人工智慧和機器學習在資料擷取領域的興起

[Rojone100]

「數位抓取服務」領域正在經歷一場深刻的變革，其驅動力包括人工智慧 (AI) 的進步、法律環境的演變以及對道德資料實踐的日益重視。傳統上，號碼抓取（網頁抓取的子集）涉及從公開的網站、目錄或其他線上來源自動提取電話號碼。雖然這些服務過去用於潛在客戶開發和建立聯絡人列表，但其未來將更加複雜和微妙，不再只是簡單的提取，而是智慧資料收集和分析。對於孟加拉的企業來說，了解這些變化至關重要，因為必須權衡高度針對性的溝通機會與日益嚴格的資料隱私審查和道德行為的需求。


數位抓取服務的未來與人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 的快速發展密不可分。到 2025 年，人工智慧抓取工具將變得更加智能，能夠瀏覽傳統基於規則的抓取工具難以處理的複雜、動態生成的網站。 這些智慧型系統可以「學習」網站結構，適應佈局的變化，甚至理解上下文，使它們能夠以前所未有的準確性和效率識別和提取電話號碼。這包 線上商店 括識別圖像中、PDF 中嵌入的數字，甚至透過文字內容中的自然語言處理 (NLP) 來識別數字。對於企業而言，這意味著能夠從利基行業或特定角色獲取高度相關的電話號碼，將原始數據轉化為可操作的見解，以實現個人化推廣。 人工智慧也有望讓抓取過程更能抵抗反機器人偵測系統，進一步加速抓取工具和網站防禦系統之間的「貓捉老鼠」遊戲。




將重點轉向道德抓取和數據質量
未來將會出現向「道德抓取」的重大轉變，優先考慮透明度、用戶同意和數據質量，而不是純粹的數量。不顧網站服務條款或個人隱私而進行無差別抓取的時代正在迅速消逝。不斷增強的意識和更嚴格的監管（例如圍繞孟加拉國個人資料保護法（PDPA）的持續討論）正在推動服務提供者採取更負責任的做法。這意味著：（a）在將號碼添加到行銷清單之前驗證同意，（b）尊重robots.txt文件和網站服務條款，（c）實施速率限制以避免伺服器過載，以及（d）注重負責任地使用收集的資料。重點將放在獲取高品質、經過驗證的電話號碼，以實現真正的參與和轉化，而不是大量未經驗證或潛在的非法數據。無法證明道德規範和強大資料品質驗證的服務提供者將發現營運和維護信譽變得越來越困難。