AI 心理工具上线后，月报很容易变成一组使用数据。发放多少次测评，AI 生成多少份摘要，报告打开多少次，知识库被问了多少个问题。
这些数据有用，但它们只说明系统被使用。心理项目还要看解释有没有复核，风险有没有处理，服务有没有接上。
使用量回答覆盖范围
使用量适合放在月报第一层。它能说明本月覆盖了哪些年级、部门、项目组或来访者群体，也能看到参与率、完成率和入口使用情况。
学校可以看各年级完成情况，企业可以看不同部门参与差异，咨询机构可以看初访、测评、报告解释和复访的流转情况。
使用量不能单独代表效果。AI 解读打开次数很高，可能是用户认真阅读，也可能是用户反复寻找确定答案。报告生成量很多，也可能说明后续解释压力更大。
月报里还要区分主动使用和被动完成。普查任务、培训签到、员工自测、咨询前测评的参与动机不同，放在同一张表里会影响判断。机构需要知道哪些入口真正被需要，哪些入口只是被通知推动。
复核记录决定内容质量
AI 月报必须统计人工复核。哪些报告被人工确认，哪些 AI 摘要被修改，哪些预警被降级或升级，哪些开放题归纳被退回重写。
复核记录能说明机构是否把 AI 放在辅助位置。没有复核，后续很难解释某句话为什么出现在报告里，也很难处理用户质疑。
橙星云可以把自动报告、AI 辅助内容、人工复核意见和版本记录放在同一项目中。月报应从这些记录中提取问题，而不只统计生成数量。
服务承接看后续动作
心理项目的价值在后续。学校是否安排心理课、个别访谈、家校沟通和资源转介；企业是否提供 EAP、课程、主管沟通和休息调整；咨询机构是否完成预约和跟进。
月报要看预警后处理、报告解释后反馈、课程推荐后参与、转介后结果。没有后续动作，AI 只能提高信息整理速度，不能完成服务。
服务承接还要看资源容量。一个月出现较多需要关注的人，心理老师、EAP 顾问或咨询师是否有足够时间处理。系统提示再多，资源不足也会影响项目结果。
承接数据也要保留未完成事项。比如已触发预警但尚未访谈，已经预约但未到访，已经建议转介但没有反馈。只统计完成动作，会把服务压力藏起来。
月报要留下下月改进
月报最后要写清下月调整。哪些量表需要替换，哪些说明需要改写，哪些权限需要复查，哪些 AI 输出需要重新审核，哪些服务入口需要更明显。
还要记录上月问题是否解决。报告解释不清是否改了，入口误导是否调整了，预警处理慢是否增加人员了。
AI 心理运营月报要把使用、复核、服务和改进放在一起看。这样机构才知道系统是否服务了人，而不只是产生了更多数据。