数字资产配置极大地弥补了传统财富管理行业的不足。从理论上讲，与传统理财顾问结合不仅可以准确计算和定制资产组合，还可以消除情感投资，自动智能地帮助中产阶级完成私人银行层面的财富管理。马科维茨1952年提出了投资组合理论，但该理论的完善和实际应用一直存在困难。几十年来，只有少数几家国际私人股本公司表示，它们能够充分利用数字资产配置公司。近年来，数字资产配置公司的数量逐渐增多，但金融技术仍处于优化阶段，门槛相当高。
此外，一方面，国内理财顾问与基金经理以交易佣金为顾问费用，潜在中有可能导致他们鼓励客户频繁交易，从中获取佣金。另一方面，私人理财和财富管理服务门槛高，人工、规模等成本不菲，服务门槛难以下沉成为财富管理业的一大难点。
从底层金融资产的丰富性来看，数字化资产配置需要拥有足够丰富且不同相关程度的资产，以保证资产分散，并起到监控市场、对冲风险、相互调配等作用。
计算量也是长期困扰着的难题，即便现在也有不少公司难以快速完成这样的计算。倘若需要配置10个类别的资产，每一个可能的组合方式对应着不同的程度的风险收益，以精确至小数点后四位的计算量而言，就有高达10的36次方种组合方式，需要通过比较，才能找到最优组合。数字化资产配置会根据用户特征定制资产配置组合，意味着每个人都需要进行这样大的计算量，以找到最优解。
机器在运行过程中，还需要通过机器学习实时捕捉金融市场参数，调整模型和资产组合，进行再平衡和调仓。全球拥有数百个金融市场以及各种各样的数据，在不同的市场里，又有不同的因子去做分析判断，比方说供求关系、美元指数、市场的风险偏好、资产的正负相关度等等，各方面都有多种追踪的价格表现和互动表现，需要机器学习实时跟进计算、优化模型。
国内市场的适配也是门槛之一。相比于美国等成熟市场，国内市场还有其特殊性。美国的数字化资产配置采用ETF为底层资产，美国ETF的显著特征是数量多、品种多、当天交易、费率低廉，而我国ETF产品只有127只，规模不足且大部分以股票型为主，结构相对简单，很难分散风险。必须用其他资产作为补充和代替。
国内可以使用市场上的3000多只公募基金作为底层资产的补充。但公募基金也有缺点，市场拥有很多主动管理型基金，在资产配置时，需要排除风格多变、波动大的积极管理型基金，筛选出走势与相关大类资产表现接近的基金，以便充分模拟相应资产走向，保证资产组合风险/收益的可预测性。
从交易成本来看，国内的公募基金有申购费、赎回费等交易成本。在赎回时，不同的基金到帐的时间也不一样，有T+0、T+1、甚至T+7到账，可能会在执行当中带来很大的交易成本与时间磨损，这为数字化资产配置在国内的发展也带来了种种困难。财富管理的数字化趋势数学家与工程师们为传统财富管理业解决了金融与技术难题，拥有用户基础与历史积淀的财富管理机构开始纷纷探索如何布局数字化方向。在国内外都出现了传统金融机构与科技金融企业在财富管理业务上相互融合的趋势。今年3月，华尔街著名投行高盛宣布收购线上退休账户理财平台Honest Dollar;去年8月，全球最大的资产管理公司贝莱德收购了数字化资产配置初创公司Future Advisor。
但需要注意的是，人们的传统理财观念要转变到数字化理财，不能被强行灌输，而需要一个过渡阶段。对金融科技公司来说，基因在于科技，线上的技术与算法是优势。而财富管理机构、理财顾问公司等，优势则在于专业的基金经理、善于沟通的理财顾问等人才优势。
通过与数字化资产配置平台的合作，未来资产管理机构可以服务更多客户，实现业务下沉;理财顾问不需要再纠结于复杂的金融市场和组合方式，可以专心于与客户沟通，了解用户需求;机构本身也可以将自身产品合理配置到资产组合中，从人员到业绩实现业务升级和行业转型。
国内财富管理行业还处于起步阶段，数字化有利于财富管理行业的快速发展。数字资产配置公司使用“人机一体化”的方法,通过合作机构用户,使许可服务客户和技术专家专门从事技术,这是一个表现精细分工的产业和唯一的方式为人们过渡金融概念。
