作者：Susan

編輯：王與桐

心理健康賽道，一直都是一個具備矛盾性的賽道：需求側消費者使用習慣未培育起來、付費門檻太高、供給側高度不足；但與此同時，幾乎不需要大規模的可靠數據也能確定這個市場具備系統性趨勢機會。

試圖證明心理健康賽道存在巨大市場的論據總是不乏的：“中科院心理研究所《2019—2020中國國民心理健康發展報告》指出數億人需要心理保健……”、“《2020大眾心理健康洞察報告》顯示超過8成的受訪者有過抑郁和焦慮情緒”、“收入更高的人群對自我精神和情緒更加關注”、“收入更低的人群，更容易出現情緒和精神問題”、“美國心理學會指出美國每五人中有一人存在精神衛生問題”……

數據之外，大眾對于心理健康賽道的認知更多來源于個人體驗：越來越多案例在真實生活中發生或者在媒體報道上被看到——甚至有人因為始終不得其法而選擇離世。

心理健康賽道中，針對非病理性的情緒健康服務，主要是心理咨詢服務及情緒健康的自助式產品。從商業價值維度看其滲透率，從社會價值維度看其普惠程度，二者互為一體。

但目前來看，在國內，情緒健康的普惠之道， 還有很長的路要走。

01 需求端：游離在醫保體系外的心理健康服務

心理咨詢服務及情緒健康的自助式產品無法單獨治療已經確診為病理性的精神衛生問題，比如抑郁癥、焦慮癥等。這些服務更多是配合正規醫療處方，對用戶進一步提供情緒上的幫助；或者單獨解決抑郁情緒、家庭及人際關系困擾、失眠等非病理性問題。

心理咨詢需求端的桎梏，主要由來訪者對自我病恥感的抵觸、服務過程高度非標和成果不可測量使來訪者產生不信任感、價格中樞高，共同造成。

但最主要的原因是，貴。

“不是沒需求，是價格門檻對于想要體驗一下的來訪者嘗試成本過高。”壹心理聯合創始人曹洪雯向36氪表示。

國內新銳或者中腰部咨詢師單次咨詢價格（50分鐘）普遍在300-600元左右，資深至頭部咨詢師單次咨詢價格區間在700-1500元。一般而言，來訪者在咨詢期間至少需要維持每周一次的咨詢頻率，整體開銷負擔很大。

“美國的心理咨詢服務價格中樞也較高，但中美心理健康行業在支付端存在較大的差異。”58產業基金新服務小組告訴36氪。美國商業醫療保險及企業員工福利均對心理服務給與一定程度的覆蓋；而在國內，EAP（Employee Assistance Programe）等業態已在國內開展將近二十年，但國內企業對相關員工心理關懷服務的支付意愿仍然普遍較低。頭部互聯網心理咨詢平臺均表示，平臺均試圖與商業保險進行合作，但截止目前為止暫未開發出較好的商業模式。

2016年及2018年北京及深圳就出現了將心理咨詢納入醫保的試點政策，未見醫保支付的進一步普及。今年，廣州也將醫院體系內的心理治療服務納入醫保的政策。

但考慮到心理咨詢服務的基本供給都在這些政策試點的體系外，同時考慮到還有如此多醫療需求爭奪極為有限的醫保資源，醫保覆蓋在中長期仍是悲觀的。

02 供給端：從業者難賺錢

截止2021年，全國通過學會考試的心理咨詢師持證者約有130萬人，但持證與具備執業水平完全是兩碼事。到底全國真正受薪從業、具備執業水平的心理咨詢師有多少，行業主要玩家給出的數據也不盡相同，數據區間在5-10萬之間。

互聯網心理咨詢平臺壹點靈表示，平臺雖然入駐有數萬名專業心理咨詢師，但為滿足平臺的執業水準要求，真正活躍且能夠為用戶保障心理服務質量的咨詢師只占部分比例。

需求端的低滲透率，導致醫院體系以外的心理咨詢師以及非頭部的咨詢師較難接到足夠的個案，“吃土”就是從業人員供給側少的最主要原因。

已經不怎么賺錢，還得另外交錢。

咨詢師在職業成長過程中，需要持續支付培訓費用以及督導成本，以提升自身的執業質量——在主觀性極大的咨訪過程中，來訪者的“脫落率”通常是其中一個較為客觀的執業質量指標，它指的是來訪者接觸咨詢師后判斷咨詢師“主觀不合適”因而終止咨詢。

