По данным KPMG, в последние годы мировая финтех-индустрия резко выросла, привлекая с 135 года инвестиций на сумму более 2018 миллиардов долларов. Благодаря инновациям и ориентированным на клиента решениям финтех-выскочки изменили все: от мобильных платежей до торговли и блокчейна.
В основе этих инноваций лежат данные – огромные объемы данных, которые можно использовать в режиме реального времени. Именно здесь на сцену выходит парсинг веб-страниц. При правильном использовании парсинг веб-страниц позволяет крупным и малым финтех-компаниям собирать общедоступные веб-данные, необходимые им для предоставления передовых финансовых продуктов и опыта.
В этом подробном руководстве мы рассмотрим преобразующее влияние, которое парсинг веб-страниц оказывает на сектор финансовых технологий.
Рост финтеха
Будучи нишевым сегментом, финтех стал движущей силой финансовых услуг. Пандемия ускорила повсеместное внедрение цифровых решений. Потребители теперь ожидают скорости, удобства и персонализации.
Ключевыми факторами бума финансовых технологий являются:
С ориентацией на клиента – В отличие от банков, финтех-компании одержимы качеством обслуживания клиентов. Интуитивно понятные мобильные приложения, быстрая адаптация, круглосуточная поддержка.
Аналитика данных – Передовые алгоритмы раскрывают информацию о поведении потребителей, обеспечивая гиперперсонализацию.
Скорость – Данные в реальном времени обеспечивают быстроту принятия решений и мгновенные транзакции, такие как трансграничные платежи.
Универсальный доступ – Устранение барьеров к доступу к финансовым услугам для малообеспеченных слоев населения.
автоматизация – Искусственный интеллект и машинное обучение значительно повышают эффективность в таких областях, как андеррайтинг кредитов.
Глобальный охват – Возможность быстрого масштабирования финтех-решений по всему миру.
По мере того как ожидания потребителей в отношении финансовых услуг меняются, финтех-компании используют технологии, чтобы предоставлять именно то, чего жаждут сегодняшние клиенты.
Почему финтех полагается на данные
От совершенствования моделей кредитного риска до анализа настроений рынка для принятия инвестиционных решений — финтех-компании потребляют данные в огромных количествах.
Фактически, фирмы, занимающиеся алгоритмической торговлей, могут обрабатывать более 3.5 терабайт рыночных данных каждый день по данным Прайсономики. Это эквивалентно более чем 2,000 часам видео Netflix!
Ключевые случаи использования данных в финансовых технологиях включают в себя:
Аналитика клиентов – Понимание поведения пользователей для улучшения продуктов и маркетинга.
Управление рисками – Мониторинг рынков, геополитических событий, погоды и многого другого для количественной оценки риска.
Предотвращение мошенничества – Обнаружение подозрительных закономерностей в миллионах транзакций.
Торговые сигналы – Анализ настроений, технические индикаторы, фундаментальные факторы и альтернативные данные для инвестирования.
Модельное обучение – Для точного обучения алгоритмов машинного обучения необходимы огромные наборы данных.
Для многих финтех-компаний более серьезной проблемой является не хранение или обработка данных, а приобретение правильные данные в первую очередь. Решение? Веб-скрапинг.
Роль парсинга веб-страниц в финтехе
Веб-скрапинг позволяет финтех-компаниям извлекать общедоступные веб-данные, которые им нужны, в любом масштабе непосредственно в свои системы. Варианты использования включают в себя:
Мониторинг настроений рынка
Анализ финансовых форумов, социальных сетей, новостей и поисковых тенденций позволяет в режиме реального времени отслеживать изменения в настроениях инвесторов, которые могут повлиять на рынки.
Например, форумы Reddit, такие как WallStreetBets, вызвали рост так называемых «мем-акций», таких как GameStop и AMC. Веб-скрейпер, отслеживающий посты и упоминания, мог бы предупредить количественные хедж-фонды о растущем интересе розничных инвесторов перед короткими сделками.
Исследования и комплексная проверка
Прежде чем принимать инвестиционные решения, управляющие активами проводят углубленное исследование компаний. Сбор всех общедоступных документов, аналитических отчетов и статей вручную является чрезвычайно трудоемким процессом. Веб-скрапинг автоматизирует этот процесс, поэтому у аналитиков появляется больше времени, чтобы сосредоточиться на важной работе по интерпретации данных.
Например, [apify-fintech-example] использовал Apify для создания веб-скрейпера, который собирает расшифровки доходов, презентации и другие общедоступные данные о тысячах компаний. Это позволяет управляющим их фондами принимать инвестиционные решения на основе всеобъемлющей и актуальной информации.
Отслеживание соответствия
Соблюдение таких правил, как GDPR и CCPA, является одновременно критически важным и сложным для финтех-компаний. Веб-скрапинг правительственных и нормативных сайтов позволяет легко отслеживать новые законы и обновления в разных юрисдикциях. Автоматизированные парсеры могут отправлять оповещения, как только происходят какие-либо нормативные изменения, которые могут повлиять на бизнес-операции и методы сбора данных.
