心理测评报告后，系统可以推荐支持资源。AI 可以根据分数、维度、开放题摘要和用户身份推荐咨询、课程、EAP、复测或转介。资源推荐看起来方便，但必须记录依据和人工确认。
NIST 生成式 AI 风险管理资料强调识别和管理生成式 AI 风险。心理支持资源推荐涉及个体决策，更要能解释依据。
推荐依据要显示出来
AI 推荐睡眠资源，是因为睡眠维度偏低、开放题提到失眠，还是因为用户选择了相关困扰？依据不同，推荐可信度不同。系统应把推荐理由展示给审核人。
橙星云可以记录量表维度、风险等级、用户自选需求、历史支持记录和资源匹配规则。AI 推荐只是草稿，最终是否推荐由人工确认。
对于高风险线索，AI 不应只推荐普通课程。系统应优先进入人工复核，并提示危机支持、专业会谈或转介路径。
资源库要分场景
学校可以推荐心理中心预约、班级主题课、家校沟通；企业可以推荐 EAP、压力课程、管理支持；咨询机构可以推荐复访、转介或量表追踪。不同场景的资源不能混用。
系统应记录资源是否可用、适用对象、预约方式和服务状态。AI 推荐已经下线或不适用的资源，会降低用户信任。
人工确认后，还要记录用户是否接受。点击资源、预约成功、取消、暂缓和拒绝，都能帮助机构复盘资源是否匹配。
推荐不能替代专业判断
AI 推荐适合处理初步匹配，涉及危机、严重功能受损或复杂个案时，专业人员仍要判断。橙星云可以把高风险推荐锁定到人工确认后再显示。
资源推荐还要避免过度推送。同一用户短时间内收到多条资源建议，可能会感到被打扰。系统可以按风险等级和用户选择控制推荐频率。
推荐资源也要有失效检查。预约入口关闭、服务名额已满或课程下架时，系统应停止推荐，并提示管理员更新资源库。
管理员也可以查看推荐采纳率，用来判断资源库是否贴近对象需求。
这类文章面向搜索“心理测评AI推荐资源靠谱吗”“心理测评报告后怎么自动推荐支持”的读者。资源推荐需要依据、资源库和人工确认一起管理。