaisessa digitaalisessa vuorovaikutuksessa ihmisten, yritysten ja autonomisten AI‑agenttien välillä?

Aluksi molemmat, ja sitten jatkuvuus voittaa. Perehdytys säilyy ankkurina, jossa identiteetti vahvistetaan korkeimmalla varmuudella, mutta luottamus ei voi pysyä hetkellisena, kun hyökkäykset mukautuvat istuntojen välillä ja agentit toimivat vuorokauden ympäri. Tavoitteena on pysyvä luottamustaso: uudelleentarkistus todellisissa riskitilanteissa, käyttäytymis- ja verkko­signaalien jatkuva korrelointi sekä sama vastuullisuus, joka ulottuu ihmisten puolesta toimiviin AI‑agentteihin. Identiteetti lakkaa olemaan tarkistuspiste ja siitä tulee infrastruktuuri, ja rakennamme juuri tuolle maailmalle.

Kiitos erinomaisesta haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, kannattaa käydä osoitteessa Incode.