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El papel de la tecnología en la prevención del fraude

sammy williams q7ZlbWbDnYo unsplash e1622059628371 investing español, noticias financieras


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Si bien las definiciones de calidad en la investigación de mercado pueden ser complejas, hay un aspecto de la mala calidad que es inmutable: cualquier persona que miente en una encuesta, o en cualquier interacción como miembro del panel, para obtener una recompensa o hacer daño, no tiene lugar. en una muestra. Este comportamiento es, en esencia, un fraude.

Las estimaciones de la frecuencia del fraude de investigación de mercado varían, desde adolescentes hasta un 30-40 por ciento. Independientemente de la frecuencia del fraude, sin embargo, su efecto sobre los datos y las percepciones puede ser desastroso, dando lugar a percepciones erróneas y a una toma de decisiones inadecuada. En pocas palabras: si no puedes confiar en que tu audiencia sea realmente quien dice ser, entonces no puedes confiar en tus resultados.

Y siempre que ofrezcamos recompensas por participar en la investigación, algunos tendrán la tentación de cometer fraudes. Sin embargo, hay pasos que podemos tomar para educarnos y protegernos como investigadores de mercado, aprovechando las prácticas y herramientas que garantizan la integridad del público y sus respuestas y, por lo tanto, los conocimientos que obtenemos, que alimentan la toma de decisiones y estimulan el crecimiento.

El fraude de investigación de mercado se está volviendo más sofisticado

El fraude digital ha aumentado en todas las industrias durante los últimos 18 meses, incluido el nuestro. Quizás esto se deba a que más personas están en casa con más tiempo libre o más tecnología disponible para ayudar a hacer trampa. Quizás sorprendentemente, las marcas del comercio minorista y otras industrias incluso han acudido a Dynata en busca de consejos sobre cómo prevenir el fraude entre sus clientes.

Identificación de fraude

Es importante separar el fraude de los problemas de calidad causados ​​por descuidos. Las líneas rectas, las conclusiones abiertas deficientes, los datos contradictorios o las respuestas no creíbles a menudo se deben a la fatiga, la confusión, la frustración, la distracción o la vacilación para compartir. Si bien los efectos que vemos en los datos pueden ser los mismos, independientemente de que las motivaciones de las personas sean buenas o malas, los métodos de prevención en cada caso son muy diferentes.

Impacto en la calidad de los datos

Aunque el objetivo es prevenir todo fraude, es posible que una muestra sufra un nivel bajo de fraude (en cifras bajas de un solo dígito) sin afectar los datos. El mayor riesgo de fraude no es el villano ocasional, sino un ataque organizado a un solo panel, fuente o encuesta. Otra preocupación es el impacto del fraude en los estudios de baja incidencia. Los malos actores trabajan para tener derecho a cualquier compensación. Por ejemplo, si el 1% de una fuente es fraudulenta, su presencia en un estudio de incidencia del 5% podría ser alta si continúan calificando mientras se excluye a los participantes honestos.

Objetivos de gestión y prevención del fraude de Dynata

Los objetivos de Dynata en materia de prevención y gestión del fraude representan el equilibrio entre la experiencia de nuestros encuestados, las personas que participan en nuestras encuestas, y las necesidades comerciales y de investigación de nuestros clientes, sabiendo que están escuchando a personas reales y comprometidas.

Para Dynata, la prevención y gestión del fraude es un proceso de dos partes. Comienza recopilando pistas sobre quién es un individuo, recopilando datos de forma exhaustiva y rápida.

Estas pistas incluyen, pero no se limitan a:

  • Datos del dispositivo
  • Datos de geolocalización
  • Coincidencias de terceros con listas conocidas
  • Datos de comportamiento en nuestra plataforma
  • Datos de perfil y formulario de registro

Una vez que se han recopilado los datos, los modelos determinan si un encuestado es real y único, según las pistas disponibles. Esto crea un ciclo de refuerzo positivo a medida que recopilamos más datos, los modelos basados ​​en el aprendizaje automático toman decisiones con mayor rapidez y precisión.

Además de la prevención del fraude técnico, nos comprometemos a crear una experiencia más transparente y útil para los consumidores que comparten sus datos con nosotros. Esto incluye:

  • Encuestas relevantes que no pierden el tiempo.
  • Ofertas de recompensa y fidelización que coinciden con el valor de los datos que nos proporcionan.
  • Seguridad y protección de su información para asegurar que no sea mal utilizada o entendida.

Este compromiso también se extiende a la focalización, asegurando que las audiencias elegidas por nuestros clientes sean auditadas y verificadas, tanto utilizando herramientas estándar de la industria como nuestros procesos y soluciones patentados, para que podamos identificar y eliminar a los estafadores antes de que puedan incluirse en cualquier muestra.

Finalmente, monitoreamos el desempeño y el comportamiento dentro de la encuesta para detectar cualquier señal de advertencia o actividad que indique un comportamiento sospechoso que conduzca a un ataque, tomando medidas y corrigiendo antes de que la acción tenga la oportunidad de tener éxito.

Además, trabajamos en asociación con nuestros clientes para ayudar a identificar e implementar herramientas para prevenir el fraude, protegiendo la integridad de los datos y la información que reciben para garantizar que la toma de decisiones no se vea comprometida de ninguna manera.

La estrategia de Dynata: innovación y competencia

Dado el creciente nivel de sofisticación entre los estafadores, la estrategia de prevención y gestión del fraude de Dynata abarca la innovación (de herramientas, procesos y soluciones) para mantenerse al día con la amenaza, aprovechando múltiples controles de fraude en cada punto de contacto con cada persona en nuestros paneles. Se trata de una innovación que combina tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con la revisión manual y otras prácticas expertas que se basan en nuestra experiencia de más de 40 años, así como la adopción y uso de herramientas de terceros. Tanto para general como para la industria. uso específico.

Utilizamos cada vez más la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para crear normas para cosas como patrones de escritura, capacidad de respuesta y otras características de respuesta, por lo que usamos esos puntos de referencia para observar valores atípicos y tomar medidas rápidas y oportunas.

Fraude: la lucha por el futuro

La oportunidad de fraude seguirá creciendo tanto dentro de nuestra industria como fuera de ella. Y su impacto en la calidad, para los datos, la investigación y las percepciones, se seguirá sintiendo si no se aborda adecuadamente. Pero a medida que los estafadores se vuelven más sofisticados en su práctica, también lo hacen las tecnologías y técnicas disponibles para identificar, combatir y prevenir este tipo de fraude en el futuro.

Es una práctica higiénica mantener a los miembros de su panel reales y examinados y luego asegurarse de que los datos y la información que ofrecen sean de alta calidad. Y requiere un enfoque en todos los aspectos del proceso, comenzando desde priorizar la retención y la confianza de los asistentes hasta generar mejores encuestas para recopilar datos y conocimientos valiosos que se descubren. La calidad de los datos y la sostenibilidad de la investigación en línea requieren esta higiene y vigilancia.

Dado que Dynata y otras empresas invierten en tecnología y controles más sofisticados, el énfasis siempre estará en proteger y ampliar la calidad de los datos, la investigación y la información. Estamos en una carrera de armamentos continua para excluirlos, lo que requiere un esfuerzo continuo, concertado y centrado. Con más panelistas propietarios que cualquier otro proveedor, Dynata tiene enormes cantidades de datos sobre los que actuar. Cuantos más datos tengamos, las herramientas de gestión de calidad más fiables pueden predecir la calidad y más rápido podremos prevenir el fraude.

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