Cuando un propietario ejecutó un informe de investigación de antecedentes automatizado sobre un posible inquilino en 2018, los resultados fueron sorprendentes, por decir lo menos. El cheque devolvió innumerables cargos relacionados con las drogas, saltando la fianza y vendiendo metanfetamina, Detección automatizada de antecedentesun DWI junto con conducta desordenada. Sin embargo, la verdadera injusticia fue que ninguno de los cargos se relacionaba con el solicitante. La creciente demanda del mercado de alquiler desde 2008 también ha experimentado un auge en la demanda de datos personales. La industria de detección de inquilinos ahora está valorada en alrededor de £ 1 mil millones. Aproximadamente el 90% de los propietarios acceden a estos informes convenientes, pero la conveniencia como resultado a veces puede significar un compromiso. La investigación de antecedentes automatizada y barata no garantiza precisión e integridad. los verificación de antecedentes a veces puede ser, en el mejor de los casos, indiscriminado. La búsqueda, por defecto, está allí para raspar información negativa.

Un sujeto con un nombre común puede tener numerosas búsquedas devueltas debido a un apellido popular. Estas búsquedas devuelven datos de estados y condados no relacionados con el tema. El posible inquilino consiguió el apartamento, pero solo después de convencer al arrendador de que no tenía conexión con las otras 5 mujeres. El informe de selección de antecedentes automatizado tiene fallas y el solicitante tuvo que aclararlo. Como resultado de un informe incorrecto, la cantidad de ciudadanos estadounidenses que sufren dificultades es motivo de preocupación. En primer lugar, la clara falla radica en que la compañía produce los datos. En segundo lugar, el hecho de que un humano no analice o cuestione los datos devueltos es decepcionante en sí mismo. Sin embargo, si un propietario (solicitante) paga por la búsqueda, ¿se siente obligado a cuestionar los resultados de la búsqueda? En tercer lugar, Demandas federales contra compañías de cribado están en niveles récord. En resumen, a un número récord de estadounidenses se les niega una vivienda adecuada.

La detección de fondo automatizada necesita un toque humano

Los informes de selección de inquilinos se generan en segundos, pero solo son tan confiables como los datos disponibles. Los inquilinos no tienen opción y tienen que comprar el informe. Los registros judiciales y las entrevistas confirman que estos informes rara vez hacen que un humano califique el contenido. Las compañías de detección RealPage y On-Site son objeto de algunas quejas. Como resultado, los errores obligaron a un solicitante a ingresar a una habitación de motel durante un año. Además, el padre tuvo que compartir la habitación con su pequeña hija. El solicitante denunció erróneamente el tráfico de heroína y un delincuente sexual. Un solicitante se quedó sin hogar debido a la información inexacta del sitio. Otro informe de investigación de antecedentes automatizado detalla un delincuente sexual. TransUnion Rental Screening Solutions había informado sobre un solicitante con el mismo nombre pero 30 años mayor. La demanda de alquileres es fuerte y, posteriormente, la competencia es feroz. Muchos inquilinos desconocen que un informe en sí mismo es el motivo del rechazo.

Algunas compañías automatizadas de revisión de antecedentes venden hasta 20,000 informes por mes. Click To Tweet

Algunas compañías de investigación de antecedentes automatizadas venden hasta 20,000 informes por mes. La Asociación de la Industria de Datos del Consumidor niega cualquier problema sistémico. Sin embargo, la organización prefiere nombrar abogados de consumo. Las empresas dicen que menos del 1% de los inquilinos informan disputas. Consecuentemente, tomar una tasa de error del 1% de los 43 millones de inquilinos significa muchas dificultades. No hay forma de saber cuántos inquilinos están al tanto de informes incorrectos. ¿Cuáles son mis opciones? Quejarse a la Oficina de Protección Financiera del Consumidor o la Comisión Federal de Comercio o litigar.

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