제공자의 웹사이트에서 보험 적용 범위 세부 정보 스크랩

온라인으로 보험 상품을 구매한 사람이라면 보험 상품을 비교하는 것이 얼마나 어려운지 알 것입니다. 회사마다 다양한 계획이 있고 정보가 다른 웹 사이트에서 다른 형식으로 제공되기 때문입니다. 각 회사의 웹 사이트를 방문하여 동일한 데이터 포인트를 찾아 수동으로 비교하는 것은 어려운 일입니다. 그렇기 때문에 다양한 회사의 보험 플랜을 기본적으로 비교하는 보험 데이터 수집기 ​​또는 웹사이트에서 제공업체의 웹사이트에서 보험 적용 범위 세부 정보를 스크랩합니다. 그러나 그것이 그들이 멈추는 곳이 아닙니다. 또한 데이터를 정리한 다음 데이터 필드로 정렬하여 비교하기 쉽고 궁극적으로 사용자에게 가장 유익한 계획을 선택합니다.

애그리게이터는 고객이 서로 다른 소스의 정보를 함께 볼 수 있도록 도와주기 때문에 더 많은 대중에게 훌륭한 서비스를 제공하고 있습니다. 뉴스 애그리게이터이든 보험 데이터 애그리게이터이든 상관없이 사람들이 단일 인터페이스에서 데이터를 찾는 데 도움을 주고 있으며, 이는 연관 또는 비교와 같은 다양한 수단을 통해 데이터를 소비하는 측면에서 더욱 도움이 됩니다.

보험 적용 범위 세부 정보를 스크랩하는 이점

소비자가 직면한 어려움을 설명하는 단일 시나리오에 대해 이야기했지만 보험 적용 범위 데이터를 스크랩하면 여러 유형의 기업에 여러 이점이 있을 수 있습니다. 보험 회사의 경우 경쟁업체의 다양한 보장 계획에 대한 세부 정보를 크롤링할 수도 있습니다. 일부 회사는 웹사이트 홈페이지에 데이터가 있는 반면 양식을 작성해야 하는 회사도 있습니다. 일부는 가입해야 할 수도 있습니다. 이러한 이유로 모든 경쟁자로부터 보험 적용 범위 세부 정보를 긁어내는 것은 쉬운 일이 아닐 수 있습니다.

보험 제공자와 관련하여 중요한 또 다른 사실은 보험 청구를 성공적으로 제출한 사람의 비율, 청구 거부 비율 등의 지표입니다. 정부 규범으로 인해 대부분의 국가에서 보험 회사는 웹사이트에서 이러한 지표와 관련된 데이터를 제공해야 합니다. 그럼에도 불구하고 데이터를 찾는 것이 항상 쉬운 일은 아닙니다. 동시에 데이터는 종종 그래프 형식(다시 이미지 형식임)이며 이러한 부분은 문제를 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 그러나 거부된 클레임 및 기타 메트릭과 관련된 데이터를 수집하면 필요할 때 실제로 어떤 회사가 고객의 편인지 이해하기가 더 쉬워집니다.

요즘 대부분의 병원은 대형 보험사와 제휴를 맺고 있습니다. 어떤 보험사와 제휴할지 결정하는 것은 또 다른 어려움이 될 수 있고 잘못된 보험을 선택하는 것은 손실로 이어질 뿐만 아니라 고객의 신뢰에 더 큰 손실을 줄 수 있습니다. 이것이 바로 개인과 보험 회사뿐만 아니라 병원에서도 서로 다른 보험 회사의 데이터를 크롤링하고 소비하여 어느 회사에서 어떤 질병을 보장하는지 이해하여 하나 이상의 회사와 연계하여 다음을 보장하는 이유입니다. 그들의 환자는 보험 계획을 최대한 활용하고 막대한 청구서에 대해 걱정할 필요 없이 스스로 치료를 받을 수 있습니다.

직면할 수 있는 어려움

다른 보험 제공자로부터 데이터를 수집하는 동안 직면할 수 있는 여러 가지 어려움이 있을 수 있습니다. 앞에서 논의한 것 외에도 가장 일반적인 문제는 회사가 사용자 친화성을 향상시키기 위해 웹 사이트를 계속 변경한다는 사실입니다.

또 다른 문제는 많은 보험사가 웹사이트에 보장 세부 정보의 일부만 표시한다는 것입니다. 세부 사항 및 자세한 내용은 웹 사이트에서 PDF 형식(또는 이미지)으로만 제공됩니다. 이제 발생하는 문제는 웹 사이트에서 PDF 파일을 얻을 수 있지만 PDF 파일에서 텍스트 데이터를 스크랩하려면 최신 OCR(광학 문자 인식) 소프트웨어가 필요하다는 것입니다.

다른 웹사이트에서 데이터를 스크랩하는 것은 적절한 매핑 없이는 의미가 없습니다. 제품 페이지에 제품 데이터가 있는 전자 상거래 사이트와 달리 어떤 페이지(또는 페이지 집합)에 보험 적용 범위 세부 정보가 있는지 알 수 없습니다. 이러한 시나리오에서는 특정 웹 페이지를 데이터 포인트에 매핑하는 것이 중요하며 웹 사이트 자체가 업데이트될 때 이러한 매핑도 업데이트해야 합니다.

보험 적용 범위 데이터를 크롤링하는 방법

Python 과 같은 언어 를 사용하면 웹사이트에서 데이터를 쉽게 크롤링할 수 있으며 독립 실행형 웹 페이지에서 데이터를 스크랩하는 방법은 이와 같은 많은 기사에서 설명 되었습니다 . 프로그래머가 재사용할 수 있는 기존 코드 조각(패키지라고 함)과 더 부드러운 학습 곡선 덕분에 보험 적용 범위와 관련된 일부 데이터를 표시하는 단일 웹사이트에서 데이터를 크롤링하는 고유한 코드를 작성하는 것은 케이크 조각입니다. .

그러나 상업적 목적으로 스크래핑 엔진을 설정하여 회사 목록에 대한 최신 보험 적용 계획 및 세부 정보를 크롤링하려는 경우 자체 데이터 스크래핑 팀을 설정하는 것이 좋습니다. 어떤 이유로든 이것이 불가능한 경우 언제든지 PromptCloud 와 같은 DaaS 제공업체의 도움을 받을 수 있습니다 . 데이터 스크래핑 프레임워크를 기존 비즈니스 로직에 연결하고 스크랩한 데이터를 유리하게 사용할 수 있도록 엔드-투-엔드 솔루션을 제공합니다.

결론

데이터는 왕이며 기업은 가능한 모든 방법으로 데이터를 지속적으로 사용하여 스스로를 발전시키고 매력적으로 유지하고 있습니다. 일부는 데이터를 긁어모으고 일부는 아예 구매하기도 하지만 결국 데이터 기반 의사 결정은 시급한 과제입니다. 이러한 단계에서 인터넷에서 꾸준한 데이터 스트림을 갖는 것은 유익하며, 데이터가 스크랩되지 않으면 수집되지 않은 데이터로 남습니다 . 그리고 데이터를 수집하지 않고 경쟁자가 소비할 수 있도록 더 많은 데이터를 테이블에 남겨두면 비즈니스는 취약한 위치에 놓이게 됩니다. Netflix가 또 다른 블록버스터를 인수하게 됩니다.