How Geospatial Data In Fintech Is Expected To Revolutionize The Way You Bank

With an estimated compound annual growth rate (CAGR) of 19.8%, the Global Fintech market will hit $332.5 billion by 2028. And there are no signs of slowing down in sight.

Deloitte says the second wave of fintech is right around the corner. And it involves partnering with technology companies to use data to gain access to new markets, understand their customers, and learn the “secret sauce” that powers innovation.

In a fast-paced industry that requires quick thinking to stay at the top, fintech companies are turning to geospatial data to help improve their offerings.

By using this information, businesses can understand their customers’ behaviors and use that knowledge to create products and services that meet their needs.

In this article, we’ll explore how geospatial data will revolutionize how you bank and participate in any other kind of financial transaction, for that matter.

Let’s dive in. 


What is geospatial data in fintech?

Geospatial data or location data is inherently dependent on location or organized so that it can be easily mapped to various locations.

And it’s becoming more and more common in fintech applications to help financial institutions better understand their customers.

For example, geospatial data helps track where people use mobile banking services or how often they visit their bank in person. Now banks can access powerful data that’s perfect for making data-backed decisions about which locations should receive new branches or ATMs based on customer demand and behavior patterns.

With the growing demand for geospatial data, financial institutions are rapidly investing in data center infrastructure. Fintech companies need the right technology to store and manage new data sources. Without it, they can’t keep up with a competitive industry that wants to serve its customers.

Let’s review some ways geospatial data in fintech is revolutionizing the banking industry. 


Increase location-based services

Location-based services are one of the most popular uses of geospatial data. These services use your phone’s GPS (or other location-based technology) to pinpoint your location and then deliver relevant information based on that location.

Take Starbucks, for example. As you drive or walk closer to a Starbucks brick-and-mortar location, your Starbucks card that’s stored in your Apple wallet suddenly appears on your smartphone’s lock screen. If you weren’t daydreaming of a pumpkin spice latte, you are now.

Banks can learn a thing or two from Starbucks. Starbucks holds more than $1 billion in deposits from gift card sales, both in the physical form and on their mobile app.  

(Image source)

Not only do they hold more cash than many banks, but they also put geospatial data to excellent use. The simple notification that you are near Starbucks plants a seed in the consumer’s mind. Now, they can’t pass up that pumpkin spice latte on a crisp fall afternoon.

According to a recent study by Capco, customers are highly interested in text alerts and notifications about opportunities to transact more efficiently.

Banks can use Starbucks’ location-based strategy to send a message to your phone when you are near an ATM. This alert is especially helpful if it’s been a while since your last visit, and you might need to restock your wallet with cash.

Or, if you enjoy the buy now, pay later option, you might receive alerts for all the stores that accept this payment method during your next shopping spree.


Improve customer experience with personalized services

The future of financial services is here and more personalized than ever.

In the past, you might have had a relationship with your bank that was mainly transactional: you’d go in, deposit checks, withdraw cash from an ATM, maybe get a loan, or apply for credit. That’s all well and good — but it doesn’t give you the kind of personalized experience that we’re seeing more and more in fintech these days.

Nowadays, banks are looking to improve their customer experience by offering tailored services based on where you live, what kind of lifestyle you lead, and your spending habits.

With this information, they can offer different products or services based on what would be most helpful to each client individually — and ultimately build a foundation of loyal customers.

Consumers want an easy, streamlined experience with their bank. When customers receive offers for products that are contextually relevant, they’re more likely to engage with them. Regarding finding and shopping for financial products today, 65% of banking customers believe institutions should make it easier.

(Image source)

Geospatial data will become an integral part of customers’ experiences in the future as they interact with their financial institutions through mobile apps.

Fintech companies can use data about people and their assets to make better decisions about product development and deliver personalized marketing strategies.


Enhance fraud detection and prevention

With great power comes great responsibility. Fintech companies have access to a lot of data, and they’re using it in new ways to detect and prevent fraud.

For example, a bank uses geospatial data from its mobile app to determine the location of its customers. This data provides insight into how often customers use the app in certain areas, helping to indicate potential fraudulent activity.

