La industria mundial de tecnología financiera se ha disparado en los últimos años, atrayendo más de 135 mil millones de dólares en inversiones desde 2018, según KPMG. Impulsadas por la innovación y las soluciones centradas en el cliente, las nuevas empresas de tecnología financiera han revolucionado todo, desde los pagos móviles hasta el comercio y la cadena de bloques.
La base de estas innovaciones son los datos: cantidades masivas de datos procesables en tiempo real. Ahí es donde el web scraping entra en escena. Si se utiliza correctamente, el web scraping permite a las empresas fintech, grandes y pequeñas, recopilar los datos web públicos que necesitan para ofrecer productos y experiencias financieras de vanguardia.
En esta guía completa, exploraremos el impacto transformador que el web scraping está teniendo en el sector fintech.
El auge de las fintech
Las fintech, que alguna vez fueron un segmento de nicho, se han convertido en una fuerza impulsora de los servicios financieros. La pandemia aceleró la adopción de soluciones digitales en todos los ámbitos. Los consumidores ahora esperan velocidad, conveniencia y personalización.
Los principales impulsores del auge de las fintech incluyen:
Centrada en el cliente – A diferencia de los bancos, las fintechs se obsesionan con la experiencia del cliente. Aplicaciones móviles intuitivas, incorporación rápida y soporte 24 horas al día, 7 días a la semana.
Análisis de datos – Los algoritmos avanzados descubren información sobre el comportamiento del consumidor, lo que permite la hiperpersonalización.
Velocidad – Los datos en tiempo real impulsan decisiones rápidas y transacciones instantáneas como pagos transfronterizos.
Accesibilidad – Derribar barreras al acceso a servicios financieros para grupos demográficos desatendidos.
Automatización – La IA y el aprendizaje automático mejoran drásticamente la eficiencia en áreas como la suscripción de créditos.
Alcance global – La capacidad de escalar rápidamente las soluciones fintech en todo el mundo.
A medida que cambian las expectativas de los consumidores en torno a los servicios financieros, las empresas de tecnología financiera están utilizando la tecnología para ofrecer exactamente lo que los clientes de hoy anhelan.
Por qué las fintech dependen de los datos
Desde mejorar los modelos de riesgo crediticio hasta analizar el sentimiento del mercado respecto de las decisiones de inversión, las empresas fintech consumen datos en enormes cantidades.
De hecho, las empresas de comercio algorítmico pueden procesar Más de 3.5 terabytes de datos de mercado cada día. según Priceonomics. ¡Eso equivale a más de 2,000 horas de vídeo de Netflix!
Los casos de uso de datos clave en fintech incluyen:
Análisis del cliente – Comprender el comportamiento del usuario para mejorar los productos y el marketing.
Gestión del riesgo – Monitoreo de mercados, eventos geopolíticos, clima y más para cuantificar el riesgo.
Prevención del fraude – Detectar patrones sospechosos en millones de transacciones.
Señales de Trading – Análisis de sentimiento, indicadores técnicos, fundamentales y datos alternativos para invertir.
Entrenamiento modelo – Se requieren conjuntos de datos masivos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático con precisión.
Para muchas fintechs, el mayor desafío no es almacenar o procesar datos, sino adquisición los datos correctos en primer lugar. ¿La solución? Raspado web.
El papel del web scraping en fintech
El web scraping permite a las empresas de tecnología financiera extraer los datos web públicos que necesitan a escala directamente en sus sistemas. Los casos de uso incluyen:
Seguimiento del sentimiento del mercado
La exploración de foros financieros, redes sociales, noticias y tendencias de búsqueda proporciona visibilidad en tiempo real de los cambios en el sentimiento de los inversores que podrían afectar a los mercados.
Por ejemplo, foros de Reddit como WallStreetBets han impulsado aumentos en las llamadas "acciones de memes" como GameStop y AMC. Un web scraper que monitoree publicaciones y menciones podría haber alertado a los fondos de cobertura cuantitativos del creciente interés de los inversores minoristas antes de las breves restricciones.
Investigación y diligencia debida
Antes de tomar decisiones de inversión, los administradores de activos realizan investigaciones en profundidad sobre las empresas. Recopilar manualmente todos los archivos públicos, informes de analistas y artículos requiere una gran cantidad de mano de obra. El web scraping automatiza este proceso para que los analistas tengan más tiempo para concentrarse en trabajos de alto valor que interpretan los datos.
Por ejemplo, [apify-fintech-example] utilizó Apify para crear un raspador web que recopila transcripciones de ganancias, presentaciones y otros datos públicos de miles de empresas. Esto permite a sus administradores de fondos tomar decisiones de inversión basadas en información completa y actualizada.
Seguimiento del cumplimiento
Cumplir con regulaciones como GDPR y CCPA es crítico y desafiante para las fintechs. El web scraping de sitios gubernamentales y regulatorios facilita el seguimiento de nuevas leyes y actualizaciones en todas las jurisdicciones. Los raspadores automatizados pueden enviar alertas tan pronto como se produzca cualquier cambio regulatorio que pueda afectar las operaciones comerciales y las prácticas de recopilación de datos.
