Die globale Fintech-Branche ist in den letzten Jahren explodiert und hat laut KPMG seit 135 Investitionen in Höhe von über 2018 Milliarden US-Dollar angezogen. Angetrieben von Innovation und kundenorientierten Lösungen haben Fintech-Neulinge alles revolutioniert, vom mobilen Bezahlen über den Handel bis hin zur Blockchain.
Die Grundlage dieser Innovationen sind Daten – riesige Mengen an verwertbaren Echtzeitdaten. Hier kommt Web Scraping ins Spiel. Bei richtiger Anwendung ermöglicht Web Scraping großen und kleinen Fintech-Unternehmen, die öffentlichen Webdaten zu sammeln, die sie für die Bereitstellung innovativer Finanzprodukte und -erlebnisse benötigen.
In diesem umfassenden Leitfaden untersuchen wir die transformativen Auswirkungen von Web Scraping auf den Fintech-Sektor.
Der Aufstieg von Fintech
Einst ein Nischensegment, hat sich Fintech zu einer treibenden Kraft im Finanzdienstleistungsbereich entwickelt. Die Pandemie hat die Einführung digitaler Lösungen auf breiter Front beschleunigt. Verbraucher erwarten heute Geschwindigkeit, Komfort und Personalisierung.
Zu den wichtigsten Treibern des Fintech-Booms gehören:
Kundenorientierung – Im Gegensatz zu Banken legen Fintechs großen Wert auf das Kundenerlebnis. Intuitive mobile Apps, schnelles Onboarding, Support rund um die Uhr.
Datenanalyse – Fortschrittliche Algorithmen gewinnen Erkenntnisse aus dem Verbraucherverhalten und ermöglichen eine Hyperpersonalisierung.
Schnelligkeit – Echtzeitdaten ermöglichen schnelle Entscheidungen und sofortige Transaktionen wie grenzüberschreitende Zahlungen.
Zugänglichkeit – Abbau von Barrieren beim Zugang zu Finanzdienstleistungen für unterversorgte Bevölkerungsgruppen.
Automation – KI und maschinelles Lernen verbessern die Effizienz in Bereichen wie der Kreditvergabe erheblich.
Globale Reichweite – Die Fähigkeit, Fintech-Lösungen weltweit schnell zu skalieren.
Da sich die Erwartungen der Verbraucher an Finanzdienstleistungen ändern, nutzen Fintech-Unternehmen Technologie, um genau das zu liefern, was sich die Kunden von heute wünschen.
Warum Fintech auf Daten angewiesen ist
Von der Verbesserung von Kreditrisikomodellen bis hin zur Analyse der Marktstimmung für Investitionsentscheidungen verbrauchen Fintech-Unternehmen Daten in enormen Mengen.
Tatsächlich können algorithmische Handelsfirmen verarbeiten täglich über 3.5 Terabyte Marktdaten laut Priceonomics. Das entspricht über 2,000 Stunden Netflix-Video!
Zu den wichtigsten Datenanwendungsfällen im Fintech-Bereich gehören:
Kundenanalysen – Verständnis des Benutzerverhaltens zur Verbesserung von Produkten und Marketing.
Risikomanagement – Überwachung von Märkten, geopolitischen Ereignissen, Wetter und mehr, um Risiken zu quantifizieren.
Betrugsprävention – Erkennung verdächtiger Muster in Millionen von Transaktionen.
Trading-Signale – Stimmungsanalyse, technische Indikatoren, Fundamentaldaten und alternative Daten für Investitionen.
Modelltraining – Riesige Datensätze sind erforderlich, um Algorithmen für maschinelles Lernen genau zu trainieren.
Für viele Fintechs besteht die größere Herausforderung nicht darin, Daten zu speichern oder zu verarbeiten – sie sind es Erwerb die richtigen Daten an erster Stelle. Die Lösung? Web-Scraping.
Die Rolle von Web Scraping in der Fintech
Mit Web Scraping können Fintech-Unternehmen die benötigten öffentlichen Webdaten in großem Maßstab direkt in ihre Systeme extrahieren. Zu den Anwendungsfällen gehören:
Überwachung der Marktstimmung
Das Durchsuchen von Finanzforen, sozialen Medien, Nachrichten und Suchtrends bietet Echtzeit-Einblick in Stimmungsschwankungen der Anleger, die sich auf die Märkte auswirken könnten.
Beispielsweise haben Reddit-Foren wie WallStreetBets zu einem Anstieg sogenannter „Meme-Aktien“ wie GameStop und AMC geführt. Ein Web-Scraper, der Beiträge und Erwähnungen überwacht, hätte quantitative Hedgefonds vor den Short Squeezes auf das wachsende Interesse von Kleinanlegern aufmerksam machen können.
