Es liegt nahe, dass auch der Finanzsektor aus dem erheblichen Nutzenpotenzial von Smart Data schöpfen und davon entscheidend profitieren kann, egal ob im Rahmen von Kreditvergabeverfahren oder im Zahlungsverkehr. Denn zum einen erheben Banken, FinTechs und anderen Unternehmen im Finanzwesen eine erhebliche Menge an Kundendaten, die sich mit der Verlagerung vieler Finanzdienstleistungen ins Internet potenziert hat. Zum anderen haben sie ein großes Interesse daran, das Zahlungsverhalten und die Ausgabebereitschaft der Kundinnen und Kunden mithilfe von Datenauswertungen besser zu verstehen. Gerade die häufig kostenfrei angebotenen Kontoinformationsdienste zur Erstellung von Finanzübersichten bieten durch die Aufbereitung von Kontoumsätzen einen reichen Fundus an Transaktionsdaten. Mithilfe solcher Informationen eröffnet sich die Möglichkeit, Kundenbedürfnisse präzise zu ermitteln, entsprechend passgenaue Finanz- und andere Produkte zu entwickeln und individualisierte Werbung zu schalten. Außerdem erlauben so analysierte Kundendaten es auch, vereinfachte Bonitätsprüfungen im Rahmen der Kreditvergabe durchzuführen, da aus den Umsatzdaten valide Aussagen über die persönlichen und wirtschaftlichen Verhältnisse der Kundin bzw. des Kunden möglich sind.
Doch reicht das Potenzial von Smart-Data im Finanzsektor über die Prüfung der Kreditwürdigkeit und den klassischen Anwendungsfall der vertriebsorientierten Analysen hinaus. Gerade im Finanzwesen sind Unternehmen besonders gefährdet, durch betrügerische Handlungen erhebliche finanzielle Schäden davonzutragen. Big-Data-Analysen ermöglichen es, auffällige Vorgänge in Sekundenschnelle zu erfassen. In der Menge an Daten lassen sich auf diesem Weg erst Unregelmäßigkeiten (sog. Red Flags) und sodann auch betrugsverdächtige Personen leichter identifizieren und Betrugsrisiken so minimieren, und dies äußerst kostensparend. Daher setzen Finanzinstitute mittlerweile auch ganz gezielt auf Smart-Data-Verfahren im Rahmen der Betrugserkennung und -prävention (sog. fraud detection and prevention).