现阶段，金融产品的传统销售方式仍主要依靠理财师、客户经理等一线销售人员提供咨询、产品推介、后续跟踪服务等。理财师、客户经理需要经过专业的培训和通过资质认证，依据已掌握的专业知识和服务经验，根据客户的财务状况和需求制定专业的理财方案。然而有丰富经验的金牌理财师、客户经理人数有限，即使目标客户可无限拓展，也只有高资产的大客户，才有能力享受专属的个性化服务。面向众多普通用户，往往提供模式化服务，推介产品单一、有限，很难满足个性化需求。普通消费者金融专业知识欠缺，又无法享受到专业的顾问服务，导致普通消费者对金融产品的了解程度有限，无法购买到合适的金融产品，购买欲望也不够强烈。高资产客户开发存在天花板，国务院推行普惠金融政策，市场导向和政府推动意味着金融机构需要更多地开发普通消费者客户。受制于人才有限，人力成本高昂，传统的人工销售模式遇到瓶颈。
人工智能技术有着极低的边际成本，使得服务能够快速复制，基于人工智能技术开发的机器理财师，即机器投资顾问在金融业的应用，将能够快速复制一大批“专业的理财顾问”，从而打破人才数量有限、人力成本高昂等问题，高效地面向客户提供个性化服务，让普惠金融成为可能。在个性化理财服务环节，人工智能代替人类完成“分析”和“推理”工作，能够极大提升金融机构的服务效率和服务范围，能够优先降低成本、提高收益。目前，个性化的机器投资顾问服务还处于尝试阶段。个性化分析的基础是用户行为数据、消费数据、投资数据等的结构化积累，目前这些数据还难以获取并打通，因此，机器尚无法通过数据方式全面分析用户的偏好，关联相似偏好和资产基础的用户进行组合投资也无从谈起。已进行相关尝试的企业包括美国的Betterment、Wealthfront，国内的京东智投、投米RA（宜信旗下产品）等，主流机器投顾产品仍以问卷测试了解客户的过往投资情况、年龄、性别、职业、风险承受能力等，评估客户投资偏好为主，尽管产品宣传的描述为通过用户的登录频率等使用行为数据判断用户偏好，但仅作为辅助的参考手段。百度、蚂蚁金服等公司同样计划在个性化投资分析服务方面进行突破，但是目前成型的产品尚未面市，个性化投资顾问服务的推广还需底层数据源的整合。国内的用户历史投资数据分散在各家银行、保险公司手中，整合难度较大，成体系的时间难以估计，加上投资偏好评估模型的研发尚在进行，离个性化投资顾问产品成熟尚有一段不小的距离。(www.xing528.com)
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