“良好的督導老師，每小時價格也是跟資深心理咨詢師對外價格類似，價格相對高昂。咨詢師在成才過程中是需要較高頻地接受督導的。”壹心理曹洪雯表示。成才周期3-5年以上，壹心理創始人黃偉強曾經在其他媒體采訪中提到。

由于行業不具備權威的職業基礎培訓體系和基礎設施，目前行業的培訓及督導基礎設施主要是由頭部心理咨詢平臺玩家和心理咨詢培訓機構各自投入建設的，相對割裂。在行業不存在公證體系的情況下，從業人員在不同主體之間的累計咨詢小時數、培訓及督導情況，缺乏具備公信力的流通憑證。

“咨詢師在我們幾家頭部互聯網平臺的公開累計咨詢小時數是可以參考的，在平臺掛牌評估過程中予以考慮。但咨詢師在其他機構的從業經驗就基本無法辨認了。我們會對咨詢師進行水平評估然后準入，但是也需要咨詢師在平臺重新累計咨詢時間。”壹點靈聯合創始人王丁向36氪表示。

03 新模式：互聯網心理咨詢平臺，能否改良經濟模型？

互聯網心理咨詢平臺正在通過新的單位經濟模型將心理咨詢價格中樞降下來，打破傳統心理咨詢的惡性循環。

雖然互聯網心理咨詢平臺的形式早已出現，但過往更多互聯網平臺僅是充當了信息撮合的角色，其交付模式并沒有改變，同時，產品化、數字化、標準化思維欠缺，背后并沒有系統性地實現一個新的經濟模型。

心理咨詢業務的中樞價格受到行業過往服務價位的心理錨定所影響，以及咨詢師的月度收入水平影響——接單量不夠、單次價格便降不下來，糊不了口、咨詢師也只能改行。但是單純粗暴地提升接單量，將很大程度影響咨詢師的執業質量和執業習慣。

因此，足夠的訂單量、質量控制、咨詢師的行為洞察、供給側基礎設施的投入，是單位經濟模型改良的關鍵。

根據頭部玩家對咨詢師行為觀察，一名咨詢師每月需要完成咨詢服務、報告編寫、個案研究、參與培訓輔導等工作內容，在保證執業質量的前提下，每月可承受的飽和咨詢服務小時數上限大概在60-90小時之間。

傳統的心理咨詢作業模式之下，心理咨詢的供需匹配受到地域上的供給限制、時間的制約和線下場所的成本等等影響，中腰部咨詢師基本多數無法達到工作飽和狀態。

通過向來訪者開放遠程咨詢服務的選項，咨詢師和來訪者可以突破諸多傳統業務形態的制約，撮合更多供需，盡量靠近咨詢師的飽和工作量。心理咨詢平臺目前也基本實現了機器人助手進行前期的來訪者線上接待，減少因為反饋不及時帶來的流量損失。

現在，已有個別互聯網心理咨詢平臺目前已通過改良的經濟模型實現低價格中樞，其心理咨詢業務的平均客單價低于300元/單次，600元/單次以上的資深心理咨詢師比例占整體咨詢師的少數。這個價格中樞足以激發更多潛在心理咨詢需求真實轉化為付費個案、提高滲透率。在該種作業形態下，平臺咨詢師平均月薪區間約在一萬五以上，收入已較可觀。

量多了，數字化和標準化便是質量控制的抓手。心理咨詢是一件高度非標準的服務，不但來訪者本身千人千面，咨詢師的流派、性情、執業習慣也是千差萬別。

04 標準化，決定了平臺質量的控制能力

那么，如何提升標準化程度？

首先，對用戶畫像及咨詢師進行精細的數字化畫像標簽，便是第一個解構該種非標準的標準化思路。精準分診，可以減少脫落率，而脫落率的減低，直接降低了接單量的損耗，同時也能體現用戶主觀滿意度。

