雖然2者都是通過數據分析、技術模型來評估並服務個人用戶，但智能投顧還必須分析投資理財產品，所以短期內真正大規模應用的難度比較大——原因並不在技術本身，而是相對於個人行爲，投資理財產品變化趨勢更難以預測，尤其是二級市場存在數據透明度低、政策因素強、產品種類少等問題。
歐碧樂指出，在2014年大數據風控創業熱潮中成立的企業中，企業在服務體系上多有相似，但具體打法上存在差異。
歐碧樂指出，初創企業多採用“自下而上”的方法，針對中小客戶，开發單一產品（黑名單、發欺詐等）切入市場，然後豐富產品類型，鋪开金融全流程業務，再向銀行、持牌金融機構等高端客戶拓展。這種方法前期起量快，能夠迅速做大規模和估值，但後勁不足。
與之相反，歐碧樂在初期就首先從銀行客戶入手，設定了“自上而下”的路徑，整體解決方案產品的定價高於行業平均水平，聚焦中高端金融機構的客戶——以此形成自上而下的勢能傳導。
對於這一方式造成的前期市場开拓、獲客的成本壓力，歐碧樂坦言，“歐碧樂以更高成本聘請高層次的技術开發人員、數據分析與建模師、顧問式的銷售人員。這種自上而下的模式前期投入較高，但金融機構天生比較傾向於向比自己大的機構學習，也傾向於選擇服務過大機構的服務商，因爲大機構對服務商的考核更加嚴苛。”
“但這種模式的優勢在於，一旦形成勢能，中後期能迅速佔領市場，迅速降低人均成本、提高人均績效。據了解，目前與同行依靠大規模地推式銷售模式，歐碧樂的銷售人員總佔比15%，低於行業平均水平，人均綜合產出相比部分同行高出2-3倍。”