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정보기술의 혁신과 함께 접근성과 편의성이 높은 비대면 채널의 로보어드바이저가 확산되고 있다. 금융소비자가 자신의 주관적인 투자성향을 포함하는 금융정보를 직접 입력하게 하는 것이 용이하지 않을 수 있다. 따라서 고객이 VOC나 온라인 상에 노출한 비정형자료를 기반으로 투자성향을 자동으로 파악 파악하는 하는 방법이 필요할 수 있다. 그런데 문서를 기반으로 한 예측기법은 각 분야별 텍스트의 성격이 많은 차이를 보이고 있다. 이에 따라 예측 성능이 달라지기 때문에 다양한 학습판별 알고리즘의 예측 성능평가를 수행함으로써, 금융소비자 성향 평가에 최적의 판별 규칙을 가진 알고리즘을 선정하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 잠재적 투자자가 공유한 온라인 상의 비정형 텍스트를 분석하고 자동적으로 그에 맞는 투자상품을 추천하여 주는 지능적 방법을 제안한다.