Secondo KPMG, il settore fintech globale è esploso negli ultimi anni, attirando oltre 135 miliardi di dollari di investimenti dal 2018. Spinti dall’innovazione e da soluzioni incentrate sul cliente, le startup fintech hanno rivoluzionato tutto, dai pagamenti mobili al trading fino alla blockchain.
Alla base di queste innovazioni ci sono i dati: enormi quantità di dati utilizzabili in tempo reale. È qui che entra in gioco il web scraping. Se utilizzato correttamente, il web scraping consente alle aziende fintech, grandi e piccole, di raccogliere i dati web pubblici di cui hanno bisogno per fornire prodotti ed esperienze finanziarie all’avanguardia.
In questa guida completa esploreremo l'impatto trasformazionale che il web scraping sta avendo sul settore fintech.
L’ascesa del fintech
Un tempo segmento di nicchia, il fintech è diventato una forza trainante nei servizi finanziari. La pandemia ha accelerato l’adozione di soluzioni digitali a tutti i livelli. I consumatori ora si aspettano velocità, comodità e personalizzazione.
I fattori chiave del boom del fintech includono:
Centralità del cliente – A differenza delle banche, le fintech sono ossessionate dall’esperienza del cliente. App mobili intuitive, onboarding rapido, supporto 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX.
analisi dei dati – Algoritmi avanzati scoprono approfondimenti dal comportamento dei consumatori consentendo l’iper-personalizzazione.
Velocità – I dati in tempo reale consentono decisioni rapide e transazioni istantanee come i pagamenti transfrontalieri.
Accessibilità – Abbattere le barriere all’accesso ai servizi finanziari per i gruppi demografici svantaggiati.
Automazione – L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico migliorano notevolmente l’efficienza in aree come la sottoscrizione di crediti.
Portata globale – La capacità di scalare rapidamente le soluzioni fintech in tutto il mondo.
Man mano che le aspettative dei consumatori riguardo ai servizi finanziari cambiano, le aziende fintech utilizzano la tecnologia per fornire esattamente ciò che i clienti di oggi desiderano.
Perché il fintech si basa sui dati
Dal miglioramento dei modelli di rischio di credito all’analisi del sentiment del mercato per le decisioni di investimento, le società fintech consumano dati in enormi quantità.
In effetti, le società di trading algoritmico possono elaborare oltre 3.5 terabyte di dati di mercato ogni singolo giorno secondo Priceonomics. Ciò equivale a oltre 2,000 ore di video Netflix!
I casi chiave di utilizzo dei dati nel fintech includono:
Analisi dei clienti – Comprendere il comportamento degli utenti per migliorare i prodotti e il marketing.
Gestione del rischio – Monitoraggio dei mercati, degli eventi geopolitici, delle condizioni meteorologiche e altro per quantificare il rischio.
Prevenzione frodi – Rilevamento di modelli sospetti in milioni di transazioni.
Segnali di trading – Analisi del sentiment, indicatori tecnici, fondamentali e dati alternativi per investire.
Allenamento modello – Enormi set di dati necessari per addestrare accuratamente gli algoritmi di machine learning.
Per molte aziende fintech, la sfida più grande non è l’archiviazione o l’elaborazione dei dati: lo è l'acquisizione di i dati giusti in primo luogo. La soluzione? Raschiamento del web.
Il ruolo del web scraping nel fintech
Il web scraping consente alle aziende fintech di estrarre i dati web pubblici di cui hanno bisogno su larga scala direttamente nei loro sistemi. I casi d'uso includono:
Monitoraggio del sentiment del mercato
L’analisi di forum finanziari, social media, notizie e tendenze di ricerca fornisce visibilità in tempo reale sui cambiamenti del sentiment degli investitori che potrebbero avere un impatto sui mercati.
