로보어드바이저는 컴퓨터 공학에 기반을 둔 퀀트와 구분된다. 퀀트 공학이 과거 데이터를 추종해 미래를 예측하는 반면 로보어드바이저는 스스로 데이터 조합을 익히고 학습하는 ‘머신러닝’ 기술이 적용됐다. 다양한 미래 변수를 고려해 미래를 예측할 수 있다는 것이 특징이다. 최근엔 인공지능의 오류를 잡아내기 위해 빅데이터 분석 전문가들의 손길이 더해져 ‘휴먼 로보어드바이저’라는 새로운 영역이 탄생했다.
로보어드바이저 상품이 지향하는 바는 중위험·중수익이다. 상품 설계자들은 코스피지수, S&P지수, 다우존스지수 등 각종 투자지표 1년 수익률을 초과해 수익을 내는 것을 목표로 삼기 때문에 단기에 고수익을 내려는 이들에겐 적합하지 않다.
로보어드바이저의 분석 모형 대부분이 거시경제 지표를 비롯해 수백조개에 달하는 데이터를 입력해 장기 수익률을 분석한 뒤 미래를 예측하는 기법을 활용한다. 포트폴리오 개념을 제공한다는 것도 로보어드바이저 장점이다.