금융 서비스 산업에서 웹 스크래핑의 응용
게시 됨: 2017-11-30전 세계의 모든 회사는 웹에 업종에 관계없이 비즈니스에 적용할 수 있는 귀중한 정보가 포함되어 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 웹 데이터의 이러한 미개척 잠재력은 구조화되지 않은 특성으로 인해 크게 방해를 받지만 올바르게 추출하고 적용할 수 있다면 그 이점은 엄청날 수 있습니다. 이는 다른 산업에 비해 가치 실현이 상대적으로 빠를 수 있기 때문에 특히 금융 영역에 적용할 수 있습니다. 이를 이해하기 위한 두 가지 예는 다음과 같습니다.
- Fortune의 기사에 따르면 아일랜드 리서치 회사 Eagle Alpha는 2015년 10월 Reddit의 게임 스레드에서 7,416개의 댓글을 분석하여 Electronic Arts가 개발한 Star Wars 비디오 게임의 판매 수치가 예상 수치보다 높을 것이라고 예측했습니다. Electronic Arts는 게임에 대한 "흥분"을 인용하여 빠르게 판매 예측을 올렸습니다.
- Goldman Sachs Asset Management의 분석 팀은 Alexa의 트래픽을 모니터링하고 HomeDepot.com 방문의 급증을 지적했으며, 이로 인해 회사가 예상을 높이고 주가가 오르기 몇 달 전에 주택 개조 주식을 매수하게 되었습니다.
기본적으로 마케팅을 움직이는 요인, 회사 정보 및 공개적으로 사용 가능한 재무 데이터에 대한 초기 통찰력은 매우 중요할 수 있습니다. 이제 비즈니스 도구로서의 웹 스크래핑을 사용하여 대체 데이터 또는 타사 데이터를 소싱하고 이를 적용하여 수익에 직접적인 영향을 줄 수 있는 시장에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 이 게시물에서 우리는 금융 산업에서 웹 스크래핑의 몇 가지 사용 사례에 대해 논의할 것입니다.
주식 리서치
자산 관리 및 투자 회사는 웹 크롤링을 배포하여 데이터를 추출하여 근본적인 추세를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 특정 시장에서 운영되는 웹사이트의 실적 데이터를 지속적으로 집계하면 추세를 파악할 수 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 고객 사이트 및 기타 포트폴리오 사이트의 가격 책정 및 인벤토리 데이터 모니터링입니다. 추출된 웹 데이터는 쉽게 소비될 수 있으므로 분석 시스템에 신속하게 공급되어 더 나은 투자 전략으로 이어질 수 있습니다.
지급여력, 수익성 등 기업의 재무성과를 고려한 다양한 유형의 비율분석에도 동일한 기술을 적용할 수 있다. 이러한 분석에는 손익 계산서의 데이터 집계, 다른 회사와 비교하기 위해 수년 간의 대차 대조표 및 업계 평균이 필요합니다. 이러한 모든 데이터는 웹에서 깨끗한 형식으로 추출하여 수작업을 최소화할 수 있습니다.
벤처캐피탈
VC 기업은 미래의 기업과 별개로 포트폴리오 기업을 둘러싼 최신 기술 동향과 뉴스에 뒤쳐지지 않아야 합니다. 스타트업에 투자하기 전에 엔젤리스트(Angel List), 벤처비트(VentureBeat), 테크크런치(TechCrunch)와 같은 다양한 출처에서 자금 조달 데이터를 수집하기 위한 조사가 필요합니다. 이는 공개적으로 사용 가능한 재무 제표를 포함하여 중요한 비즈니스 세부 정보를 집계하는 것과 유사합니다. 이 데이터는 스타트업의 투자 결정에 도움이 될 수 있습니다.
그 외에도 분석가는 트렌드를 파악하고 주요 트렌드를 식별하기 위해 유행어를 컴파일하기 위해 여러 사이트를 방문해야 합니다. 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생할 수 있습니다. 그러나 데이터 추출 서비스는 원하는 소스에서 깨끗한 데이터를 쉽게 얻을 수 있으므로 데이터 분석에만 시간을 할애할 수 있습니다.