Recherche und Due Diligence
Bevor Anlageentscheidungen getroffen werden, führen Vermögensverwalter ein umfassendes Research über Unternehmen durch. Das manuelle Sammeln aller öffentlichen Unterlagen, Analystenberichte und Artikel ist äußerst arbeitsintensiv. Web Scraping automatisiert diesen Prozess, sodass Analysten mehr Zeit haben, sich auf die wertvolle Arbeit der Dateninterpretation zu konzentrieren.
Beispielsweise hat [apify-fintech-example] Apify verwendet, um einen Web-Scraper zu erstellen, der Verdienstprotokolle, Präsentationen und andere öffentliche Daten von Tausenden von Unternehmen sammelt. Dadurch können ihre Fondsmanager Anlageentscheidungen auf der Grundlage umfassender und aktueller Informationen treffen.
Compliance-Verfolgung
Die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und CCPA ist für Fintechs sowohl von entscheidender Bedeutung als auch eine Herausforderung. Das Web Scraping von Regierungs- und Regulierungsseiten erleichtert die Überwachung neuer Gesetze und Aktualisierungen in verschiedenen Gerichtsbarkeiten. Automatisierte Scraper können Warnungen senden, sobald regulatorische Änderungen eintreten, die sich auf den Geschäftsbetrieb und die Datenerfassungspraktiken auswirken könnten.
Risikoüberwachung
Märkte können durch viele externe Ereignisse wie Naturkatastrophen, Cyberangriffe, Handelskriege und Unruhen beeinträchtigt werden. Das Web-Scraping von Online-Wetterdaten, lokalen Nachrichtenseiten, Foren und sozialen Medien bietet ein Frühwarnsystem, um aufkommende Risiken zu erkennen und datengesteuerte Entscheidungen zur Begrenzung der Exposition zu treffen.
Lead-Generierung
Vertriebsteams verlassen sich beim Aufbau ihrer Pipeline auf die Lead-Generierung. Das Durchsuchen relevanter öffentlicher Quellen wie Unternehmensverzeichnisse, Konferenzteilnehmer und Kontaktseiten hilft dabei, potenzielle Kunden zu identifizieren und mit ihnen in Kontakt zu treten. Halten Sie sich stets an die Opt-in-Bestimmungen rund um das Direktmarketing.
Wettbewerbsintelligenz
Produktmanager bei Fintechs können Websites von Mitbewerbern durchsuchen, um Funktionen, Preise, Benutzerrezensionen und Bewertungen zu vergleichen. Diese Wettbewerbsinformationen helfen zusammen mit Scraping-Supportforen dabei, Produktstrategien und Roadmaps zu entwickeln.
Arbitrage-Möglichkeiten
In den Millisekunden zwischen Preisänderungen zwischen den Märkten ergeben sich lukrative Arbitragemöglichkeiten. Durch das Auslesen von Echtzeit-Preisdaten von Börsen erhalten algorithmische Handelssysteme den Input, den sie benötigen, um von der Arbitrage zu profitieren. Geschwindigkeit ist entscheidend für den Erfolg.
Kundeninformationen
Durch die Überwachung von sozialen Medien, Bewertungsseiten und Diskussionsforen erhalten Sie Einblick in die Kundenstimmung, Schwachstellen und Funktionswünsche. Web Scraping liefert die Daten, die Fintechs benötigen, um Produkte und Dienstleistungen kontinuierlich zu verbessern. Privatsphäre und Berechtigungen müssen respektiert werden.
Während dies einige der wichtigsten Anwendungsfälle abdeckt, finden innovative Fintechs im Zuge der technologischen Weiterentwicklung jeden Tag neue Anwendungen für Web Scraping.
Beispiele aus der Praxis
Schauen wir uns einige Beispiele aus der Praxis an, in denen Fintech-Innovatoren Web Scraping nutzen:
Robin Hood – Die beliebte Aktienhandels-App sammelte Gewinnprotokolle, Analystenbewertungen und andere Daten, um Handelseinblicke zu generieren, auf die ihre Benutzer reagieren können.
Stripe – Der Zahlungsabwickler nutzt Web-Scraping-Daten von Unternehmen, um Stripe-Kontofelder vorab auszufüllen und das Onboarding zu beschleunigen.
xnumxstop – Dieses Fintech überwacht kontinuierlich Milliarden von Transaktionen auf Betrugsindikatoren über Web-Scraping-Datenquellen.
