Ricardo Amper, CEO і засновник Incode – Серія інтерв’ю

Ricardo Amper, CEO і засновник Incode, є серійним підприємцем і технологічним керівником з понад двадцятьма роками досвіду у створенні та масштабуванні компаній у сферах технологій, споживчих товарів та промисловості. Він заснував Incode у 2015 році з метою трансформувати спосіб, яким люди підтверджують та автентифікують свою особу у цифровому світі. Раніше Ампер працював CEO у Grupo Amco, провідному латиноамериканському бізнесі ароматичних хімікатів та ефірних олій, де розробив OneView — платформу прогнозування даних на базі машинного навчання, перш ніж компанію придбала Brenntag Group. Він також співзаснував та очолював Amco Foods, яку придбало Grupo Bimbo, а раніше заснував La Burbuja Networks. Його кар’єра поєднує підприємництво, штучний інтелект, системи, орієнтовані на дані, та успішний досвід створення компаній шляхом поглинань.

Incode — це платформа ідентифікації, що працює на базі ШІ, створена для допомоги організаціям встановлювати довіру у взаємодії з людьми, бізнесом і все більшою кількістю AI‑агентів. Її технологія поєднує верифікацію документів, біометричну автентифікацію, розпізнавання обличчя, детекцію живості, виявлення deepfake та прямі перевірки проти державних реєстрів, підтримуючи такі сфери, як Know Your Customer (KYC), відповідність Anti-Money Laundering (AML), Know Your Business (KYB), підтвердження віку, верифікацію персоналу та запобігання захопленню облікових записів. Incode розробляє свою ШІ‑технологію власноруч і розширив платформу для протидії новим загрозам, таким як синтетичні особи та шахрайство, що використовує генеративний ШІ, а також інструменти Agentic Identity для верифікації власників AI‑агентів та відстеження їх дій.

Ви заснували Incode у 2015 році після створення компаній у зовсім різних галузях, і стверджували, що підхід до проблем із свіжим, першопринциповим мисленням може бути ціннішим, ніж спиратися на успадковані галузеві припущення. Що ви помітили у верифікації ідентичності, чого не вистачало у встановлених провайдерів, і як це первісне розуміння сформувало розвиток Incode?

До 2015 року індустрія розглядала ідентичність як проблему відповідності та післядуму: сканувати документ, щоб хтось у бек‑офісі його переглянув, поставити галочку. Я прийшов без цього припущення і побачив проблему ШІ у підході індустрії до ідентичності.

Отже, я прийняв три рішення в перший день, яких ніхто інший не робив:

ШІ виконує верифікацію замість того, щоб люди переглядали ваші дані, ми розробляємо кожен шар технології самостійно, а не збираємо чужі компоненти, і конфіденційність — це архітектура, а не політика. Через десять років генеративний ШІ зробив ці рішення єдиними, які залишаються актуальними.

Цей вибір сформував компанію, якою ми стали.

1. Ми спочатку будівельники: навіть сьогодні більша частина наших співробітників працює в інженерії та продукті, ніж у типовій B2B‑компанії з розробки програмного забезпечення, і саме це дозволяє нам залишатися достатньо гнучкими, щоб адаптуватися так швидко, як змінюється загроза.
2. Ми також навмисно розпочали в одному з найскладніших середовищ шахрайства у світі — у Латинській Америці, і в значній мірі вирішили його для деяких найбільших банків та підприємств регіону. Коли ваша технологія виживає там, ринки, де шахрайство реальне, але менш безжальне, стають значно простішим випробуванням.

Ми ніколи не були зацікавлені у простому виправленні проблем або в тому, щоб компанії лише відповідали сьогоднішнім вимогам. Нам подобається складна версія цієї задачі: верифікувати реальну особу з мінімальними тертями та максимальною конфіденційністю, і робити це для майбутнього, яке змінюється.

Incode тепер названий лідером у Gartner® Magic Quadrant™ для верифікації ідентичності протягом трьох послідовних років. Що, на вашу думку, ця послідовність говорить про те, як компанія розвивалася, і які можливості були найважливішими для збереження цієї позиції під час зміни ландшафту загроз?