Ad esempio, i forum Reddit come WallStreetBets hanno determinato un aumento dei cosiddetti "meme stock" come GameStop e AMC. Un web scraper che monitora post e menzioni avrebbe potuto allertare gli hedge fund quantitativi del crescente interesse degli investitori al dettaglio prima degli short squeeze.
Ricerca e due diligence
Prima di prendere decisioni di investimento, i gestori patrimoniali conducono ricerche approfondite sulle società. La raccolta manuale di tutti i documenti pubblici, i rapporti degli analisti e gli articoli richiede un enorme impiego di manodopera. Il Web scraping automatizza questo processo in modo che gli analisti abbiano più tempo per concentrarsi su un lavoro di alto valore nell'interpretazione dei dati.
Ad esempio, [apify-fintech-example] ha utilizzato Apify per creare un web scraper che raccoglie trascrizioni di utili, presentazioni e altri dati pubblici su migliaia di aziende. Ciò consente ai gestori dei fondi di prendere decisioni di investimento sulla base di informazioni complete e aggiornate.
Monitoraggio della conformità
Rimanere conformi a normative come GDPR e CCPA è fondamentale e impegnativo per le fintech. Il web scraping dei siti governativi e normativi semplifica il monitoraggio delle nuove leggi e degli aggiornamenti nelle giurisdizioni. Gli scraper automatizzati possono inviare avvisi non appena si verificano modifiche normative che potrebbero influire sulle operazioni aziendali e sulle pratiche di raccolta dei dati.
Monitoraggio dei rischi
I mercati possono essere influenzati da molti eventi esterni come disastri naturali, attacchi informatici, guerre commerciali e disordini civili. Il web scraping di dati meteorologici online, siti di notizie locali, forum e social media fornisce un sistema di allerta precoce per identificare i rischi emergenti e prendere decisioni basate sui dati per limitare l’esposizione.
Lead generation
I team di vendita si affidano alla lead generation per costruire la propria pipeline. La raccolta di fonti pubbliche rilevanti come elenchi aziendali, partecipanti a conferenze e pagine di contatti aiuta a identificare e coinvolgere potenziali clienti. Rispettare sempre le normative di partecipazione relative al marketing diretto.
Intelligenza competitiva
I product manager delle fintech possono analizzare i siti Web della concorrenza per confrontare funzionalità, prezzi, recensioni e valutazioni degli utenti. Questa intelligence competitiva, insieme ai forum di supporto, aiuta a informare la strategia e le roadmap del prodotto.
Opportunità di arbitraggio
Nei millisecondi che intercorrono tra le variazioni di prezzo nei mercati, si verificano opportunità di arbitraggio redditizie. L’estrazione dei dati sui prezzi in tempo reale dagli scambi fornisce ai sistemi di trading algoritmico l’input di cui hanno bisogno per trarre profitto dall’arbitraggio. La velocità è fondamentale per il successo.
Intelligenza del cliente
Il monitoraggio dei social media, dei siti di recensioni e dei forum di discussione fornisce un quadro del sentiment dei clienti, dei punti critici e delle richieste di funzionalità. Il web scraping fornisce i dati di cui le fintech hanno bisogno per migliorare continuamente i prodotti e potenziare i servizi. La privacy e le autorizzazioni devono essere rispettate.
Anche se questo copre alcuni dei principali casi d’uso, le fintech innovative trovano ogni giorno nuove applicazioni per il web scraping con l’evoluzione della tecnologia.
Esempi del mondo reale
Diamo un'occhiata ad alcuni esempi reali di innovatori fintech che sfruttano il web scraping:
Robin Hood – La popolare app di trading azionario ha raccolto trascrizioni degli utili, valutazioni degli analisti e altri dati per generare approfondimenti di trading su cui i suoi utenti possono agire.
Stripe – Il processore di pagamento utilizza i dati raccolti dal web sulle aziende per precompilare i campi dell’account Stripe e accelerare l’onboarding.