Мониторинг рисков
На рынки могут влиять многие внешние события, такие как стихийные бедствия, кибератаки, торговые войны и гражданские беспорядки. Веб-сбор данных о погоде в Интернете, местных новостных сайтов, форумов и социальных сетей обеспечивает систему раннего предупреждения для выявления возникающих рисков и принятия решений на основе данных для ограничения воздействия.
Лидогенерация
Команды продаж полагаются на лидогенерацию при построении своей воронки продаж. Очистка соответствующих общедоступных источников, таких как бизнес-каталоги, сведения об участниках конференций и страницах контактов, помогает выявлять потенциальных клиентов и взаимодействовать с ними. Всегда соблюдайте правила подписки в отношении прямого маркетинга.
Пытливый ум
Менеджеры по продуктам в финтех-компаниях могут анализировать веб-сайты конкурентов, чтобы сравнить функции, цены, отзывы пользователей и рейтинги. Эта конкурентная информация, а также сбор данных с форумов поддержки помогают формировать стратегию и дорожные карты продукта.
Арбитражные возможности
За миллисекунды между изменениями цен на разных рынках возникают выгодные арбитражные возможности. Сбор данных о ценах с бирж в режиме реального времени дает алгоритмическим торговым системам входные данные, необходимые для получения прибыли от арбитража. Скорость имеет решающее значение для успеха.
Интеллект клиентов
Мониторинг социальных сетей, сайтов обзоров и дискуссионных форумов дает представление о настроениях клиентов, болевых точках и запросах функций. Парсинг веб-страниц предоставляет финтех-компаниям данные, необходимые для постоянного улучшения продуктов и услуг. Конфиденциальность и разрешения должны соблюдаться.
Хотя это охватывает некоторые основные варианты использования, инновационные финтех-компании каждый день находят новые приложения для парсинга веб-страниц по мере развития технологий.
Реальные примеры
Давайте посмотрим на некоторые реальные примеры того, как финтех-новаторы используют парсинг веб-страниц:
Robinhood – Популярное приложение для торговли акциями собирало отчеты о доходах, рейтинги аналитиков и другие данные, чтобы генерировать торговую информацию, на основе которой пользователи могли действовать.
Полоса – Платежный процессор использует собранные из Интернета данные о компаниях для предварительного заполнения полей учетной записи Stripe и ускорения регистрации.
xnumxstop – Этот финтех постоянно отслеживает миллиарды транзакций на наличие индикаторов мошенничества с помощью источников данных веб-скрапинга.
Квантмод – Алгоритмическая торговая платформа, которая сканирует тщательно подобранную коллекцию финансовых сайтов для генерации сигналов настроений и технических индикаторов.
Пикассо – Робот-консультант на базе искусственного интеллекта, который собирает анкеты инвесторов и моделирует их в крупных банках, чтобы улучшить свои автоматизированные рекомендации по управлению активами.
фискальное примечание – Этот стартап предоставляет платформу для анализа политики, собирая изменения в законодательстве, правительственные данные и новости по всему миру.
Как показывают эти примеры, ведущие финтех-компании широко полагаются на парсинг веб-страниц для выполнения важнейших функций — от управления рисками до привлечения клиентов и всего, что между ними.
Специализированные инструменты для парсинга финтех-страниц
Многие финтех-компании сотрудничают с коммерческими поставщиками, такими как Apify, для решения своих задач по очистке веб-страниц. К преимуществам по сравнению со строительством собственными силами относятся:
Готовые скребки – API-интерфейсы включают в себя парсеры для общих целей, таких как Reddit, Twitter, правительственные сайты и т. д.
Адаптация люстры – Скребки можно адаптировать к вашим уникальным сценариям использования, если готовых вариантов недостаточно.
Масштабируемость – Облачные парсеры легко масштабируются для обработки терабайтов данных на миллионах веб-страниц.
Скорость – Скребки работают круглосуточно и без выходных, предоставляя данные в режиме реального времени.
Надежность – Надежные инструменты сокращают количество ошибок и обеспечивают высокое качество данных.
Updates – Обслуживание, оптимизация и новые функции, реализуемые поставщиком.
Безопасность – Встроенная кибербезопасность и защита данных корпоративного уровня.
Комплаенс – Ведущие поставщики гарантируют, что парсеры соблюдают такие правила, как GDPR.
Интеграции – Конвейеры данных передают очищенные данные непосредственно в базы данных, приложения, инструменты бизнес-аналитики.
Поддержка – Устранение неполадок и техническая поддержка от экспертов по парсингу.
Давайте рассмотрим некоторые ключевые парсеры Apify, используемые в секторе финансовых технологий:
Скребок Reddit
Этот парсер собирает сообщения, комментарии, голоса «за», настроения и другие данные из финансовых субреддитов, таких как WallStreetBets. Он обеспечивает бесценную информацию о новых тенденциях розничных инвесторов.
Скребок Твиттера
Финтех-компании используют этот инструмент для отслеживания твитов, хэштегов, настроений, тенденций и влиятельных пользователей, обсуждающих рынки, акции, криптовалюту, экономические факторы и многое другое.
