在2022年中期獲得了1550萬美元的A系列資金融資中獲得令人印象深刻的財政支持，其次是B系列資金3100萬美元從Bessemer Venture Partners獲得去年1月的未知使用移動位置身份驗證和設備指紋識別的獨特組合在身份驗證中鞏固自己的利基市場。在不收集用戶家庭住所以外的個人信息的情況下，Infognia的位置身份系統分析行為分析以設備位置跟踪的形式，以確定交易合法的可能性。
隱身已經傾向於位置身份驗證已有幾年了，並在接受采訪時生物識別更新，隱身首席執行官安德烈·費拉茲（AndréFerraz）表示，該公司在那段時間迅速發展，吸引了美國，拉丁美洲和亞洲的客戶。 7月，該公司獲得了第一個歐洲客戶Freenow這是一個以出租車為中心的多機動性應用程序，將其足跡帶到了全球近190個國家 /地區。
位置身份模型在零工經濟的即時性中蓬勃發展
“從全球角度來看，我們的最佳位置是零工經濟市場，”費拉茲說。 “我們看到這些應用程序中的這些應用程序在預防欺詐方面是一些最複雜的應用程序類型。”在零工經濟的情況下，涉及任何給定交易的各種利益相關者以及諸如時光之類的因素增加了複雜性，並需要新的類型身份驗證和欺詐檢測。
“例如，在食品交貨中，您必須立即交付訂單，對嗎？因此，如果有可疑的東西，您將無法暫停交易，更深入地看一下，然後決定要做什麼。您必須實時決定一切。”
費拉茲指出隱身基於位置的分析是“不是完全替代身份驗證過程，而是強烈的補充。”通過將身份驗證，設備識別和行為分析匯總在一起，安全預防欺詐可以分層而無需在客戶體驗中增加額外的摩擦。費拉茲說：“他們唯一需要做的事情是授權該應用程序將收集此驗證過程的位置數據。”
從可信賴的位置登錄（例如，設備的用戶經常使用，例如家庭或辦公室），幾乎可以處理零摩擦。另一方面，“如果我們確定存在不匹配 - 例如，有人試圖訪問您的帳戶，並且我們在一個全新的新位置上識別出不同的鴻溝 - 那麼我們將以高風險為標誌。”
AI不是隱身位置數據方法的主要因素
費拉茲指出，隱身的模型也相對免疫AI炒作。 “許多公司一直在討論AI如何幫助預防欺詐公司和預防欺詐解決方案。但是，AI的新進步對像我們這樣的公司並不是很有幫助。”
他指出，大多數生物識別技術和身份驗證空間中的公司一直在使用機器學習和收集數據。 “但是現實是生成的AI對欺詐者有幫助。 ”網絡釣魚比以往任何時候都更容易，而LIVISE的檢測是在一個小時不斷發展的DeepFake技術的死氣中。
Ferraz說，通過將注意力從聲音或面對生物識別技術以及用戶使用其身份驗證設備移動的位置進行研究，Infognia的ID產品已經對與機器人和機器人作鬥爭的競爭對手造成了壓力深擊自從A系列賽以來，該公司的增長增長了三倍。
在不久的將來，Infognia希望專注於擴展其網絡，以最大程度地提高可以在其客戶群中應用的客戶數據量。費拉茲說：“對於加入該平台的每個新客戶，所有現有客戶都可以直接從這個新客戶提供的數據中。” Incognia今年的主要目標之一是越過十億個用戶商標，這應該是可以實現的，因為它已經擁有超過4億億美元。
Ferraz還取笑了一些“到今年年底非常非常大的產品功能”的推出。因此，與隱身的基於位置行為的模型，明智的注意是要注意公司目前的增長突飛猛進的何處。