4Fermati – Questa fintech monitora continuamente miliardi di transazioni per individuare indicatori di frode tramite il web scraping di fonti di dati.
QuantMod – Una piattaforma di trading algoritmico che raccoglie sul web una raccolta curata di siti finanziari per generare segnali di sentiment e indicatori tecnici.
Picasso – Un robo-advisor basato sull’intelligenza artificiale che raccoglie questionari e modelli per gli investitori presso le principali banche per migliorare la consulenza automatizzata sulla gestione patrimoniale.
Nota fiscale – Questa startup fornisce una piattaforma di analisi delle politiche raccogliendo modifiche normative, dati governativi e notizie a livello globale.
Come illustrano questi esempi, le migliori fintech fanno ampio affidamento sul web scraping per funzioni critiche, dalla gestione del rischio all’acquisizione di clienti e tutto il resto.
Strumenti specializzati per il web scraping fintech
Molte aziende fintech collaborano con fornitori commerciali come Apify per gestire le loro esigenze di web scraping. I vantaggi rispetto alla costruzione interna includono:
Raschiatori precostruiti – Le API includono scraper per obiettivi comuni come Reddit, Twitter, siti governativi e altro ancora.
Personalizzazione – Gli scraper possono essere personalizzati in base ai casi d'uso specifici se le opzioni predefinite non sono sufficienti.
Scalabilità – I cloud scraper si adattano facilmente per gestire terabyte di dati su milioni di pagine web.
Velocità – Gli scraper funzionano continuamente 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, per fornire dati in tempo reale.
Affidabilità – Strumenti robusti limitano gli errori e garantiscono dati di alta qualità.
Aggiornamenti – Manutenzione, ottimizzazioni e nuove funzionalità gestite dal fornitore.
Sicurezza – Sicurezza informatica e protezione dei dati di livello aziendale integrate.
Conformità – I principali fornitori garantiscono che gli scraper seguano normative come il GDPR.
Integrazioni – Le pipeline di dati alimentano i dati raccolti direttamente in database, app, strumenti BI.
Assistenza – Risoluzione dei problemi e supporto tecnico da parte di esperti di scraping.
Esploriamo alcuni scraper Apify chiave utilizzati dal settore fintech:
Raschietto Reddit
Questo scraper raccoglie post, commenti, voti positivi, sentiment e altri dati da subreddit finanziari come WallStreetBets. Fornisce una visibilità preziosa sulle tendenze emergenti degli investitori al dettaglio.
Raschietto per Twitter
Le fintech utilizzano questo strumento per tenere traccia di tweet, hashtag, sentimenti, tendenze e utenti influenti che discutono di mercati, azioni, criptovalute, fattori economici e altro ancora.
Raschietto di Google Trends
Analizzando i volumi di ricerca di nomi di aziende, parole chiave finanziarie, prodotti e concorrenti, le aziende possono identificare interessi e preoccupazioni crescenti.
Raschietto per contatti sul sito web
Ideale per raschiare directory aziendali, partecipanti a conferenze, LinkedIn e altri siti per generare contatti per i team di vendita.
Raschietto meteorologico
Fornisce dati meteorologici storici e previsionali per l'analisi del rischio estraendo servizi meteorologici e siti meteorologici.
Questi sono solo un esempio degli strumenti specializzati disponibili per soddisfare le esigenze fintech. Per i casi d'uso che richiedono scraper completamente personalizzati, Apify offre anche un piano Enterprise per lo scraping gestito su larga scala.
Suggerimenti chiave per iniziare
Per le aziende fintech che non conoscono il web scraping, ecco alcuni suggerimenti per iniziare con slancio:
Pianificare gli obiettivi – Crea un elenco di siti e tipi di dati chiave in linea con gli obiettivi aziendali. Dare priorità agli usi mission-critical.
Strumenti di revisione – Valuta i fornitori di scraping e seleziona quello che meglio si adatta ai tuoi casi d'uso, alle esigenze di scalabilità e ai requisiti di integrazione.
