机器学习 (ML) 已应用于机器人咨询以提高咨询质量，本文讨论了机器学习可以应用于机器人顾问的领域。
机器人顾问通过数字平台向银行客户或客户经理 (RM) 提供投资咨询，而人工干预最少。越来越多的银行和客户转向智能投顾，因为它的用户友好性、随时随地的便利性和成本竞争力。
基本上，机器人顾问是一个评估客户投资概况、投资组合/产品概况以及这些概况的匹配过程的过程。
目前，投资建议使用简单的算法。例如，将低投资风险的客户与低产品风险评级组合进行匹配。
为了使咨询变得更加复杂，正在开展多项高级研究，特别是在机器学习领域。以下是可以应用机器学习的三个领域。 投资组合简介 在瞬息万变的金融市场中，今天的投资组合配置文件更新太慢了。应用新的ML技术分析市场数据，实时更新投资组合概况，帮助客户把握每一个投资机会。
可以为投资组合中股票的价格波动与投资组合风险指标之间的关系构建 ML 模型。因此该模型可以动态调整风险指标，例如投资组合的风险评级。 客户投资简介 如今，客户投资资料仅包含静态数据，例如某些产品的年资经验。它们不包括不断发展且对咨询过程至关重要的客户投资行为。
ML 可以通过扫描投资决策来了解客户的投资行为及其变化。例如，投资决策从股票转向基金可能表明客户投资偏好发生了变化。
由于银行的法律义务，客户行为的更新不会自动应用。但是，RM 会收到客户投资行为变化的警报，并与客户确认他们的新偏好。从而使机器人顾问提供更合适的投资建议。 咨询流程 目前，咨询流程是一个硬编码的匹配过程。该过程本身并不是通过学习历史投资交易而自我进化的。
机器学习技术，如深度学习，可以用来使咨询过程更加智能。以前和正在进行的概况和交易可用作咨询过程持续培训的培训数据。
例如，最初的咨询可能会给出出售微软和购买亚马逊的投资建议。学习投资交易一个月后，可自行调整。所以在同样的情况下，会给出不同的投资建议。
这种自我调整是机器学习最强大的部分，是传统咨询过程无法比拟的。 感谢您阅读这篇文章，以下是金融科技透视的其它文章：
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