Seguimiento de riesgos
Los mercados pueden verse afectados por muchos acontecimientos externos como desastres naturales, ciberataques, guerras comerciales y disturbios civiles. La recopilación web de datos meteorológicos en línea, sitios de noticias locales, foros y redes sociales proporciona un sistema de alerta temprana para identificar riesgos emergentes y tomar decisiones basadas en datos para limitar la exposición.
Generación conductora
Los equipos de ventas dependen de la generación de leads para construir su canal. La extracción de fuentes públicas relevantes, como directorios de empresas, asistentes a conferencias y páginas de contacto, ayuda a identificar e interactuar con clientes potenciales. Cumpla siempre con las regulaciones de participación voluntaria en materia de marketing directo.
Inteligencia competitiva
Los gerentes de producto de las fintechs pueden rastrear sitios web de la competencia para comparar características, precios, reseñas de usuarios y calificaciones. Esta inteligencia competitiva, junto con la búsqueda de foros de soporte, ayuda a informar la estrategia y las hojas de ruta del producto.
Oportunidades de arbitraje
En los milisegundos entre los cambios de precios en los mercados, surgen lucrativas oportunidades de arbitraje. La extracción de datos de precios en tiempo real de las bolsas brinda a los sistemas comerciales algorítmicos la información que necesitan para beneficiarse del arbitraje. La velocidad es fundamental para el éxito.
Inteligencia del cliente
El seguimiento de las redes sociales, los sitios de reseñas y los foros de discusión proporciona un pulso sobre la opinión de los clientes, los puntos débiles y las solicitudes de funciones. El web scraping ofrece los datos que las fintechs necesitan para mejorar continuamente sus productos y servicios. Se deben respetar la privacidad y los permisos.
Si bien esto cubre algunos de los principales casos de uso, las fintech innovadoras encuentran nuevas aplicaciones para el web scraping todos los días a medida que la tecnología evoluciona.
Ejemplos del mundo real
Veamos algunos ejemplos del mundo real de innovadores fintech que aprovechan el web scraping:
Robin Hood – La popular aplicación de negociación de acciones recopiló transcripciones de ganancias, calificaciones de analistas y otros datos para generar información comercial sobre la cual sus usuarios puedan actuar.
Stripe – El procesador de pagos utiliza datos extraídos de la web de las empresas para completar previamente los campos de la cuenta de Stripe y acelerar la incorporación.
4Detener – Esta fintech monitorea continuamente miles de millones de transacciones en busca de indicadores de fraude a través de fuentes de datos de extracción web.
Quantmod – Una plataforma de negociación algorítmica que recopila en la web una colección seleccionada de sitios financieros para generar señales de sentimiento e indicadores técnicos.
Picasso – Un robo-asesor impulsado por inteligencia artificial que recopila cuestionarios y modelos de inversores en los principales bancos para mejorar su asesoramiento automatizado sobre gestión patrimonial.
Nota Fiscal – Esta startup proporciona una plataforma de análisis de políticas mediante la recopilación de cambios regulatorios, datos gubernamentales y noticias a nivel mundial.
Como lo ilustran estos ejemplos, las principales fintech dependen en gran medida del web scraping para funciones críticas, desde la gestión de riesgos hasta la adquisición de clientes y todo lo demás.
Herramientas especializadas para web scraping fintech
Muchas empresas de tecnología financiera se asocian con proveedores comerciales como Apify para manejar sus necesidades de web scraping. Los beneficios sobre la construcción interna incluyen:
Raspadores prefabricados – Las API incluyen raspadores para objetivos comunes como Reddit, Twitter, sitios gubernamentales y más.
Personalización – Los raspadores se pueden adaptar a sus casos de uso únicos si las opciones prediseñadas no son suficientes.
Escalabilidad – Los raspadores de nube se escalan fácilmente para manejar terabytes de datos en millones de páginas web.
Velocidad – Los raspadores funcionan continuamente las 24 horas del día, los 7 días de la semana para proporcionar datos en tiempo real.
Fiabilidad – Las herramientas sólidas limitan los errores y garantizan datos de alta calidad.
Actualizaciones – Mantenimiento, optimizaciones y nuevas funciones a cargo del proveedor.
Seguridad – Ciberseguridad y protección de datos de nivel empresarial integradas.
Cumplimiento – Los proveedores líderes garantizan que los scrapers sigan regulaciones como GDPR.
Integraciones – Los canales de datos alimentan datos extraídos directamente a bases de datos, aplicaciones y herramientas de BI.
Soporte – Solución de problemas y soporte técnico por parte de expertos en scraping.
Exploremos algunos scrapers clave de Apify utilizados por el sector fintech:
raspador de Reddit
Este raspador recopila publicaciones, comentarios, votos a favor, sentimientos y otros datos de subreddits financieros como WallStreetBets. Proporciona una visibilidad invaluable de las tendencias emergentes de los inversores minoristas.
