L’industrie mondiale des technologies financières a explosé ces dernières années, attirant plus de 135 milliards de dollars d’investissements depuis 2018 selon KPMG. Poussés par l’innovation et les solutions centrées sur le client, les nouveaux venus en technologie financière ont tout bouleversé, des paiements mobiles au trading en passant par la blockchain.
À la base de ces innovations se trouvent les données – des quantités massives de données exploitables en temps réel. C’est là que le web scraping entre en scène. Utilisé correctement, le web scraping permet aux entreprises de technologie financière, grandes et petites, de récolter les données Web publiques dont elles ont besoin pour proposer des produits et des expériences financières de pointe.
Dans ce guide complet, nous explorerons l'impact transformationnel du web scraping sur le secteur de la fintech.
L’essor de la fintech
Autrefois segment de niche, la fintech est devenue une force motrice dans les services financiers. La pandémie a accéléré l’adoption de solutions numériques à tous les niveaux. Les consommateurs attendent désormais rapidité, commodité et personnalisation.
Les principaux moteurs du boom de la fintech sont les suivants :
Centré sur le client – Contrairement aux banques, les fintechs sont obsédées par l’expérience client. Applications mobiles intuitives, intégration rapide, assistance 24h/7 et XNUMXj/XNUMX.
L'analyse des données – Des algorithmes avancés découvrent des informations sur le comportement des consommateurs, permettant une hyper-personnalisation.
Vitesse – Les données en temps réel permettent de prendre des décisions rapides et des transactions instantanées comme les paiements transfrontaliers.
Accessibilité – Supprimer les obstacles à l’accès aux services financiers pour les groupes démographiques mal desservis.
Automation – L’IA et l’apprentissage automatique améliorent considérablement l’efficacité dans des domaines tels que la souscription de crédit.
Portée mondiale – La capacité de faire évoluer rapidement les solutions fintech dans le monde entier.
À mesure que les attentes des consommateurs en matière de services financiers évoluent, les sociétés de technologie financière utilisent la technologie pour répondre exactement aux attentes des clients d'aujourd'hui.
Pourquoi la fintech s'appuie sur les données
De l’amélioration des modèles de risque de crédit à l’analyse du sentiment du marché pour les décisions d’investissement, les sociétés de technologie financière consomment d’énormes quantités de données.
En fait, les sociétés de trading algorithmique peuvent traiter plus de 3.5 téraoctets de données de marché chaque jour selon Priceonomics. Cela équivaut à plus de 2,000 XNUMX heures de vidéo Netflix !
Les principaux cas d’utilisation des données dans la fintech incluent :
Analyse client – Comprendre le comportement des utilisateurs pour améliorer les produits et le marketing.
La gestion des risques – Surveiller les marchés, les événements géopolitiques, la météo et bien plus encore pour quantifier les risques.
Prévention de la fraude – Détection de modèles suspects sur des millions de transactions.
Signaux de trading – Analyse du sentiment, indicateurs techniques, fondamentaux et données alternatives pour investir.
Formation de modèle – Des ensembles de données massifs nécessaires pour entraîner avec précision les algorithmes d’apprentissage automatique.
Pour de nombreuses fintechs, le plus grand défi n’est pas de stocker ou de traiter des données : c’est acquisition les bonnes données en premier lieu. La solution? Scraping Web.
Le rôle du web scraping dans la fintech
Le web scraping permet aux entreprises de technologie financière d'extraire les données Web publiques dont elles ont besoin à grande échelle, directement dans leurs systèmes. Les cas d'utilisation incluent :
Surveiller le sentiment du marché
L'analyse des forums financiers, des médias sociaux, des actualités et des tendances de recherche offre une visibilité en temps réel sur les changements de sentiment des investisseurs qui pourraient avoir un impact sur les marchés.
Par exemple, les forums Reddit comme WallStreetBets ont entraîné une augmentation des soi-disant « actions mèmes » comme GameStop et AMC. Un grattoir Web surveillant les publications et les mentions aurait pu alerter les hedge funds quantitatifs de l'intérêt croissant des investisseurs particuliers avant les ventes à découvert.
