一、技术原理

Wysa 的主线是CBT/ACT 等结构化心理干预的数字化：用对话式交互把“识别情绪—认知重评—行为实验—习惯养成”拆成微模块，并通过量表与日志实现可追踪。它既做 C 端自助，也做 B2B/B2G：例如在 NHS 侧，Wysa Digital Referral Assistant（DRA）被 NICE 描述为 UKCA Class I 的 AI 辅助分诊聊天机器人，可采集 PHQ-9、GAD-7、WSAS 等临床信息并做不符合条件者的即时指引。 

二、谁在做，具体做什么？

Wysa 的差异在于：它把“心理支持”拆成两种可售卖能力：

• 面向公共系统/医疗服务商：做“入口与分流”的 DRA（更像 Limbic 的同类）。 
• 面向保险/雇主：做“风险管理+用户自助”的 Wysa Assure。Swiss Re 的材料明确提到：Wysa Assure 将 Swiss Re 的风险评分机制与 Wysa 的 AI 心理支持结合，并为保险方提供报告套件用于组合管理。 

三、做到哪个程度了？

1）规模（可查）：Wysa 官方口径长期强调“600 万+用户”；Swiss Re 的新闻稿提到其服务覆盖多国，并在保险场景扩展到数万保单用户。

2）客户获得的帮助

• 可获得的“情绪急救包”：24/7、低羞耻、随时可用，把“我要不要去看医生”的门槛降到“先做一次自测/对话”。（在 NHS 入口产品中甚至直接做不符合条件者的即时指引）。 
• 技能内化与症状管理：研究不只看“聊得像不像人”，而是看是否能形成“治疗同盟感/工作联盟”。Frontiers in Digital Health 的研究显示：用户可以与 Wysa 形成可测量的工作联盟（WAI-SR），并在短期内有所提升。 
• 支付方价值：在保险产品里，Wysa Assure 叠加风险评分与报告，目标是把心理问题前置干预，减少恶化与高成本理赔压力（典型“健康管理→成本管理”逻辑）。 

3）粘性机制（为什么会复用）
Wysa 的粘性来自“可迁移的微习惯”与“支付方的持续触达”：

• 用户侧：情绪记录、睡眠/焦虑练习、压力场景下的即时干预，构成“触发—行动—反馈”的习惯回路；
• 机构侧：保险/雇主把它作为员工福利/保单服务的一部分，用户获取成本低、复用频率高，且支付方可看到聚合数据回报（报告套件）。

四、中国为什么没做到？

• 可被支付方长期采购的产品形态不足：中国保险与雇主健康管理仍在形成期，很多项目停留在“内容+咨询热线”，缺少“量化干预—风险管理—ROI 评估”的完整闭环。
• 合规与信任难题更尖锐：心理健康数据敏感度极高，PIPL 对敏感个人信息处理强调单独同意与必要性，这对持续追踪与建模提出更高门槛。 

五、中国如何补位/差异化

• 差异化方向：把“合规能力”产品化：用隐私分级、端侧处理、可验证审计，把“用户信任”变成竞争壁垒，而不是营销口号。
• 与保险共建“轻量 ROI 指标”：先从缺勤/就医转诊率/高风险预警触达等可量化指标切入，逐步走向医疗费用端的长期评估。
• 本土化临床内容：CBT 是框架，真正的“疗愈有效性”来自对本土压力源（升学、职场、家庭结构）的细颗粒脚本与训练任务设计。