Будь-хто може мати успішний рік. Три послідовні роки відображають послідовність, а саме послідовність купують підприємства. Ці три роки охоплюють всю хвилю шахрайства на базі генеративного ШІ, і те, що допомогло нам зберегти статус лідера галузі, — це те, що ми володіємо повним технологічним стеком. Коли з’являється новий клас чи вектор атаки, ми перенавчаємо наші власні моделі за кілька днів, замість того щоб чекати на дорожню карту чи оновлення чужого продукту. Іншими постійними факторами є наші прямі зв’язки з авторитетними джерелами ідентичності та дисципліна ставитися до конверсії так само серйозно, як до шахрайства, бо підприємствам потрібні обидва.

Incode описує нове покоління автономних шахрайських атак, у яких AI‑агенти можуть створювати синтетичні документи, генерувати цільові deepfake, тестувати їх проти систем верифікації та адаптуватися після кожного відхилення. Наскільки близько ми до того, щоб побачити ці повністю автоматизовані робочі процеси атак у масштабі?

Шахрайство у масштабі завжди вимагало людей у масштабі. Вузьким місцем був людський фактор, і ШІ щойно його усунув. Ми шукали докази і опублікували те, що знайшли: публічно повідомлені, незалежно отримані інциденти шахрайства, що використовують ШІ, у Сполучених Штатах, велика частина з них підтверджена у судових документах або регуляторних діях. Коли ми оцінили, наскільки кожну схему може самостійно виконати автономний агент, майже всі могли працювати від початку до кінця, і жоден не був імунний. Стара модель була обмежена кількістю кваліфікованих людей, яких можна було найняти. Нова обмежується лише обчислювальними ресурсами.

Incode стверджує, що постійно запускає агентного атакувальника проти власних захистів. Як працює цей процес протидіючого тестування, і що може виявити AI‑атакувальник, чого можуть пропустити традиційні тестування на проникнення або статичні бенчмарки шахрайства? 

Ідея проста: єдиний спосіб створити захист проти цих атак — спочатку запустити атаки проти себе. Тому ми керуємо атакувальником, який працює точно так само, як злочинці. Він генерує дипфейки, синтетичні документи та спроби ін’єкцій, подає їх у наші живі захисні системи, навчається на кожному відхиленні і повертається з кращим варіантом. Традиційне тестування на проникнення перевіряє відомий список атак один раз і завершується. Адаптивний атакувальник ніколи не перестає вигадувати нові, тому він знаходить слабке місце і атаку, якої ще не існує, раніше ніж злочинець.

Оскільки генеративні моделі роблять синтетичні документи та біометричні медіа все більш переконливими, які сигнали залишаються найскладнішими для атакувальників у їх надійному підробленні?

Пікселі — це програшна гра, якщо це все, на що ви дивитесь, оскільки генеративні моделі покращуються щомісяця. Те, чого атакувальники все ще не можуть надійно підробити, — це все, що поза зображенням: цілісність пристрою та шляху захоплення, яким пройшли медіа, поведінка, що залишається послідовною між сеансами, і запис, який зберігає джерело, що видало ідентичність. Це принцип, що лежить в основі Deepsight, нашої технології виявлення дипфейків. Вона ніколи не оцінює лише зображення: аналізує медіа, апаратне забезпечення, шлях програмного забезпечення та поведінку користувача в одному реальному часі, і може визначити, яка генеративна модель створила підробку. Університет Пердью незалежно протестував її проти 24 інших урядових, академічних та комерційних систем і підтвердив, що вона найточніша.

Incode наголошує на перевірці ідентичності за допомогою авторитетних державних реєстрів, а не лише на документі, представленому користувачем. Як це впливає на точність верифікації ідентичності та які технічні або регуляторні виклики виникають при впровадженні цього підходу в різних країнах?

Документ повідомляє, що було представлено. Авторитетний запис вказує, що є правдою. Кожна перевірка, яка оцінює, чи виглядає артефакт автентично, втрачає ефективність у міру покращення генеративного ШІ, тоді як державний запис не змінюється, бо це істинні дані, які шахрай не може контролювати. Виклики реальні: у кожної країни свої авторитетні джерела, різні правила доступу та різне законодавство про конфіденційність, тому ми будуємо прямі зв’язки ринок за ринком і обробляємо все за принципом конфіденційності за замовчуванням.