Quantmod – Eine algorithmische Handelsplattform, die eine kuratierte Sammlung von Finanzseiten im Internet durchsucht, um Stimmungssignale und technische Indikatoren zu generieren.
picasso – Ein KI-gestützter Robo-Advisor, der Anlegerfragebögen und -modelle bei Großbanken durchsucht, um seine automatisierte Vermögensverwaltungsberatung zu verbessern.
Steuerhinweis – Dieses Startup bietet eine Plattform für Richtlinienanalysen, indem es regulatorische Änderungen, Regierungsdaten und Nachrichten weltweit erfasst.
Wie diese Beispiele zeigen, verlassen sich Top-Fintechs in großem Umfang auf Web Scraping für kritische Funktionen, vom Risikomanagement bis zur Kundenakquise und alles dazwischen.
Spezialisierte Tools für Fintech-Web-Scraping
Viele Fintech-Unternehmen arbeiten mit kommerziellen Anbietern wie Apify zusammen, um ihre Web-Scraping-Anforderungen zu erfüllen. Zu den Vorteilen gegenüber dem Eigenbau gehören:
Vorgefertigte Schaber – APIs umfassen Scraper für gängige Ziele wie Reddit, Twitter, Regierungsseiten und mehr.
Anpassung – Scraper können auf Ihre individuellen Anwendungsfälle zugeschnitten werden, wenn vorgefertigte Optionen nicht ausreichen.
Skalierbarkeit – Cloud Scraper lassen sich problemlos skalieren, um Terabytes an Daten auf Millionen von Webseiten zu verarbeiten.
Schnelligkeit – Scraper laufen rund um die Uhr, um Echtzeitdaten bereitzustellen.
Zuverlässigkeit – Robuste Tools begrenzen Fehler und stellen qualitativ hochwertige Daten sicher.
Updates – Wartung, Optimierungen und neue Funktionen werden vom Anbieter übernommen.
Sicherheit – Integrierte Cybersicherheit und Datenschutz auf Unternehmensniveau.
Compliance – Führende Anbieter stellen sicher, dass Scraper Vorschriften wie die DSGVO einhalten.
Integration – Datenpipelines speisen abgekratzte Daten direkt in Datenbanken, Apps und BI-Tools ein.
Unterstützung – Fehlerbehebung und technischer Support durch Scraping-Experten.
Sehen wir uns einige wichtige Apify-Scraper an, die im Fintech-Sektor verwendet werden:
Reddit-Scraper
Dieser Scraper sammelt Beiträge, Kommentare, Upvotes, Stimmungen und andere Daten von Finanz-Subreddits wie WallStreetBets. Es bietet unschätzbaren Einblick in aufstrebende Trends bei Privatanlegern.
Twitter-Scraper
Fintechs nutzen dieses Tool, um Tweets, Hashtags, Stimmungen, Trends und einflussreiche Benutzer zu verfolgen, die über Märkte, Aktien, Krypto, Wirtschaftsfaktoren und mehr diskutieren.
Google Trends Scraper
Durch das Durchsuchen des Suchvolumens nach Firmennamen, Finanzschlüsselwörtern, Produkten und Wettbewerbern können Unternehmen steigende Interessen und Bedenken erkennen.
Website-Kontakt-Scraper
Ideal zum Durchsuchen von Unternehmensverzeichnissen, Konferenzteilnehmern, LinkedIn und anderen Websites, um Leads für Vertriebsteams zu generieren.
Wetterschaber
Bietet historische und prognostizierte Wetterdaten für die Risikoanalyse durch Scraping von Wetterdiensten und meteorologischen Standorten.
Dies sind nur einige Beispiele der speziellen Scraping-Tools, die zur Erfüllung der Fintech-Anforderungen verfügbar sind. Für Anwendungsfälle, die vollständig benutzerdefinierte Scraper erfordern, bietet Apify auch einen Enterprise-Plan für groß angelegtes verwaltetes Scraping an.
Wichtige Tipps für den Einstieg
Für Fintech-Unternehmen, die noch keine Erfahrung mit Web Scraping haben, finden Sie hier einige Tipps für den Einstieg:
Ziele planen – Erstellen Sie eine Liste der wichtigsten Websites und Datentypen, die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind. Priorisieren Sie geschäftskritische Anwendungen.
Review-Tools – Bewerten Sie Scraping-Anbieter und wählen Sie einen aus, der am besten zu Ihren Anwendungsfällen, Skalierungsanforderungen und Integrationsanforderungen passt.
