A indústria global de fintech explodiu nos últimos anos, atraindo mais de US$ 135 bilhões em investimentos desde 2018, de acordo com a KPMG. Impulsionadas pela inovação e soluções centradas no cliente, as startups de fintech revolucionaram tudo, desde pagamentos móveis até negociação e blockchain.
A base destas inovações são os dados – enormes quantidades de dados acionáveis em tempo real. É aí que o web scraping entra em cena. Usado corretamente, o web scraping permite que grandes e pequenas empresas de fintech coletem os dados públicos da web de que precisam para fornecer produtos e experiências financeiras de ponta.
Neste guia abrangente, exploraremos o impacto transformacional que o web scraping está tendo no setor fintech.
A ascensão das fintechs
Outrora um segmento de nicho, a fintech tornou-se uma força motriz nos serviços financeiros. A pandemia acelerou a adoção de soluções digitais em todos os níveis. Os consumidores agora esperam velocidade, conveniência e personalização.
Os principais impulsionadores do boom das fintech incluem:
Foco no cliente – Ao contrário dos bancos, as fintechs são obcecadas pela experiência do cliente. Aplicativos móveis intuitivos, integração rápida, suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Análise de dados – Algoritmos avançados revelam insights do comportamento do consumidor, permitindo hiperpersonalização.
Velocidade – Dados em tempo real possibilitam decisões rápidas e transações instantâneas, como pagamentos internacionais.
Acessibilidade – Eliminar barreiras ao acesso aos serviços financeiros para grupos demográficos desfavorecidos.
Automação – A IA e a aprendizagem automática melhoram drasticamente a eficiência em áreas como a subscrição de crédito.
Alcance global – A capacidade de dimensionar rapidamente soluções fintech em todo o mundo.
À medida que as expectativas dos consumidores em relação aos serviços financeiros mudam, as empresas fintech estão a utilizar a tecnologia para oferecer exactamente o que os clientes de hoje desejam.
Por que a fintech depende de dados
Desde a melhoria dos modelos de risco de crédito até à análise do sentimento do mercado para decisões de investimento, as empresas fintech consomem dados em enormes quantidades.
Na verdade, as empresas de negociação algorítmica podem processar mais de 3.5 terabytes de dados de mercado todos os dias de acordo com Priceonomics. Isso equivale a mais de 2,000 horas de vídeo Netflix!
Os principais casos de uso de dados em fintech incluem:
Análise do cliente – Compreender o comportamento do usuário para melhorar produtos e marketing.
Gestão de riscos – Monitoramento de mercados, eventos geopolíticos, clima e muito mais para quantificar o risco.
Prevenção de fraude – Detecção de padrões suspeitos em milhões de transações.
Sinais de negociação – Análise de sentimento, indicadores técnicos, fundamentos e dados alternativos para investimento.
Treinamento de modelo – Grandes conjuntos de dados necessários para treinar algoritmos de aprendizado de máquina com precisão.
Para muitas fintechs, o maior desafio não é armazenar ou processar dados – é aquisição de os dados certos em primeiro lugar. A solução? Raspagem da web.
O papel do web scraping na fintech
O web scraping permite que as empresas fintech extraiam os dados públicos da web de que precisam em grande escala, diretamente em seus sistemas. Os casos de uso incluem:
Monitorando o sentimento do mercado
A eliminação de fóruns financeiros, mídias sociais, notícias e tendências de pesquisa fornece visibilidade em tempo real das mudanças de sentimento dos investidores que podem impactar os mercados.
Por exemplo, fóruns do Reddit como WallStreetBets geraram aumentos nas chamadas “ações de memes”, como GameStop e AMC. Um web scraper monitorando postagens e menções poderia ter alertado os fundos de hedge quantitativos sobre o crescente interesse dos investidores de varejo antes dos short squeezes.
Investigação e due diligence
Antes de tomar decisões de investimento, os gestores de ativos realizam pesquisas aprofundadas sobre as empresas. Reunir manualmente todos os registros públicos, relatórios de analistas e artigos exige muito trabalho. A raspagem da Web automatiza esse processo para que os analistas tenham mais tempo para se concentrar no trabalho de alto valor na interpretação dos dados.
Por exemplo, [apify-fintech-example] usou o Apify para construir um web scraper que coleta transcrições de lucros, apresentações e outros dados públicos de milhares de empresas. Isto permite que os seus gestores de fundos tomem decisões de investimento com base em informações abrangentes e atualizadas.
Rastreamento de conformidade
Manter a conformidade com regulamentações como GDPR e CCPA é crítico e desafiador para as fintechs. Web scraping de sites governamentais e regulatórios facilita o monitoramento de novas leis e atualizações em todas as jurisdições. Scrapers automatizados podem enviar alertas assim que ocorrerem alterações regulatórias que possam impactar as operações comerciais e as práticas de coleta de dados.