Inizia in piccolo – Inizia con una prova di concetto raccogliendo siti semplici per dimostrare la tecnologia e il processo prima di espandersi.
Arricchisci i dati -Unisci i dati raccolti con fonti interne come i registri delle transazioni per generare approfondimenti unici.
Sii agile – Adeguare frequentemente gli scraper per cogliere nuove opportunità e allinearli alle mutevoli esigenze aziendali.
Integrare – Inserisci i dati raschiati nei tuoi database, data warehouse, strumenti BI, fogli di calcolo, app.
Rimani conforme – Consultare i team legali e rispettare tutte le normative relative all’accesso ai dati pubblici.
Fai attenzione ai problemi – Monitora gli scraper per errori, limitazioni, blocchi e altri problemi tramite avvisi sul dashboard.
Aggiungere valore – Concentrare gli scraper sui dati ad alto ROI che consentiranno ai dipendenti di prendere decisioni più intelligenti in tempi più rapidi.
Raschiare le migliori pratiche
Come per qualsiasi tecnologia, è fondamentale che le aziende fintech integrino il web scraping in modo etico e responsabile. I guardrail includono:
Dare priorità ai dati pubblici – Raccogliere dati solo da siti Web accessibili al pubblico, mai protetti da password o da fonti non consenzienti.
Rispettando robots.txt – Configura gli scraper per obbedire ai protocolli di esclusione e ai desideri del proprietario del sito.
Anonimizzazione dei dati personali – Se vengono raccolte informazioni personali come le e-mail, anonimizzare immediatamente.
Utilizzando la frequenza di scansione minima richiesta – Limita la frequenza e il volume degli scraping alle esigenze del tuo caso d'uso per evitare di sovraccaricare i siti di destinazione.
Implementazione delle protezioni di sicurezza informatica – Mantieni il trasferimento e l’archiviazione dei dati sicuri sfruttando crittografia, controlli di accesso e chiavi API.
Consentire la disattivazione dell'utente – Fornire una facile rinuncia alla raccolta dei dati e soddisfare le richieste di eliminazione dei dati dell’utente.
Informare gli utenti – Essere trasparenti nelle politiche sulla privacy e nei termini di servizio su quali dati vengono raccolti e perché.
Collaborare con fornitori etici – Servizi di raschiamento veterinario per garantire che seguano pratiche di raschiamento legali ed etiche.
Ottenere assistenza legale – Consulta il tuo team legale per esaminare i casi d’uso ed evitare violazioni di qualsiasi normativa.
Seguire questi principi di raccolta dati responsabile è vantaggioso per tutti: le fintech ottengono i dati di cui hanno bisogno e allo stesso tempo costruiscono la fiducia degli utenti attraverso la trasparenza.
Guardando al futuro
La rivoluzione fintech è appena iniziata. Man mano che l’intelligenza artificiale, i big data e l’automazione continuano a maturare, le capacità del fintech si espanderanno rapidamente. L’estrazione di informazioni dai dati web diventerà ancora più vitale.
Le fintech che padroneggiano l’arte del web scraping etico ed efficiente manterranno un vantaggio competitivo duraturo. Grazie alla comprensione quasi in tempo reale dei mercati, delle autorità di regolamentazione, dei concorrenti e dei consumatori, queste aziende lungimiranti possono offrire prodotti finanziari veramente innovativi che superano le aspettative dei clienti. Continueranno a superare le banche e gli assicuratori storici che non dispongono delle strategie agili sui dati necessarie per il futuro.
In conclusione, il web scraping funge da moltiplicatore di forza cruciale per le fintech di successo nell’economia digitale del 21° secolo. Lo scraping sblocca le informazioni nascoste negli enormi giacimenti di dati del web. Combinato con una solida strategia, consente soluzioni fintech di prossima generazione che semplificano la finanza e la vita di milioni di persone in tutto il mondo.