So if someone is logging into their account from Moscow, Russia, instead of Los Angeles, California, for example, that could indicate a red flag — and adjustments are made to freeze the account until the transactions are approved or denied by the account holder.

Other fintech companies are turning to the dynamic duo, geospatial data and artificial intelligence, to create algorithms that detect money laundering based on behavioral patterns found within financial transactions. 

(Image source)

Geospatial data helps them identify specific areas where this activity occurs (think casinos), allowing them to focus their attention on one area instead of wasting resources elsewhere.

Add in the power of machine learning, and a computer can learn to identify fraudulent schemes from previously identified patterns and then decide whether to approve an ongoing transaction.

Geospatial data has a lot of potential for fintech, but one of the most precise ways it’ll revolutionize the way you bank is by enhancing fraud detection and prevention.

Wrapping up

The wants and needs of consumers are constantly evolving and, frankly, only becoming more demanding. We all want transparency, simplicity, and convenience in every aspect of our lives, including how we manage our money.

Geospatial data will improve banking services and fraud detection by showing how consumers spend their money in real-time. Add in the power of artificial intelligence and machine learning, and you won’t even recognize the banking industry anymore.

It pays to be a mover and a shaker. 

Banks that quickly shift to investing in geographic information systems will set themselves apart from the crowd by creating a competitive advantage that’ll drive long-term business growth.


Cómo el Big Data está cambiando el sector financiero

El sector financiero es un espacio altamente competitivo. Se enfrenta a una nueva generación de bancos y normativas disruptivas. Es un sector que necesita utilizar los macrodatos para impulsar la personalización, aumentar la fidelidad de los clientes, la seguridad y alimentar las decisiones de inversión cotidianas.

El sector de los servicios financieros siempre ha estado a la vanguardia de la innovación técnica. La disponibilidad de nuevos conjuntos de datos ha proporcionado una poderosa manera de entender el comportamiento y ofrece nuevas direcciones para que la industria financiera sea predictiva.

La aplicación delos big data en los servicios financieros va más allá de la predicción de los precios de las acciones. Los nuevos tipos de datos están revolucionando el espacio.

Vamos a desglosar algunos ejemplos de cómo se utiliza el big data en los servicios financieros.



La personalización ha sido durante mucho tiempo una prioridad en el trato con los consumidores. Esto es cierto tanto en el sector financiero como en otros sectores verticales con una fuerte presencia de consumidores.

Los bancos disruptores han comenzado a establecerse en el sector financiero. Algo que estos bancos han hecho bien es la personalización.

Al conocer los hábitos de gasto y el comportamiento de los usuarios, pueden ofrecer productos y recomendaciones de gasto más personales.

Por ejemplo, en el mundo de la banca digital, si un banco dispusiera de los conjuntos de datos adecuados en torno a sus clientes, podría ofrecer servicios que realmente aportaran valor al cliente final. Si un banco entiende en qué gastan sus clientes, a dónde van y dónde trabajan puede, por ejemplo, sugerirles que una tarjeta de viaje podría ahorrarles mucho dinero cada mes.

Es en estas áreas donde los servicios financieros pueden aprender de los bancos disruptores. Con el conjunto de datos adecuado, la experiencia bancaria puede personalizarse para los clientes. Esto permitirá a los servicios financieros aumentar la fidelidad de los clientes e impulsar la venta cruzada de sus productos de forma mucho más eficaz.



Hay pocos sectores en los que la seguridad y el fraude sean una amenaza mayor que en los servicios financieros.

A medida que la tecnología ha ido avanzando, los profesionales del sector deben ser más inteligentes y adaptarse mejor a las tácticas cambiantes de quienes buscan puntos débiles en sistemas a veces anticuados.

La adición de la inteligencia de localización a la ecuación añade una capa adicional de seguridad para los clientes y permite a las instituciones financieras proporcionar instantáneamente controles basados en el lugar en el que un cliente utiliza sus productos.

La localización ofrece a los equipos de seguridad una nueva forma de identificar el fraude. geolocalización puede ayudar a educar a los sistemas de seguridad sobre el comportamiento de los clientes y puede constituir una sólida base para detectar irregularidades en el comportamiento financiero.