Fangen Sie klein an – Beginnen Sie mit einem Proof-of-Concept, indem Sie einfache Websites durchsuchen, um die Technologie und den Prozess zu testen, bevor Sie expandieren.
Daten anreichern -Verknüpfen Sie Scraped-Daten mit internen Quellen wie Transaktionsprotokollen, um einzigartige Erkenntnisse zu gewinnen.
Sei agil – Passen Sie Scraper regelmäßig an, um neue Chancen zu nutzen und sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.
Integrieren – Pipeline-Scraping-Daten in Ihre Datenbanken, Data Warehouses, BI-Tools, Tabellenkalkulationen und Apps.
Bleiben Sie konform – Konsultieren Sie die Rechtsabteilung und halten Sie alle Vorschriften zum Zugriff auf öffentliche Daten ein.
Achten Sie auf Probleme – Überwachen Sie Scraper über Dashboard-Benachrichtigungen auf Fehler, Drosselung, Blockierung und andere Probleme.
Mehrwert – Konzentrieren Sie Scraper auf Daten mit hohem ROI, die es den Mitarbeitern ermöglichen, schneller intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Best Practices für das Scraping
Wie bei jeder Technologie ist es von entscheidender Bedeutung, dass Fintech-Unternehmen Web Scraping auf ethische und verantwortungsvolle Weise integrieren. Zu den Leitplanken gehören:
Priorisierung öffentlicher Daten – Sammeln Sie Daten nur von öffentlich zugänglichen Websites, niemals von passwortgeschützten oder nicht einwilligenden Quellen.
Respekt vor robots.txt – Konfigurieren Sie Scraper so, dass sie Ausschlussprotokollen und den Wünschen des Websitebesitzers entsprechen.
Anonymisierung personenbezogener Daten – Wenn persönliche Informationen wie E-Mails erfasst werden, anonymisieren Sie diese umgehend.
Verwendung der minimal erforderlichen Crawling-Frequenz – Beschränken Sie die Scraping-Häufigkeit und das Scraping-Volumen auf die Anforderungen Ihres Anwendungsfalls, um eine Überlastung der Zielseiten zu vermeiden.
Implementierung von Cybersicherheitsmaßnahmen – Halten Sie die Datenübertragung und -speicherung sicher, indem Sie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und API-Schlüssel nutzen.
Erlauben von Benutzer-Opt-outs – Ermöglichen Sie eine einfache Abmeldung von der Datenerfassung und kommen Sie Anfragen zur Löschung von Benutzerdaten nach.
Benutzer informieren – Seien Sie in den Datenschutzrichtlinien und Nutzungsbedingungen transparent darüber, welche Daten erfasst werden und warum.
Partnerschaft mit ethischen Anbietern – Veterinärmedizinische Schabedienste, um sicherzustellen, dass sie rechtliche und ethische Schabepraktiken einhalten.
Rechtsberatung einholen – Wenden Sie sich an Ihre Rechtsabteilung, um Anwendungsfälle zu prüfen und Verstöße gegen Vorschriften zu vermeiden.
Die Einhaltung dieser Grundsätze zur verantwortungsvollen Datenerfassung ist eine Win-Win-Situation: Fintechs erhalten die Daten, die sie benötigen, und bauen gleichzeitig durch Transparenz das Vertrauen der Benutzer auf.
Blick in die Zukunft
Die Fintech-Revolution hat gerade erst begonnen. Mit zunehmender Weiterentwicklung von KI, Big Data und Automatisierung werden die Fähigkeiten von Fintech rasch zunehmen. Die Gewinnung von Erkenntnissen aus Webdaten wird noch wichtiger.
Fintechs, die die Kunst des ethischen und effizienten Web Scrapings beherrschen, werden sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil sichern. Mit nahezu Echtzeitkenntnissen über Märkte, Regulierungsbehörden, Wettbewerber und Verbraucher können diese zukunftsorientierten Unternehmen wirklich innovative Finanzprodukte liefern, die die Erwartungen der Kunden übertreffen. Sie werden weiterhin etablierte Banken und Versicherer überholen, denen die für die Zukunft erforderlichen agilen Datenstrategien fehlen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Web Scraping ein entscheidender Kraftmultiplikator für erfolgreiche Fintechs in der digitalen Wirtschaft des 21. Jahrhunderts ist. Scraping erschließt die Erkenntnisse, die in den riesigen Datenbeständen des Webs verborgen sind. In Kombination mit einer fundierten Strategie ermöglicht es Fintech-Lösungen der nächsten Generation, die Millionen von Menschen auf der ganzen Welt die Finanzen und das Leben vereinfachen.