Recherche et diligence raisonnable
Avant de prendre des décisions d’investissement, les gestionnaires d’actifs effectuent des recherches approfondies sur les entreprises. La collecte manuelle de tous les documents publics, rapports d’analystes et articles demande énormément de travail. Le Web scraping automatise ce processus afin que les analystes disposent de plus de temps pour se concentrer sur un travail à grande valeur ajoutée en interprétant les données.
Par exemple, [apify-fintech-example] a utilisé Apify pour créer un grattoir Web qui collecte les relevés de notes, les présentations et d'autres données publiques sur des milliers d'entreprises. Cela permet à leurs gestionnaires de fonds de prendre des décisions d'investissement basées sur des informations complètes et à jour.
Suivi de la conformité
Rester en conformité avec des réglementations telles que le RGPD et le CCPA est à la fois essentiel et difficile pour les fintechs. Le Web scraping des sites gouvernementaux et réglementaires facilite la surveillance des nouvelles lois et mises à jour dans toutes les juridictions. Les scrapers automatisés peuvent envoyer des alertes dès que des modifications réglementaires surviennent qui pourraient avoir un impact sur les opérations commerciales et les pratiques de collecte de données.
Surveillance des risques
Les marchés peuvent être impactés par de nombreux événements externes tels que les catastrophes naturelles, les cyberattaques, les guerres commerciales et les troubles civils. Le web scraping des données météorologiques en ligne, des sites d'information locaux, des forums et des réseaux sociaux fournit un système d'alerte précoce pour identifier les risques émergents et prendre des décisions fondées sur les données pour limiter l'exposition.
GÉNÉRATION DE PISTES
Les équipes commerciales s'appuient sur la génération de leads pour construire leur pipeline. La suppression des sources publiques pertinentes telles que les annuaires d'entreprises, les participants à des conférences et les pages de contact permet d'identifier et d'interagir avec les clients potentiels. Respectez toujours les réglementations d’adhésion concernant le marketing direct.
Intelligence concurrentielle
Les chefs de produit des fintechs peuvent parcourir les sites Web des concurrents pour comparer les fonctionnalités, les prix, les avis des utilisateurs et les notes. Cette veille concurrentielle, ainsi que les forums d'assistance de scraping, contribuent à éclairer la stratégie produit et les feuilles de route.
Opportunités d'arbitrage
Dans les millisecondes qui s'écoulent entre les changements de prix sur les marchés, des opportunités d'arbitrage lucratives se présentent. L'extraction des données de prix en temps réel des bourses donne aux systèmes de trading algorithmiques les informations dont ils ont besoin pour profiter de l'arbitrage. La rapidité est essentielle au succès.
Intelligence client
La surveillance des réseaux sociaux, des sites d'avis et des forums de discussion donne une idée du sentiment des clients, des problèmes et des demandes de fonctionnalités. Le Web scraping fournit les données dont les fintechs ont besoin pour améliorer continuellement leurs produits et leurs services. La confidentialité et les autorisations doivent être respectées.
Bien que cela couvre certains des principaux cas d’utilisation, les fintechs innovantes trouvent chaque jour de nouvelles applications pour le web scraping à mesure que la technologie évolue.
Exemples concrets
Examinons quelques exemples concrets d'innovateurs en technologie financière tirant parti du web scraping :
Robin des Bois – La populaire application de négociation d'actions a récupéré les relevés de notes des bénéfices, les notes des analystes et d'autres données pour générer des informations commerciales sur lesquelles ses utilisateurs peuvent agir.
Stripe – Le processeur de paiement utilise des données récupérées sur le Web sur les entreprises pour pré-remplir les champs du compte Stripe et accélérer l'intégration.
xnumxstop – Cette fintech surveille en permanence des milliards de transactions à la recherche d’indicateurs de fraude via des sources de données de web scraping.