Los servicios financieros procesan continuamente un número increíble de transacciones. Una superposición de localización que incluya reglas operativas puede ayudar a determinar cuándo marcar los registros como fraudulentos.

Estos procesos permiten a los servicios financieros ofrecer mejores garantías a sus consumidores y clientes.



El auge del big data conlleva un enorme potencial para los inversores. Muchos han implementado sistemas predictivos diseñados para comprender conjuntos de datos, digerir grandes cantidades de datos y luego informar las decisiones de inversión.

Estos conjuntos de datos han tenido éxito, pero la precisión de geolocalización rara vez se utiliza de forma óptima en este ámbito. La inteligencia de localización proporciona una comprensión más detallada de las tendencias y la ingesta de estos conjuntos de datos precisos puede ayudar a los inversores a adelantarse a la competencia.

La comprensión de cómo se mueven y comportan las poblaciones en masa está disponible en el mundo online. La localización ofrece algo ligeramente diferente. Ayuda a comprender cómo se mueven los consumidores en el mundo offline.

El uso de la localización permite un desfase mínimo entre la comprensión agregada de las tendencias de consumo y la capacidad de los inversores para prever el rendimiento de las carteras y los mercados financieros.

Esto permite a los inversores actuar con rapidez y decisión. La localización es un fantástico indicador del comportamiento de los mercados, las marcas o los individuos. Con los progresos realizados en materia de precisión por algunos en este espacio, esto resultará ser uno de los próximos pasos en el análisis predictivo para el sector financiero.



Para los seguros, la ubicación lo es todo. Muchas aseguradoras pueden beneficiarse inmediatamente de la calidad de geolocalización para modelar mejor el riesgo y mejorar drásticamente sus suscripciones y precios.

En los seguros, casi todos los datos tienen relación con la ubicación.

Datos sobre la delincuencia: conocer el riesgo de delincuencia en lugares concretos, incluyendo datos históricos y soluciones predictivas, puede aportar importantes ventajas a las aseguradoras.

Catástrofes: mediante el análisis de datos, las aseguradoras pueden mitigar los riesgos de las catástrofes en función de la ubicación del cliente.

Datos sobre el comportamiento: el uso de nuevos tipos de datos sobre el comportamiento, como la localización, puede permitir a las aseguradoras comprender mejor el comportamiento de los consumidores. Esto ayuda a predecir el riesgo y a fijar los precios.

Estos conjuntos de datos están ahora disponibles en grandes cantidades. La localización precisa permite una visión más exacta y la capacidad de generar estos datos, así como de almacenarlos y procesarlos, ha cambiado las reglas del juego para el sector de los seguros.


Nuevos ingresos

Para las empresas financieras, los datos de los consumidores también son la clave de los nuevos ingresos. Permite a las empresas maximizar los ingresos de los canales existentes.

Por ejemplo, utilizando el marketing de datos de precisión, las empresas financieras pueden identificar productos y servicios que se ajustan mucho más a clientes específicos. Esto proporciona más valor tanto para los clientes como para los socios de la marca.

Entender el comportamiento de los clientes permite a las empresas comprender qué tipo de persona es más valiosa para su negocio.

Utilizando estos datos, es posible crear parecidos y utilizarlos para dirigir una actividad de marketing más específica a los clientes que representan un mayor potencial de ingresos.

[mkdf_separator class_name="" type="normal" position="center" color="#E8E8E8″ border_style="solid" width="100%" thickness="3px" top_margin="50px" bottom_margin="20px"]

Añada datos a su negocio

[mkdf_button size="" type="" text="Empieza" custom_class="" icon_pack="font_awesome" fa_icon="" link="/contact-data" target="_self" color="" hover_color="" background_color=" hover_background_color="" border_color=" hover_border_color="" font_size="" font_weight="" margin="]
[mkdf_separator class_name="" type="normal" position="center" color="#E8E8E8″ border_style="solid" width="100%" thickness="3px" top_margin="20px" bottom_margin="0px"]