Monitoramento de risco
Os mercados podem ser afetados por muitos eventos externos, como desastres naturais, ataques cibernéticos, guerras comerciais e agitação civil. A coleta de dados meteorológicos on-line, sites de notícias locais, fóruns e mídias sociais fornece um sistema de alerta precoce para identificar riscos emergentes e tomar decisões baseadas em dados para limitar a exposição.
Geração de leads
As equipes de vendas contam com a geração de leads para construir seu pipeline. A coleta de fontes públicas relevantes, como diretórios de negócios, participantes de conferências e páginas de contato, ajuda a identificar e interagir com clientes em potencial. Sempre cumpra os regulamentos de aceitação em torno do marketing direto.
Inteligencia competitiva
Os gerentes de produto em fintechs podem vasculhar sites concorrentes para avaliar recursos, preços, avaliações de usuários e classificações. Essa inteligência competitiva, juntamente com fóruns de suporte, ajuda a informar estratégias e roteiros de produtos.
Oportunidades de arbitragem
Nos milissegundos entre as mudanças de preços nos mercados, ocorrem oportunidades lucrativas de arbitragem. A coleta de dados de preços em tempo real das bolsas fornece aos sistemas de negociação algorítmica a informação necessária para lucrar com a arbitragem. A velocidade é crítica para o sucesso.
Inteligência do cliente
O monitoramento de mídias sociais, sites de avaliação e fóruns de discussão fornece uma ideia do sentimento do cliente, dos pontos problemáticos e das solicitações de recursos. Web scraping fornece os dados de que as fintechs precisam para melhorar continuamente os produtos e aprimorar os serviços. A privacidade e as permissões devem ser respeitadas.
Embora isso abranja alguns dos principais casos de uso, fintechs inovadoras estão encontrando novas aplicações para web scraping todos os dias à medida que a tecnologia evolui.
Exemplos do mundo real
Vejamos alguns exemplos do mundo real de inovadores de fintech que aproveitam o web scraping:
Robinhood – O popular aplicativo de negociação de ações extraiu transcrições de lucros, classificações de analistas e outros dados para gerar insights comerciais para seus usuários agirem.
Stripe – O processador de pagamentos usa dados coletados da web sobre empresas para preencher previamente os campos da conta Stripe e acelerar a integração.
4Parar – Esta fintech monitora bilhões de transações em busca de indicadores de fraude por meio de fontes de dados de web scraping continuamente.
Quantmod – Uma plataforma de negociação algorítmica que coleta uma coleção selecionada de sites financeiros para gerar sinais de sentimento e indicadores técnicos.
Picasso – Um robo-consultor com tecnologia de IA que analisa questionários e modelos de investidores nos principais bancos para melhorar sua consultoria automatizada de gestão de patrimônio.
Nota Fiscal – Esta startup fornece uma plataforma de análise de políticas, coletando mudanças regulatórias, dados governamentais e notícias em todo o mundo.
Como ilustram esses exemplos, as principais fintechs dependem extensivamente de web scraping para funções críticas, desde o gerenciamento de riscos até a aquisição de clientes e tudo mais.
Ferramentas especializadas para web scraping fintech
Muitas empresas fintech fazem parceria com fornecedores comerciais como o Apify para atender às suas necessidades de web scraping. Os benefícios em relação à construção interna incluem:
Raspadores pré-construídos – As APIs incluem scrapers para alvos comuns como Reddit, Twitter, sites governamentais e muito mais.
Personalização – Os raspadores podem ser adaptados aos seus casos de uso exclusivos se as opções pré-construídas não forem suficientes.
AMPLIAR – Os raspadores de nuvem são facilmente dimensionados para lidar com terabytes de dados em milhões de páginas da web.
Velocidade – Os raspadores funcionam continuamente 24 horas por dia, 7 dias por semana, para fornecer dados em tempo real.
Confiabilidade – Ferramentas robustas limitam erros e garantem dados de alta qualidade.
Atualizações – Manutenção, otimizações e novas funcionalidades gerenciadas pelo fornecedor.
Segurança – Segurança cibernética de nível empresarial e proteção de dados integradas.
Compliance – Os principais fornecedores garantem que os scrapers sigam regulamentações como o GDPR.
Integrações – Pipelines de dados alimentam dados extraídos diretamente em bancos de dados, aplicativos e ferramentas de BI.
Suporte – Solução de problemas e suporte técnico de especialistas em raspagem.
Vamos explorar alguns dos principais raspadores Apify usados pelo setor fintech:
Raspador Reddit
Este scraper coleta postagens, comentários, votos positivos, sentimentos e outros dados de subreddits financeiros como WallStreetBets. Ele fornece uma visibilidade inestimável sobre as tendências emergentes dos investidores de varejo.
Raspador do Twitter
As Fintechs usam esta ferramenta para rastrear tweets, hashtags, sentimentos, tendências e usuários influentes discutindo mercados, ações, criptografia, fatores econômicos e muito mais.