Rascador de Twitter
Las fintech utilizan esta herramienta para rastrear tweets, hashtags, sentimientos, tendencias y usuarios influyentes que discuten mercados, acciones, criptomonedas, factores económicos y más.
Raspador de tendencias de Google
Al extraer volúmenes de búsqueda de nombres de empresas, palabras clave financieras, productos y competidores, las empresas pueden identificar intereses y preocupaciones crecientes.
Raspador de contactos del sitio web
Ideal para recopilar directorios de empresas, asistentes a conferencias, LinkedIn y otros sitios para generar clientes potenciales para los equipos de ventas.
Raspador del tiempo
Proporciona datos meteorológicos históricos y previstos para el análisis de riesgos mediante la extracción de servicios meteorológicos y sitios meteorológicos.
Estas son solo una muestra de las herramientas de scraping especializadas disponibles para satisfacer las necesidades de fintech. Para casos de uso que requieren scrapers totalmente personalizados, Apify también ofrece un plan Enterprise para scraping administrado a gran escala.
Consejos clave para empezar
Para las empresas de tecnología financiera que son nuevas en el web scraping, aquí hay algunos consejos para comenzar a trabajar:
Objetivos del plan – Haga una lista de sitios clave y tipos de datos que se alineen con los objetivos comerciales. Priorizar los usos de misión crítica.
Revisar herramientas – Evalúe los proveedores de scraping y seleccione el que mejor se adapte a sus casos de uso, necesidades de escala y requisitos de integración.
Comience con algo pequeño – Comience con una prueba de concepto que extraiga sitios simples para probar la tecnología y el proceso antes de expandirse.
Enriquecer datos -Combine datos extraídos con fuentes internas, como registros de transacciones, para generar información única.
Se ágil – Ajuste los scrapers con frecuencia para capturar nuevas oportunidades y alinearse con las necesidades comerciales cambiantes.
Integrar – Canalice datos extraídos en sus bases de datos, almacenes de datos, herramientas de BI, hojas de cálculo y aplicaciones.
Cumplir – Consultar a los equipos legales y cumplir con todas las regulaciones sobre el acceso a datos públicos.
Esté atento a los problemas – Supervise los raspadores en busca de errores, limitaciones, bloqueos y otros problemas a través de alertas del panel.
Añadir valor – Centrar los scrapers en datos de alto retorno de la inversión que permitirán a los empleados tomar decisiones más inteligentes y más rápido.
Mejores prácticas de scraping
Como ocurre con cualquier tecnología, es fundamental que las empresas de tecnología financiera integren el web scraping de manera ética y responsable. Las barandillas incluyen:
Priorizar los datos públicos – Recopile datos únicamente de sitios web de acceso público, nunca protegidos con contraseña o de fuentes sin consentimiento.
Respetando el archivo robots.txt – Configurar scrapers para obedecer los protocolos de exclusión y los deseos del propietario del sitio.
Anonimizar datos personales – Si se recopila información personal, como correos electrónicos, anonimícela inmediatamente.
Usar la frecuencia de rastreo mínima requerida – Limite la frecuencia y el volumen de extracción a las necesidades de su caso de uso para evitar sobrecargar los sitios de destino.
Implementar protecciones de ciberseguridad – Mantenga segura la transferencia y el almacenamiento de datos aprovechando el cifrado, los controles de acceso y las claves API.
Permitir la exclusión voluntaria del usuario – Proporcionar una opción de exclusión sencilla de la recopilación de datos y cumplir con las solicitudes para eliminar datos del usuario.
Informar a los usuarios – Sea transparente en las políticas de privacidad y términos de servicio sobre qué datos se recopilan y por qué.
Asociarse con proveedores éticos – Servicios de raspado veterinario para garantizar que sigan prácticas de raspado legales y éticas.
Obtener orientación legal – Consulte a su equipo legal para revisar los casos de uso y evitar violaciones de cualquier normativa.
Seguir estos principios de recopilación responsable de datos es beneficioso para todos: las fintech obtienen los datos que necesitan y al mismo tiempo generan confianza en los usuarios a través de la transparencia.
Mirando hacia el futuro
La revolución fintech apenas ha comenzado. A medida que la IA, el big data y la automatización sigan madurando, las capacidades de las fintech se expandirán rápidamente. Obtener información valiosa de los datos web será aún más vital.
Las fintech que dominen el arte del web scraping ético y eficiente mantendrán una ventaja competitiva sostenida. Con una comprensión casi en tiempo real de los mercados, los reguladores, los competidores y los consumidores, estas empresas con visión de futuro pueden ofrecer productos financieros verdaderamente innovadores que superen las expectativas de los clientes. Seguirán superando a los bancos y aseguradoras tradicionales que carecen de las estrategias de datos ágiles necesarias para el futuro.
Para terminar, el web scraping sirve como un multiplicador de fuerza crucial para las fintechs exitosas en la economía digital del siglo XXI. El scraping desbloquea los conocimientos ocultos en los enormes tesoros de datos de la web. Combinado con una estrategia sólida, permite soluciones fintech de próxima generación que simplifican las finanzas y la vida de millones de personas en todo el mundo.
