プロバイダーの Web サイトから保険の補償範囲の詳細をスクレイピングする

オンラインで保険契約を購入したことのある人なら誰でも、それらを比較することの難しさをおそらく知っているでしょう。 これは、企業ごとにさまざまな計画があり、情報がさまざまな Web サイトでさまざまな形式で提供されているためです。 各社のウェブサイトにアクセスして、同じデータ ポイントを見つけて手動で比較することは、困難な作業であることがわかります。 そのため、保険データ アグリゲーターまたは Web サイトは、さまざまな会社の保険プランの基本的な比較を提供し、プロバイダーの Web サイトから保険の補償範囲の詳細を収集します。 しかし、それだけではありません。 また、データをクリーンアップしてからデータ フィールドに配置することで、比較を容易にし、最終的にユーザーにとって最も有益なプランを選択できるようにします。

アグリゲーターは、顧客がさまざまなソースからの情報をまとめて表示できるようにするため、より多くの人に大きなサービスを提供しています。 ニュース アグリゲーターであろうと保険データ アグリゲーターであろうと、人々が単一のインターフェイスでデータを見つけられるように支援しています。これは、関連付けや比較など、さまざまな手段でデータを消費するという点でさらに役立ちます。

保険適用範囲の詳細をスクレイピングする利点

消費者が直面する困難を説明する 1 つのシナリオについて説明しましたが、保険の補償範囲データをスクレイピングすることは、複数の種類のエンティティに複数のメリットをもたらす可能性があります。 保険会社の場合、競合他社のさまざまな保険プランの詳細をクロールしたい場合もあります。 一部の企業はウェブサイトのホームページにデータを掲載していますが、フォームに記入する必要がある企業もあります。 サインアップが必要な場合もあります。 これらの理由により、あなたのすべての競合他社から保険の補償範囲の詳細を収集するのは簡単なことではないかもしれません.

保険会社に関して重要なもう 1 つの事実は、保険金請求を正常に提出した人の割合、請求拒否の割合などの指標です。 政府の基準により、ほとんどの国では、保険会社はこれらの指標に関連するデータを Web サイトで提供する必要があります。 それでも、データを見つけることは必ずしも簡単なことではありません。 同時に、データはグラフの形式であることが多く (これも画像形式です)、これらの部分が問題をさらに難しくしています。 ただし、拒否された請求やその他の指標に関連するデータを収集すると、必要なときに実際に顧客をサポートしている企業を簡単に理解できるようになります。

最近はほとんどの病院が大手保険会社と提携しています。 どの保険会社と提携するかの判断も難しく、選択を誤ると損失を被るだけでなく、お客様の信頼を失うことにもなりかねません。 これが、個人や保険会社だけでなく、病院でさえも、さまざまな保険会社からのデータをクロールして消費し、どの病気がどの会社でカバーされているかを理解し、1 つまたは複数の会社と提携できるようにする必要がある理由です。彼らの患者は、多額の請求書を心配することなく、保険プランを最大限に活用して治療を受けることができます。

直面する可能性のある困難

さまざまな保険会社からデータをスクレイピングする際に直面する可能性のある問題は数多くあります。 前述の問題以外に、最も一般的な問題は、企業が使いやすさを改善するために Web サイトに変更を加え続けているという事実です。

もう 1 つの問題は、多くの保険会社が Web サイトに補償範囲の詳細の一部しか掲載していないことです。 細かい活字とより深い詳細は、Web サイトで PDF 形式 (または画像) でのみ利用できます。 ここで発生する問題は、Web サイトから PDF ファイルを取得することはできますが、PDF ファイルからテキスト データをスクレイピングするには、最新の OCR (光学式文字認識) ソフトウェアが必要になることです。

異なる Web サイトからデータをスクレイピングしても、適切なマッピングがなければ意味がありません。 製品ページに製品データがある e コマース サイトとは異なり、どのページ (または一連のページ) に保険補償の詳細があるかわかりません。 このようなシナリオでは、特定の Web ページをデータ ポイントにマッピングすることが重要であり、Web サイト自体が更新されたときに、これらのマッピングも更新する必要があります。

保険補償データをクロールする方法

Pythonなどの言語により、Web サイトからのデータのクロールが容易になり、スタンドアロンの Web ページからのデータのスクレイピングについては、このような多くの記事で説明されています。 プログラマーが再利用できる既存のコード (パッケージと呼ばれる) の助けと学習曲線の緩やかさのおかげで、保険の適用範囲に関連するデータを表示している 1 つの Web サイトからデータをクロールする独自のコードを作成することは簡単です。 .

ただし、企業リストの最新の保険補償プランとその詳細をクロールするために商用目的でスクレイピング エンジンを設定する場合は、独自のデータ スクレイピング チームを設定することをお勧めします。 何らかの理由でそれが不可能な場合は、いつでも私たちPromptCloudのような DaaS プロバイダーの助けを借りることができます。 データスクレイピングフレームワークを既存のビジネスロジックにプラグインするだけで、スクレイピングされたデータを有利に使用できるように、エンドツーエンドのソリューションを提供します。

結論

データは王様であり、企業は自らを進化させ、魅力を維持するために、可能な限りあらゆる方法で継続的にデータを使用しています。 データをスクレイピングしている人もいれば、完全に購入している人もいますが、結局のところ、データ駆動型の意思決定が必要なのです。 このような段階では、インターネットから安定したデータ ストリームが得られることは有益であり、スクレイピングされていないデータはすべて、収集されていないデータとして残されます。 そして、データを収集せず、競合他社が消費するためにテーブルに多くのデータを残している場合、ビジネスは脆弱な立場に置かれていることになります。