Raspador de tendências do Google
Ao reduzir os volumes de pesquisa de nomes de empresas, palavras-chave financeiras, produtos e concorrentes, as empresas podem identificar interesses e preocupações crescentes.
Raspador de contato do site
Ideal para coletar diretórios de negócios, participantes de conferências, LinkedIn e outros sites para gerar leads para equipes de vendas.
Raspador de clima
Fornece dados meteorológicos históricos e de previsão para análise de risco, coletando serviços meteorológicos e locais meteorológicos.
Estas são apenas uma amostra das ferramentas especializadas de raspagem disponíveis para atender às necessidades da fintech. Para casos de uso que exigem scrapers totalmente personalizados, o Apify também oferece um plano empresarial para scraping gerenciado em grande escala.
Dicas importantes para começar
Para empresas fintech novas em web scraping, aqui estão algumas dicas para começar a trabalhar:
Planejar metas – Faça uma lista dos principais sites e tipos de dados que se alinham aos objetivos de negócios. Priorize usos de missão crítica.
Ferramentas de revisão – Avalie os fornecedores de scraping e selecione aquele que melhor se adapta aos seus casos de uso, necessidades de escala e requisitos de integração.
Comece pequeno – Comece com uma prova de conceito, coletando sites simples para provar a tecnologia e o processo antes de expandir.
Enriquecer dados - Combine dados extraídos com fontes internas, como logs de transações, para gerar insights exclusivos.
Seja ágil – Ajuste os scrapers com frequência para capturar novas oportunidades e alinhá-los com as mudanças nas necessidades de negócios.
Integrar – Pipeline dados extraídos para seus bancos de dados, data warehouses, ferramentas de BI, planilhas, aplicativos.
Fique em conformidade – Consulte as equipes jurídicas e cumpra todas as regulamentações sobre acesso a dados públicos.
Fique atento aos problemas – Monitore scrapers em busca de erros, limitação, bloqueio e outros problemas por meio de alertas no painel.
Adicionar valor – Concentre os scrapers em dados de alto ROI que capacitarão os funcionários a tomar decisões mais inteligentes e mais rápidas.
Práticas recomendadas de raspagem
Como acontece com qualquer tecnologia, é fundamental que as empresas fintech integrem o web scraping de maneira ética e responsável. Os guarda-corpos incluem:
Priorizando dados públicos – Colete dados apenas de sites de acesso público, nunca de fontes protegidas por senha ou sem consentimento.
Respeitando robots.txt – Configure scrapers para obedecer aos protocolos de exclusão e aos desejos do proprietário do site.
Anonimizando dados pessoais – Se alguma informação pessoal como e-mails for coletada, anonimize imediatamente.
Usando a frequência de rastreamento mínima exigida – Limite a frequência e o volume de raspagem às necessidades do seu caso de uso para evitar sobrecarregar os sites de destino.
Implementando proteções de segurança cibernética – Mantenha a transferência e o armazenamento de dados seguros, aproveitando criptografia, controles de acesso e chaves de API.
Permitindo desativações do usuário – Fornece fácil cancelamento da coleta de dados e atende às solicitações de exclusão de dados do usuário.
Informando os usuários – Seja transparente nas políticas de privacidade e nos termos de serviço sobre quais dados são coletados e por quê.
Parceria com fornecedores éticos – Serviços de raspagem veterinária para garantir que sigam as práticas de raspagem legais e éticas.
Obtendo orientação jurídica – Consulte sua equipe jurídica para revisar casos de uso e evitar violações de quaisquer regulamentos.
Seguir esses princípios de coleta responsável de dados é vantajoso para todos: as fintechs obtêm os dados de que precisam e, ao mesmo tempo, constroem a confiança do usuário por meio da transparência.
Olhando para o futuro
A revolução das fintech apenas começou. À medida que a IA, o big data e a automação continuam a amadurecer, as capacidades das fintech irão expandir-se rapidamente. Extrair insights de dados da web se tornará ainda mais vital.
As Fintechs que dominam a arte do web scraping ético e eficiente manterão uma vantagem competitiva sustentada. Com uma compreensão quase em tempo real dos mercados, reguladores, concorrentes e consumidores, estas empresas voltadas para o futuro podem fornecer produtos financeiros verdadeiramente inovadores que excedam as expectativas dos clientes. Eles continuarão a ultrapassar os bancos e seguradoras tradicionais que não possuem as estratégias ágeis de dados necessárias para o futuro.
Para encerrar, o web scraping serve como um multiplicador de força crucial para fintechs de sucesso na economia digital do século XXI. A raspagem desbloqueia os insights ocultos nos enormes volumes de dados da web. Combinado com uma estratégia sólida, permite soluções fintech de próxima geração que simplificam as finanças e a vida de milhões de pessoas em todo o mundo.
