機器學習 (ML) 已應用於機器人咨詢以提高咨詢質量，本文討論了機器學習可以應用於機器人顧問的領域。
機器人顧問通過數字平臺向銀行客戶或客戶經理 (RM) 提供投資咨詢，而人工幹預最少。越來越多的銀行和客戶轉向智能投顧，因為它的用戶友好性、隨時隨地的便利性和成本競爭力。
基本上，機器人顧問是一個評估客戶投資概況、投資組合/產品概況以及這些概況的匹配過程的過程。
目前，投資建議使用簡單的算法。例如，將低投資風險的客戶與低產品風險評級組合進行匹配。
為了使咨詢變得更加復雜，正在開展多項高級研究，特別是在機器學習領域。以下是可以應用機器學習的三個領域。 投資組合簡介 在瞬息萬變的金融市場中，今天的投資組合配置文件更新太慢了。應用新的ML技術分析市場數據，實時更新投資組合概況，幫助客戶把握每一個投資機會。
可以為投資組合中股票的價格波動與投資組合風險指標之間的關系構建 ML 模型。因此該模型可以動態調整風險指標，例如投資組合的風險評級。 客戶投資簡介 如今，客戶投資資料僅包含靜態數據，例如某些產品的年資經驗。它們不包括不斷發展且對咨詢過程至關重要的客戶投資行為。
ML 可以通過掃描投資決策來了解客戶的投資行為及其變化。例如，投資決策從股票轉向基金可能表明客戶投資偏好發生了變化。
由於銀行的法律義務，客戶行為的更新不會自動應用。但是，RM 會收到客戶投資行為變化的警報，並與客戶確認他們的新偏好。從而使機器人顧問提供更合適的投資建議。 咨詢流程 目前，咨詢流程是一個硬編碼的匹配過程。該過程本身並不是通過學習歷史投資交易而自我進化的。
機器學習技術，如深度學習，可以用來使咨詢過程更加智能。以前和正在進行的概況和交易可用作咨詢過程持續培訓的培訓數據。
例如，最初的咨詢可能會給出出售微軟和購買亞馬遜的投資建議。學習投資交易一個月後，可自行調整。所以在同樣的情況下，會給出不同的投資建議。
這種自我調整是機器學習最強大的部分，是傳統咨詢過程無法比擬的。
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