Cómo la IA cambia el mundo del web scraping en finanzas
Contenido del artículo:
- Paisaje de datos financieros
- Tendencias del web scraping financiero
- Desafíos planteados por las tendencias de web scraping en finanzas
- Reacciones de los actores de la industria financiera
Como una red de proxies geotargeted, Dexodata es un socio confiable de entidades financieras. Aplican nuestras IPs para web scraping, recolección de información de acciones, etc. Basado en esto, acumulamos conocimiento sobre la extracción de conjuntos de datos financieros y nuevos roles para la IA en esto. En caso de que estés involucrado en este campo profesional, verás que nuestros hallazgos son relevantes.
Paisaje de datos financieros
En 2010, la cantidad de datos en circulación era de 2 zettabytes. Pronto, en 2025, superará los 181 zettabytes. Si uno piensa en recolectores de datos, analistas, gerentes — nosotros en Dexodata lo hacemos como proveedores de proxies geotargeted para la recolección de información, estos grupos profesionales son nuestras audiencias objetivo — uno se sorprenderá. ¿Cómo podría ser posible procesar esta enorme escala? Esta pregunta es doblemente cierta en finanzas.
El dinero está por todas partes. Así que, teóricamente, cualquier pieza de información se relaciona con efectivo. El sentimiento en redes sociales, los respaldos de celebridades, las publicaciones de hype podrían ser tan importantes para las entidades financieras como los indicadores económicos puramente económicos. Este recurso, por ejemplo, da acceso a 20 millones de métricas económicas que cubren 196 países, por ejemplo, indicadores, filas de datos históricos, gráficos, artículos de noticias, pronósticos. Sorprendentemente, los expertos en datos, que obtienen esa abundancia a través de la compra de proxies residenciales y móviles, así como IPs de centros de datos, se desempeñan bien bajo presión. Gracias al web scraping apoyado por IA.
Tendencias del web scraping financiero
Como proveedor de proxies geotargeted totalmente compatibles con herramientas de IA, presentamos las tendencias actuales en una tabla.
| Aumento del uso de datos | Dado lo a menudo que los equipos del sector financiero compran proxies residenciales y móviles, nuestra estimación es que el uso de datos en este dominio crece un 30% anualmente. Para mantener este ritmo, el web scraping se vuelve cada vez más automatizado, lo que requiere rotación de IPs. |
| Dependencia de datos alternativos | Las empresas utilizan datos alternativos (publicaciones en redes sociales, artículos de noticias, imágenes satelitales, datos de transacciones) para obtener información más allá de los elementos financieros tradicionales. |
| Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) | NER, parte de la dependencia de datos alternativos, identifica, categoriza, evalúa piezas clave de información en textos (entradas como nombres, organizaciones, ubicaciones), extrayendo información relevante de vastos conjuntos de datos. |
| Casos de uso de web scraping multilingüe | El web scraping se está expandiendo, abarcando múltiples idiomas, permitiendo a las empresas acceder a diversas fuentes de datos a nivel global. |
Desafíos planteados por las tendencias de web scraping en finanzas
Adaptando nuestros proxies geotargeted a las condiciones cambiantes del mercado, escuchamos tres preocupaciones principales de los compradores de IP:
- Limpiar los datos extraídos para hacerlos utilizables, abordando el ruido, inconsistencias, errores.
- Armonizar datos de diversas fuentes para un análisis coherente.
- Asegurar que las prácticas de recolección de datos sean éticas, cumplan con la normativa y sean limpias.
Reacciones de los actores de la industria financiera
Los usuarios que compran proxies residenciales y móviles de Dexodata dan una variedad de respuestas a estas preocupaciones urgentes:
- Automatizar la recolección de datos a través de IA. Esto agiliza las rutinas de manejo de información al gestionar procedimientos de web scraping, limpieza de datos, corrección de errores, normalización de formatos, mejorando la calidad de las filas, reduciendo la intervención manual y acelerando los flujos de trabajo.
- Asegurar ética y total transparencia en el web scraping, junto con el uso de datos, para evitar problemas éticos y legales.
- Invertir en software de web scraping financiero resistente para adaptarse a los cambios en las políticas de acceso web y reducir la redundancia a través de actualizaciones regulares, monitoreo, etc.
- Asignar recursos para herramientas avanzadas de NER para aumentar la precisión en la extracción de información financiera entrenando modelos en conjuntos de datos diversos, refinándolos a través de retroalimentación, mejorando la precisión.
Estos cuatro patrones son costosos, intensivos en mano de obra, urgentes. Sin embargo, no existen alternativas, debido a la aparición de enormes conjuntos de datos y las tendencias de web scraping destacadas. Para hacer frente a esto, Dexodata ofrece un pool global de proxies residenciales y móviles para comprar, de modo que los expertos financieros puedan trabajar sobre una base potente, sólida y ética.