Системи верифікації ідентичності мають зупиняти складне шахрайство, не створюючи зайвого тертя для легітимних користувачів. Як ви оцінюєте компроміс між безпекою, хибними відхиленнями, швидкістю onboarding‑у та конверсією?

Кожен постачальник ідентифікації перемикає важелі між цими чотирма аспектами. Справжнє питання — які важелі ви контролюєте. Більша частина індустрії впроваджує технології, які ліцензовані у когось іншого, тому коли шахрайство різко зростає, вони не можуть подивитися всередину моделі чи перенавчити її, і єдиний залишений важіль — тертя: більше кроків, більше ручних перевірок, більше відхилених добрих користувачів. Ми обрали протилежний шлях і розробляємо кожну AI‑модель самі, живу перевірку, виявлення дипфейків, верифікацію документів — все це, тому наш важіль — точність. Ми переходимо навчання за кілька днів, знижуємо шахрайство всередині моделі і залишаємо користувацький досвід незмінним. Ось чому пропускати кожного доброго користувача і зупиняти кожну атаку — це не компроміс, а наша мета.

Мережа довіри Incode розроблена для виявлення повторного шахрайства та розпізнавання довірених історій між організаціями без агрегації необроблених персональних даних. Які технології роблять можливим такий захист конфіденційності при обміні інтелектом?

Криптографія — це засіб, але суть у концепції: співпраця без розкриття. Організації в мережі можуть дізнатися, чи був ідентифікаційний сигнал пов’язаний із шахрайством в іншому місці, не бачачи дані один одного, тому немає спільної бази даних, нічого, що можна зламати, і немає торгівлі даними. Ось чому ми придбали Identiq, команда якої роками будувала саме таку технологію криптографічного підвищення конфіденційності, і чому цього року ми інвестуємо понад 100 мільйонів доларів у конфіденційно‑захисну інфраструктуру ідентичності. Мережа стає розумнішою з кожною верифікацією, тоді як дані кожної особи залишаються запечатаними, у масштабі понад 7 мільярдів перевірок довіри та 400 мільйонів профілів. Ми завжди вважали, що конфіденційність і запобігання шахрайству не є компромісом. Це одна і та сама проблема, яку треба вирішувати разом або взагалі не вирішувати.

Коли AI‑агенти починають здійснювати покупки, отримувати доступ до акаунтів, підписувати угоди та спілкуватися від імені людей, як організації повинні перевіряти не лише самого агента, а й його власника, дозволи та повноваження виконувати конкретну дію?

Починайте з власника, бо влада агента нічого не варта, якщо вона не простежується до перевіреної людини. Саме для цього ми створили Agentic Identity: ми перевіряємо власника за допомогою високонадійного підтвердження особи та живої перевірки, стійкої до deepfake, видаємо агенту захищений токен, який пов’язує кожну дію з відповідальною особою, і перевіряємо його область дозволів, щоб агент, уповноважений на одне завдання, не міг непомітно переходити до інших. Потім ми здійснюємо постійний моніторинг, бо агенти змінюють поведінку швидше, ніж будь‑яка щоквартальна перевірка доступу. Це ті ж біометричні дані, та ж система виявлення шахрайства, та ж мережа, яку ми використовуємо для людей, розширені на системи, що діють від їх імені.

Дивлячись уперед, чи залишиться підтвердження особи окремим контрольним пунктом під час onboarding, чи воно стане безперервним рівнем довіри, що працює протягом усіх цифрових взаємодій між людьми, бізнесом та автономними AI‑агентами?

Спочатку — так, а потім безперервність переможе. Onboarding залишається як орієнтир, де особа встановлюється з найвищою впевненістю, проте довіра не може залишатися миттєвим моментом, коли атаки адаптуються протягом сесій, а агенти працюють цілодобово. Мета — постійний рівень довіри: повторна перевірка у моменти реального ризику, постійна кореляція поведінкових та мережевих сигналів, і та сама відповідальність, розширена на AI‑агентів, що діють від імені людей. Підтвердження особи перестає бути контрольним пунктом і стає інфраструктурою, і ми будуємо саме для такого світу.

Дякуємо за чудове інтерв’ю, читачі, які хочуть дізнатися більше, повинні відвідати Incode.