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AI心理管理员交接时，应核对账号权限、项目配置、未处理预警、外部专家账号和数据导出记录，避免管理断档。

AI心理系统停用或更换供应商时，应提前梳理报告、日志、账号、导出文件和历史项目，确保数据迁移有据可查。

AI心理使用告知文案应让学生、员工和家长看懂数据来源、使用目的、查看范围、人工复核和退出方式。

企业AI心理知识库上线后，应定期清理过期回答、敏感问题、转介入口和员工支持资源，确保回答口径持续可用。

多校区使用AI心理系统时，应把校区趋势、班级汇总和个体报告分层管理，避免权限过宽和数据误用。

AI心理工具续费时，机构应同时看活跃度、人工复核质量、服务承接结果和一线人员使用感受。

AI心理项目预算不能只看模型调用费，还要把人工复核、培训、权限、安全和服务承接成本一起估算。

AI心理工具供应商年度复盘应同时检查模型变更、数据处理、安全措施、服务响应和项目效果。

企业评估AI心理助手满意度时，应区分匿名反馈、个人经历和服务改进建议，避免让员工暴露隐私。

AI心理数据看板不应只展示热词和趋势，还要看预警复核、服务资源和后续处理是否跟得上。

AI心理系统上线培训应按管理员、心理老师、HR、外部专家等角色设计，确保权限、报告和复核流程被正确理解。

AI心理内容培训材料应帮助老师、HR和咨询师识别AI输出边界，区分科普、测评反馈、风险提示和人工判断。

AI心理输出被用户质疑时，应有申诉入口、人工复看、修改记录和结果反馈，避免让用户被自动结论困住。

AI模型更新可能影响心理报告措辞和解释口径，机构应保留旧报告、新解释和审核记录。

AI心理运营月报应同时看使用量、复核记录和服务承接，避免只把系统活跃度当成项目效果。

心理服务小程序接入AI时，应在入口提示、用户授权、服务边界和记录归档上写清规则，减少用户误解。

AI心理内容在企业内部转发后，HR应关注误读、隐私泄露和求助入口，避免员工把科普内容当成个人结论。