Quantmod – Une plateforme de trading algorithmique qui récupère une collection organisée de sites financiers pour générer des signaux de sentiment et des indicateurs techniques.
Picasso – Un robot-conseiller alimenté par l’IA qui récupère les questionnaires et les modèles des investisseurs dans les grandes banques pour améliorer ses conseils automatisés en matière de gestion de patrimoine.
Note Fiscale – Cette startup fournit une plate-forme d’analyse des politiques en récupérant les changements réglementaires, les données gouvernementales et les actualités à l’échelle mondiale.
Comme l’illustrent ces exemples, les plus grandes fintechs s’appuient largement sur le web scraping pour les fonctions critiques, de la gestion des risques à l’acquisition de clients et tout le reste.
Outils spécialisés pour le web scraping fintech
De nombreuses entreprises de technologie financière s'associent à des fournisseurs commerciaux comme Apify pour répondre à leurs besoins en matière de web scraping. Les avantages par rapport à la construction en interne comprennent :
Grattoirs pré-construits – Les API incluent des scrapers pour des cibles courantes telles que Reddit, Twitter, les sites gouvernementaux, etc.
Personnalisation – Les grattoirs peuvent être adaptés à vos cas d'utilisation uniques si les options prédéfinies ne suffisent pas.
Évolutivité – Les Cloud Scrapers évoluent facilement pour gérer des téraoctets de données sur des millions de pages Web.
Vitesse – Les Scrapers fonctionnent en continu 24h/7 et XNUMXj/XNUMX pour fournir des données en temps réel.
Fiabilité – Des outils robustes limitent les erreurs et garantissent des données de haute qualité.
Actualités – Maintenance, optimisations et nouvelles fonctionnalités gérées par l’éditeur.
Sécurité – Cybersécurité et protection des données intégrées de niveau entreprise.
Conformité – Les principaux fournisseurs garantissent que les scrapers respectent les réglementations telles que le RGPD.
Intégration – Les pipelines de données alimentent les données récupérées directement dans les bases de données, les applications et les outils BI.
Assistance – Dépannage et assistance technique par des experts en scraping.
Explorons quelques grattoirs Apify clés utilisés par le secteur fintech :
Grattoir Reddit
Ce scraper collecte des publications, des commentaires, des votes positifs, des sentiments et d'autres données provenant de subreddits financiers comme WallStreetBets. Il offre une visibilité inestimable sur les tendances émergentes des investisseurs particuliers.
Grattoir Twitter
Les Fintechs utilisent cet outil pour suivre les tweets, les hashtags, les sentiments, les tendances et les utilisateurs influents discutant des marchés, des actions, des cryptomonnaies, des facteurs économiques et bien plus encore.
Grattoir de tendances Google
En exploitant les volumes de recherche de noms d’entreprises, de mots-clés financiers, de produits et de concurrents, les entreprises peuvent identifier les intérêts et les préoccupations croissants.
Grattoir de contacts de site Web
Idéal pour récupérer des annuaires d'entreprises, des participants à des conférences, LinkedIn et d'autres sites afin de générer des prospects pour les équipes commerciales.
Grattoir météo
Fournit des données météorologiques historiques et prévisionnelles pour l’analyse des risques en grattant les services météorologiques et les sites météorologiques.
Ce ne sont là que quelques exemples des outils de scraping spécialisés disponibles pour répondre aux besoins des technologies financières. Pour les cas d'utilisation nécessitant des scrapers entièrement personnalisés, Apify propose également un plan Entreprise pour le scraping géré à grande échelle.
Conseils clés pour démarrer
Pour les entreprises de technologie financière qui débutent dans le web scraping, voici quelques conseils pour démarrer :
Objectifs du plan – Faites une liste des sites clés et des types de données qui correspondent aux objectifs commerciaux. Donnez la priorité aux utilisations critiques.
