金融サービス業界における Web スクレイピングの応用

世界中のすべての企業は、業界に関係なく、ビジネスに適用できる貴重な情報が Web に含まれていることを知っています。 ただし、この未開拓の Web データの可能性は、構造化されていない性質のために大きく阻害されますが、データを抽出して正しく適用できれば、そのメリットは計り知れません。 これは、他の業界よりも比較的早く価値を実現できるため、特に金融分野に当てはまります。 これを概観するための 2 つの例を次に示します。

1. Fortune の記事によると、アイルランドの調査会社 Eagle Alpha は、2015 年 10 月に Reddit のゲーム スレッドからの 7,416 件のコメントを分析し、Electronic Arts が開発した Star Wars ビデオ ゲームの売上高が予測数よりも高くなると予測しました。 エレクトロニック・アーツは、ゲームに対する「興奮」を理由に、売上予測をすぐに引き上げました。
2. ゴールドマン サックス アセット マネジメントの分析チームは、Alexa のトラフィックを監視し、HomeDepot.com へのアクセスが急増していることを指摘しました。これにより、同社が予測を引き上げて株価が上昇する数か月前に、ホームセンターの株が購入されました。

基本的に、マーケティングを動かす要因、企業情報、および公開されている財務データに対する初期の洞察は、非常に価値があります。 現在、ビジネスツールとしてのWebスクレイピングを使用して、代替データまたはサードパーティデータを調達し、それを適用して、収益に直接影響を与える可能性のある市場を深く理解することができます. この投稿では、金融業界における Web スクレイピングのいくつかの使用例について説明します。

株式調査

資産運用会社や投資会社は、Web クローリングを導入してデータを抽出し、基本的な傾向を分析できます。 たとえば、特定の市場で運営されている Web サイトのパフォーマンス データを継続的に集計すると、傾向が明らかになります。 最も一般的なユース ケースの 1 つは、クライアントのサイトやその他のポートフォリオ サイトの価格設定と在庫データの監視です。 抽出された Web データは簡単に使用できるため、分析システムにすばやくフィードして、より良い投資戦略につなげることができます。

ソルベンシー比率や収益性比率など、企業の財務実績を考慮したさまざまな比率分析にも、同じ技術を適用できます。 これらの分析には、損益計算書、他の企業と比較するための多数の年の貸借対照表、および業界平均からのデータ集計が必要です。 これらのデータはすべて Web からクリーンな形式で抽出できるため、手作業を最小限に抑えることができます。

ベンチャーキャピタル

VC 企業は、最新のテクノロジー トレンドや、有望な企業以外のポートフォリオ企業を取り巻くニュースに遅れないようにしておく必要があります。 スタートアップに投資する前に、Angel List、VentureBeat、TechCrunch などのさまざまなソースから調査を行い、資金調達データを収集する必要があります。 これは、公開されている財務諸表を含む重要なビジネスの詳細の集計に似ています。 このデータは、スタートアップの投資決定を支援するために使用できます。

それに加えて、アナリストはいくつかのサイトを調べて傾向を見つけ、流行語をまとめて上位の傾向を特定する必要があります。 これは、時間がかかるだけでなく、エラーになる可能性もあります。 ただし、データ抽出サービスは、必要なソースからクリーンなデータを簡単に取得できるため、データの分析にのみ時間が費やされます。

財務データと格付け

格付け機関は Web スクレイピングを利用して、何千もの企業サイトからデータを監視および抽出できます。 実際、彼らはライブ更新やほぼリアルタイムの更新を取得して、高速の調査と分析を推進できます。 最終的に、これは、インサイトを使用してより適切な意思決定を行うことができるクライアント (機関投資家、銀行、ウェルス マネージャーなど) にとって、大きな付加価値となる可能性があります。

リスクの軽減とコンプライアンス

規制順守はどの企業にとっても重要ですが、金融および保険分野の企業はその性質上、さらなる精査に直面しています。 したがって、政府のサイトを監視して、規制要件に関連するポリシーの変更を検出することは有益です。

特に保険会社は、報道機関や政府のサイトを監視して、ビジネスに直接影響を与える可能性のある重要なイベントに関する最新情報を入手する必要があります。 同じことは、住宅ローンを利用している企業にも当てはまります (例としては、洪水や地震が資産に与える影響が考えられます)。

市場センチメント予測

感情分析は、さまざまなフォーラム、ブログ、ソーシャル ネットワークから収集したデータに適用できます。 この場合、Twitter のデータは大きな価値をもたらします。たとえば、Twitter での会話 (キャッシュタグ付きのツイート) やブランド固有のツイートを蓄積し、センチメント分析を実行して、特定のスケールで市場の強気と弱気を評価できます。

株取引

さまざまな公開サイトでの世界の会話を解析するタグのクラウドソーシングによる分類法を使用して、流行のトピックと投資可能な企業を関連付けることができます。 タグは、ブランド、有名人の支持者、トピック、文化的動きなど、ビジネスに影響を与える可能性のあるものであれば何でもかまいません. これにより、株式や ETF の売買指標を明らかにすることができます。 これに加えて、インフルエンサーやプロの投資家を追跡して、彼らのオンラインでの言及や議論から市場の将来の動きに関する洞察を得ることができます。 これは、株式、ETF、FX ペア、コモディティに適用できます。

デジタル「エキスパートネットワーク」

Investopediaによると、「Expert Network」は、専門的な情報や調査サービスを提供することで部外者に料金を請求する専門家のグループです。 専門家ネットワークは非常に大規模になり、さまざまなテーマについて高度な知識を持つ何万人もの個人が含まれます。 Web は最大の情報リポジトリであるため、何千ものサイトからデータを抽出することで、デジタル バージョンの「エキスパート ネットワーク」を構築できます。 これらは、インドの経済学や米国の QSR から、ジンバエの暗号通貨やシリア難民危機まで、実質的にあらゆる種類のトピックをカバーできます。

取り除く

最後に、すべての企業が情報へのアクセスとその適用に関して有利な立場に立つことを望んでいることは間違いありません。 この点で、Web スクレイピングは、適切な情報を適切なタイミングで収集するための適切なビジネス ツールとなり、時価総額の増加と収益の大幅な向上につながります。 PromptCloud のようなクラウドベースのマネージド サービス プロバイダーは、市場投入までの時間を大幅に短縮する堅牢な Web クローリングおよび抽出インフラストラクチャを既に構築しています。 企業は、データを消費し、それを処理して洞察を引き出すことに集中するだけで済みます。

Web データに制限はありません。それは増え続けており、市場を変化させる情報でいっぱいです。