近些年来，随着移动互联网技术的发展及业务应用的不断拓展，基于地理信息的服务(LBS)凭借其高效、便捷、灵活等特点，被越来越多的应用于各个行业，LBS的理论研究和应用软件也随之得到了快速的发展。在金融领域，虽然金融信息化技术在持续发展，各金融机构尤其是各家商业银行也都在不断拓展业务模式，在LBS服务方面却鲜有突破，大部分银行在其开发的移动客户端中只集成了周边的网点搜索功能。显然这样基本的服务无法满足当前用户逐渐提高的业务需求，也无法在激烈的行业竞争中脱颖而出。因此，LBS服务的引入，将极大的改善这种状况，并可以切实帮助银行改善用户关系，提升服务质量。　　 本文对移动金融的增值服务业务中的LBS应用进行了学习和研究。首先分析了和梳理了LBS的基础理论和关键技术，即移动定位技术以及个性化推荐技术，并针对LBS应用的发展进行了研究，尤其是在金融增值服务方面做了细致的调研和对比，针对当前的发展状况及用户需求，提出了LBS的移动金融增值服务的业务框架。LBS最大的优势在于其可以根据用户的个人状况而提供有针对性的服务----即一种个性化的服务。因此本文在提出了业务框架后，针对银行客户的不同特点，设计了两套不同的个性化推荐算法。其中，针对信用卡客户的消费需求以及较强的位置敏感性，采用了基于内容的个性化推荐技术;而针对银行的储蓄客户，采用了基于用户的协同过滤算法，以此帮助银行更好的向客户推荐不同的金融产品，拓展销售渠道。最后，本文针对目前在移动终端上比较主流的Android平台，并采用Google公司提供的Google Map API进行地图服务和定位服务的应用，从而实现了系统设计中的部分核心功能，对LBS在移动金融服务中的应用进行了尝试和探索。