Парсер Google Trends
Собирая объемы поиска по названиям компаний, финансовым ключевым словам, продуктам и конкурентам, компании могут выявить растущие интересы и проблемы.
Парсер контактов на веб-сайте
Идеально подходит для сбора данных из бизнес-каталогов, участников конференций, LinkedIn и других сайтов с целью привлечения потенциальных клиентов для отделов продаж.
Погода Скребок
Предоставляет исторические и прогнозные данные о погоде для анализа рисков путем сбора данных о погодных службах и метеорологических сайтах.
Это всего лишь примеры специализированных инструментов парсинга, доступных для удовлетворения потребностей финансовых технологий. Для случаев использования, требующих полностью настраиваемых парсеров, Apify также предлагает план Enterprise для крупномасштабного управляемого парсинга.
Ключевые советы для начала работы
Для финтех-компаний, впервые использующих парсинг веб-страниц, вот несколько советов, которые помогут сразу взяться за дело:
Планирование целей – Составьте список ключевых сайтов и типов данных, которые соответствуют бизнес-целям. Расставьте приоритеты в критически важных целях.
Инструменты проверки – Оцените поставщиков парсинга и выберите того, который лучше всего соответствует вашим сценариям использования, потребностям масштабирования и требованиям интеграции.
Начните с малого – Начните с проверки концепции, просматривая простые сайты, чтобы опробовать технологию и процесс перед расширением.
Обогащать данные -Объединяйте собранные данные с внутренними источниками, такими как журналы транзакций, для получения уникальной информации.
Быть проворным – Регулярно настраивайте парсеры, чтобы использовать новые возможности и соответствовать меняющимся потребностям бизнеса.
интегрировать – Конвейерная очистка данных в ваши базы данных, хранилища данных, инструменты BI, электронные таблицы и приложения.
Соблюдайте требования – Проконсультируйтесь с юристами и соблюдайте все правила доступа к общедоступным данным.
Следите за проблемами – Отслеживайте парсеры на предмет ошибок, регулирования, блокировки и других проблем с помощью предупреждений на панели мониторинга.
Добавить значение – Сосредоточьте парсеры на данных с высокой рентабельностью инвестиций, которые позволят сотрудникам быстрее принимать более разумные решения.
Лучшие практики парсинга
Как и в случае с любой технологией, крайне важно, чтобы финтех-компании интегрировали парсинг веб-страниц этичным и ответственным образом. Ограждения включают в себя:
Приоритет общедоступных данных – Собирайте данные только с общедоступных веб-сайтов, никогда не используйте защищенные паролем или источники без согласия.
Уважение robots.txt – Настройте парсеры так, чтобы они подчинялись протоколам исключения и пожеланиям владельца сайта.
Анонимизация личных данных – Если собирается какая-либо личная информация, например электронные письма, немедленно анонимизируйте ее.
Использование минимально необходимой частоты сканирования – Ограничьте частоту и объем очистки в соответствии с потребностями вашего варианта использования, чтобы избежать перегрузки целевых сайтов.
Внедрение средств защиты кибербезопасности – Обеспечьте безопасность передачи и хранения данных, используя шифрование, контроль доступа и ключи API.
Разрешение пользователю отказаться от участия – Обеспечить простой отказ от сбора данных и выполнение запросов на удаление пользовательских данных.
Информирование пользователей – Будьте прозрачными в политике конфиденциальности и условиях обслуживания относительно того, какие данные собираются и почему.
Сотрудничество с этичными поставщиками – Ветеринарные услуги по соскобу, чтобы гарантировать, что они соблюдают правовые и этические методы соскоба.
Получение юридической помощи – Проконсультируйтесь со своим юристом, чтобы рассмотреть варианты использования и избежать нарушений каких-либо правил.
Следование этим принципам ответственного сбора данных является беспроигрышным: финтех-компании получают необходимые им данные, а также укрепляют доверие пользователей за счет прозрачности.
Заглядывая в будущее
Финтех-революция только началась. По мере развития искусственного интеллекта, больших данных и автоматизации возможности финансовых технологий будут быстро расширяться. Извлечение информации из веб-данных станет еще более важным.
Финтех-компании, которые овладеют искусством этичного и эффективного парсинга веб-страниц, сохранят устойчивое конкурентное преимущество. Благодаря пониманию рынков, регулирующих органов, конкурентов и потребителей практически в режиме реального времени эти дальновидные фирмы могут предлагать действительно инновационные финансовые продукты, которые превосходят ожидания клиентов. Они будут продолжать опережать существующие банки и страховщики, которым не хватает гибких стратегий обработки данных, необходимых в будущем.
В заключение, парсинг веб-страниц служит важнейшим мультипликатором силы для успешных финтех-компаний в цифровой экономике 21-го века. Парсинг открывает информацию, скрытую в огромных хранилищах данных в Интернете. В сочетании с продуманной стратегией это позволяет использовать финтех-решения нового поколения, которые упрощают финансы и жизнь миллионов людей во всем мире.
