在量化投资中，数据模型是核心。在对比传统的主动投资和量化投资时有比喻称，这两者之间的差异如同中医和西医的差异：传统投资像中医，更多地依靠经验和感觉;量化投资则像是西医，依托于医学仪器，得出结论、对症下药。
“人的话更有主观能动性，更灵活，当一个新的局面或者新的主题或者新的逻辑出来的时候，人能够马上跟住，机器就没有那么快。”上述北京量化投资经理对第一财经表示。
“有些特定时点上的事情，比如‘股灾’那段时间的一些事情，其实是人为扭曲到证券市场本身的运行规律，如果是规律被扭曲了，也就意味着之前很多东西用起来必须谨慎，像那种时候，特殊情况下，你必须去做一些主观的判断。”他也进一步表示。
东方证券金融工程分析师朱剑涛认为，主动管理往往是基于对上市公司盈利能力、财务状况、估值水平等基本面信息的主观把握，而量化则是基于股价影响因素的统计分析，认为历史规律会在未来一段时间内持续。
“主动管理的逻辑明确，对政策、主题、市场情绪把握能力强;但缺点是股票覆盖面窄，大资金运作难度大;量化投资的缺点是，对市场突发情况的应变能力差，同质性现象严重。”朱剑涛分析称。
“智能投顾为什么现在还没有说哪个公司说是老大，整个行业的积累其实还不够。目前行业的聚焦还是在资产配置模型是否一致，做出来的东西差别也没有那么大，差别更多是在产品层面而不是配置层面。今后如果能把对数据的分析植入到系统模型之后，最后还是看模型，这里面是强大的数学计算能力。”某金融技术公司的财富管理部老总向《第一财经日报》表示，他所在的公司便在试水智能投顾，“我们在这个领域也在摸索”。
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