Извлечение сведений о страховом покрытии с веб-сайтов поставщиков

Любой, кто приобрел страховой полис онлайн, вероятно, знает, как трудно их сравнивать. Это связано с тем, что у каждой компании разные планы, и информация предоставляется в разных форматах на разных сайтах. Просмотр веб-сайтов каждой компании, поиск одних и тех же точек данных и сравнение их вручную оказывается сложной задачей. Вот почему агрегаторы страховых данных или веб-сайты, которые дают вам базовое сравнение страховых планов разных компаний, собирают информацию о страховом покрытии с веб-сайтов поставщиков. Но на этом они не останавливаются; они также очищают данные, а затем распределяют их по полям данных, что упрощает сравнение и, в конечном итоге, выбор наиболее выгодного плана для пользователя.

Агрегаторы оказывают большую услугу широкой публике, поскольку они помогают клиентам просматривать информацию из разных источников вместе. Будь то агрегаторы новостей или агрегаторы страховых данных, они помогают людям находить данные в едином интерфейсе, что помогает в дальнейшем — с точки зрения потребления данных с помощью различных средств, таких как ассоциации или сравнения.

Преимущества сбора сведений о страховом покрытии

Хотя мы говорили об одном сценарии, объясняющем трудности, с которыми сталкиваются потребители, сбор данных о страховом покрытии может иметь множество преимуществ для различных типов организаций. Если вы являетесь страховой компанией, вы можете даже просмотреть информацию о различных планах покрытия ваших конкурентов. В то время как некоторые компании размещают данные прямо на главной странице своего веб-сайта, некоторым может потребоваться, чтобы вы заполнили форму. Некоторым может даже потребоваться ваша регистрация. По этим причинам получение информации о страховом покрытии от каждого вашего конкурента может оказаться непростой задачей.

Другим важным фактом, когда речь идет о страховых компаниях, являются их показатели: процент людей, которые успешно подали страховые претензии, процент отклоненных претензий и так далее. В соответствии с государственными нормами в большинстве стран страховые компании должны предоставлять данные, связанные с этими показателями, на своих веб-сайтах. Даже в этом случае найти данные не всегда легко. В то же время данные часто представлены в виде графиков (опять же в форматах изображений), и эти части еще больше усложняют задачу. Однако сбор данных об отклоненных претензиях и других показателей упростит понимание того, какие компании на самом деле поддерживают клиентов в трудную минуту.

В наши дни у большинства больниц есть связи с крупными страховыми компаниями. Решение о том, с какой страховой компанией сотрудничать, может оказаться еще одной трудностью, а неправильный выбор может привести не только к убыткам, но, что еще хуже, к потере доверия клиентов. Вот почему не только отдельные лица и страховые компании, но даже больницы должны сканировать и использовать данные от разных страховых компаний, чтобы понять, какие заболевания покрываются какими компаниями, чтобы они могли связаться с одной или несколькими компаниями, гарантируя, что их пациенты могут максимально использовать свои страховые планы и лечиться, не беспокоясь о большом счете.

Трудности, с которыми можно столкнуться

При сборе данных от разных страховых компаний может возникнуть ряд трудностей. Помимо тех, которые обсуждались ранее, наиболее распространенной проблемой является тот факт, что компании продолжают вносить изменения в свои веб-сайты, чтобы сделать их более удобными для пользователей.

Другая проблема заключается в том, что многие страховые компании размещают на своих веб-сайтах только часть сведений о страховом покрытии. Мелкий шрифт и более подробные сведения доступны только в формате PDF (или даже в изображениях) на их веб-сайтах. Теперь возникает проблема: хотя вы можете получить файлы PDF с веб-сайтов, для извлечения текстовых данных из файлов PDF потребуется новейшее программное обеспечение OCR (оптическое распознавание символов).

Сбор данных с разных веб-сайтов не имеет смысла без надлежащего сопоставления. В отличие от сайтов электронной коммерции, у которых есть данные о продуктах на страницах продуктов, вы понятия не имеете, на какой странице (или наборе страниц) будет информация о страховом покрытии. В таком сценарии сопоставление определенных веб-страниц с точками данных будет иметь решающее значение, и эти сопоставления также необходимо будет обновлять по мере обновления самого веб-сайта.

Как сканировать данные о страховом покрытии

Такие языки, как Python , упростили сканирование данных с веб-сайтов, а сбор данных с отдельных веб-страниц объяснялся во многих наших статьях, таких как эта . Благодаря помощи существующих фрагментов кода, которые могут повторно использоваться программистами (так называемые пакеты), и более плавной кривой обучения, написание собственного кода для сканирования данных с одного веб-сайта, на котором отображаются некоторые данные, связанные со страховым покрытием, не составляет труда. .

Однако, если вы хотите настроить механизм парсинга в коммерческих целях, чтобы сканировать последние планы страхового покрытия и их детали для списка компаний, лучше создать собственную команду парсинга данных. Если это невозможно по какой-либо причине, вы всегда можете воспользоваться помощью поставщиков DaaS, таких как мы, PromptCloud . Мы предоставляем комплексные решения, чтобы вы могли просто подключить инфраструктуру очистки данных к существующей бизнес-логике и использовать извлеченные данные в своих интересах.

Вывод

Данные — это главное, и компании постоянно используют данные всеми возможными способами, чтобы развиваться и оставаться привлекательными. Некоторые собирают данные, некоторые даже покупают их, но, в конце концов, принятие решений на основе данных является потребностью часа. На таком этапе наличие постоянного потока данных из Интернета является благом, и любые данные, которые не были удалены, остаются несобранными . И когда вы не собираете данные и не оставляете больше их на столе для потребления вашими конкурентами, вы оставляете свой бизнес в уязвимом положении — еще один блокбастер, который будет передан Netflix.