Outils de révision – Évaluez les fournisseurs de scraping et sélectionnez celui qui correspond le mieux à vos cas d’utilisation, à vos besoins d’évolutivité et à vos exigences d’intégration.
Commencez petit – Commencez par une validation de principe en grattant des sites simples pour prouver la technologie et le processus avant de vous développer.
Enrichir les données - Mélangez les données récupérées avec des sources internes telles que les journaux de transactions pour générer des informations uniques.
Soyez agile – Ajustez fréquemment les scrapers pour saisir de nouvelles opportunités et vous aligner sur l’évolution des besoins de l’entreprise.
Intégrer – Pipelinez les données récupérées dans vos bases de données, entrepôts de données, outils BI, feuilles de calcul, applications.
Restez conforme – Consultez les équipes juridiques et respectez toutes les réglementations concernant l’accès aux données publiques.
Surveillez les problèmes – Surveillez les scrapers pour détecter les erreurs, les limitations, les blocages et autres problèmes via les alertes du tableau de bord.
Ajouter de la valeur – Concentrez les scrapers sur les données à fort retour sur investissement qui permettront aux employés de prendre plus rapidement des décisions plus intelligentes.
Meilleures pratiques de scraping
Comme pour toute technologie, il est essentiel que les entreprises de technologie financière intègrent le web scraping de manière éthique et responsable. Les garde-corps comprennent :
Prioriser les données publiques – Collectez uniquement des données provenant de sites Web accessibles au public, jamais protégées par mot de passe ou de sources non consentantes.
Respecter le fichier robots.txt – Configurez les scrapers pour obéir aux protocoles d’exclusion et aux souhaits du propriétaire du site.
Anonymisation des données personnelles – Si des informations personnelles telles que des e-mails sont collectées, anonymisez-les immédiatement.
Utilisation de la fréquence d'exploration minimale requise – Limitez la fréquence et le volume du scraping aux besoins de votre cas d’utilisation pour éviter de surcharger les sites cibles.
Mise en œuvre de protections en matière de cybersécurité – Garantissez la sécurité du transfert et du stockage des données en tirant parti du cryptage, des contrôles d’accès et des clés API.
Autoriser les désabonnements des utilisateurs – Permet de se désinscrire facilement de la collecte de données et de se conformer aux demandes de suppression des données des utilisateurs.
Informer les utilisateurs – Soyez transparent dans les politiques de confidentialité et les conditions de service sur les données collectées et pourquoi.
Partenariat avec des fournisseurs éthiques – Services de grattage vétérinaires pour s’assurer qu’ils respectent les pratiques de grattage légales et éthiques.
Obtenir des conseils juridiques – Consultez votre équipe juridique pour examiner les cas d’utilisation et éviter les violations de toute réglementation.
Suivre ces principes de collecte responsable de données est gagnant-gagnant : les fintechs obtiennent les données dont elles ont besoin tout en renforçant la confiance des utilisateurs grâce à la transparence.
Regard vers l'avenir
La révolution fintech ne fait que commencer. À mesure que l’IA, le big data et l’automatisation continuent de progresser, les capacités de la fintech vont rapidement se développer. Tirer des enseignements des données Web deviendra encore plus vital.
Les Fintechs qui maîtrisent l’art du web scraping éthique et efficace conserveront un avantage concurrentiel durable. Grâce à une compréhension en temps quasi réel des marchés, des régulateurs, des concurrents et des consommateurs, ces entreprises tournées vers l'avenir peuvent proposer des produits financiers véritablement innovants qui dépassent les attentes des clients. Ils continueront de devancer les banques et les assureurs historiques qui ne disposent pas des stratégies de données agiles requises pour l'avenir.
En conclusion, le web scraping constitue un multiplicateur de force crucial pour les fintechs performantes dans l’économie numérique du 21e siècle. Le scraping révèle les informations cachées dans les énormes réserves de données du Web. Combiné à une stratégie solide, il permet des solutions fintech de nouvelle génération qui simplifient les finances et la vie de millions de personnes dans le monde.