재무 데이터 및 등급
평가 기관은 웹 스크래핑을 활용하여 수천 개의 회사 사이트에서 데이터를 모니터링하고 추출할 수 있습니다. 실제로 실시간 업데이트와 거의 실시간 업데이트를 받아 고속 연구 및 분석을 추진할 수 있습니다. 궁극적으로 이것은 통찰력을 사용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있는 고객(기관 투자자, 은행, 자산 관리자 등)에게 큰 가치를 더할 수 있습니다.
위험 완화 및 규정 준수
규정 준수는 모든 회사에 중요하지만 금융 및 보험 분야의 비즈니스 회사의 특성으로 인해 추가 조사에 직면해 있습니다. 따라서 정부 사이트를 모니터링하여 규제 요구 사항과 관련된 정책 변경 사항을 감지하는 것이 좋습니다.
특히 보험사는 뉴스 매체와 정부 사이트를 모니터링하여 비즈니스에 직접 영향을 미칠 수 있는 중요한 이벤트에 대한 실시간 업데이트를 받아야 합니다. 모기지 대출을 받고 있는 회사에도 동일하게 적용됩니다(예: 홍수나 지진이 자산에 미치는 영향).
시장 심리 예측
감성 분석은 다양한 포럼, 블로그, 소셜 네트워크에서 수집한 데이터에 적용할 수 있습니다. 이 경우 Twitter 데이터는 엄청난 가치를 추가합니다. 예를 들어 Twitter에서 대화(현금 태그가 지정된 트윗) 또는 브랜드별 트윗을 누적할 수 있고 감정 분석을 수행하여 특정 규모에서 시장의 특성을 평가하고 강세를 평가할 수 있습니다.
주식 거래
다양한 공개 사이트에서 전 세계의 대화를 구문 분석하는 크라우드 소스 태그 분류를 사용하여 투자가 가능한 회사와 트렌드 주제를 연결할 수 있습니다. 태그는 브랜드, 유명인 지지자, 주제, 문화적 움직임 등 비즈니스에 영향을 줄 수 있는 모든 것이 될 수 있습니다. 이것은 주식 및 ETF에 대한 매수 및 매도 지표를 나타낼 수 있습니다. 이 외에도 인플루언서 및 전문 투자자의 온라인 언급 및 토론을 추적하여 향후 시장 움직임에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이는 주식, ETF, FX 쌍 및 상품에 적용될 수 있습니다.
디지털 '전문가 네트워크'
Investopedia에 따르면 '전문가 네트워크'는 전문 정보 및 연구 서비스를 제공하여 외부인에게 청구하는 전문가 그룹입니다. 전문가 네트워크는 다양한 주제에 대한 높은 수준의 지식을 가진 수만 명의 개인을 포함하는 매우 클 수 있습니다. 웹은 가장 큰 정보 저장소이기 때문에 수천 개의 사이트에서 데이터를 추출하여 '전문가 네트워크'의 디지털 버전을 구축할 수 있습니다. 여기에는 미국의 인도 경제 및 QSR부터 짐바웨의 암호화폐 및 시리아 난민 위기에 이르기까지 거의 모든 종류의 주제가 포함될 수 있습니다.
테이크아웃
마지막으로, 모든 비즈니스는 정보에 대한 액세스 및 정보 적용과 관련하여 유리한 위치에 있기를 원합니다. 이와 관련하여 웹 스크래핑은 적시에 올바른 정보를 수집하여 시가 총액을 높이고 수익을 크게 높일 수 있는 적절한 비즈니스 도구가 될 수 있습니다. PromptCloud와 같은 클라우드 기반 관리형 서비스 제공업체는 이미 강력한 웹 크롤링 및 추출 인프라를 구축하여 출시 시간을 크게 단축합니다. 기업은 데이터를 소비하고 인사이트를 도출하기 위해 데이터를 처리하는 데 집중하기만 하면 됩니다.
웹 데이터에는 제한이 없습니다. 끊임없이 성장하고 시장을 변화시키는 정보로 가득 차 있습니다.