其次，對咨訪過程中的關鍵節點和關鍵活動，實施SOP（Standard Operating Process標準化作業流程）進行約束。平臺通過咨詢師的線上咨詢報告內容進行過程督導，結合用戶評價，評估咨詢師執業質量。在這個過程中，對不同表現的咨詢師的流量傾斜進行調整，保證good case持續發生。

但是，針對這種模式也存在頗多具有爭議性的傳聞，比如某互聯網平臺的經濟模型實際未實現低價格中樞、低價僅是引流價格，新的業務模型也導致咨詢師執業質量參差不齊。

36氪向投資人求證，投資人表示取得的盡調資料是客觀反映出該平臺已實現較低的平均客單價，并反映平臺的用戶體驗是良好的：“我們關注這樣的創新是否真實的、可持續的，對社會是有價值的。”

更大的流量下，心理咨詢平臺的質量控制，確實是需要繼續探索的課題。

“我們認為離線場景的標準化督導是很比較難實施的，所以我們（所投項目）將咨詢場景搬到線上App內，在咨訪過程保密和不涉及用戶隱私的前提下，通過線上交互的數據分析和用戶反饋，去督導咨詢師的服務質量。”峰瑞資本副總裁陳哲向36氪表示。

其投資的新銳互聯網咨詢平臺Glowe閣樓選擇了全壘打CBT（Cognitive Behavioural Therapy 認知行為療法）的人工咨詢服務，相比精神分析法等流派，CBT等具有結構化范式和較短的治療周期等特點，為標準化提供了一種可能性。

輔助工具也能進一步幫助標準化提升。“我們在心理咨詢業務中進一步配置數字化干預方案，能夠有效輔助心理咨詢師開展咨詢服務，服務效率和標準化也得以大幅度提升。”壹點靈聯合創始人王丁表示。

質量控制以外，更值得關注的是，在行業有限的咨詢師供給中，不是所有咨詢師都能適應這種互聯網作業形態。

在心理咨詢行業入局最早的壹心理，也開始試圖探索新的經濟模型。憑借著較為完善的供給側建設和較大量的咨詢師覆蓋，壹心理也已經完成對咨詢師行為的洞察。

“在我們的供應鏈中，資歷相對深的心理咨詢師，從觀念到行為習慣已經形成路徑依賴，是無法適應較多的接單量和標準化的，強行改變會極大損耗其執業質量。但是稍年輕的咨詢師可以實現。我們目前正從培訓源頭去向咨詢師賦予標準化作業觀念、更現代化和數字化的作業行為習慣。”壹心理聯合創始人曹洪雯向36氪介紹道：“我們基本沒有怎么大力推廣這個作業形態，就得到了很多咨詢師的積極反饋。”

在該作業形態下，壹心理的新銳咨詢師的價格區間也能保持在單次300元以下，新銳咨詢師平均月薪區間約在6,000-8,000元之間。

不過，咨詢師的低客單價行為始終是個階段性的行為。隨著咨詢師的專業成長，逐步提高單次咨詢價格，公平地反映自身的專業水平提升程度，并換去更多的自由時間用以生活或者學習發展，是合情又自然的選擇。

這說明這個低單價經濟模型的維持和大規模推廣，不但需要保持大量的訂單、實現更標準化的作業，還需要保持一個不斷增長的新入行咨詢師數量。

這個行業的供給確實是在增長的，而頭部玩家需要在咨詢師的招募-培訓-咨詢服務與賦能-督導全供應鏈上，持續進行自己的投入。

正向循環，具備可能性。

05 心理領域AI機器人及數字療法，離替代人工有多遠？

人工服務的解決思路并沒有完全解決問題，因此行業便開始看向AI。

心理領域AI對話機器人及數字化干預療法主要以CBT（Cognitive Behavioural Therapy 認知行為療法）為范式，這主要是由于CBT擁有高度結構化的特征，天然存在數字化的可能性。

CBT的咨訪對話本身可以看作一個封閉式的任務導向型對話，需要跟蹤的對話狀態及對話策略可以是有限的。在有限場景內，AI更容易做出妥當的、有邏輯延續性的回復。目前除了應用于毒品等嚴重成癮性問題的解決，CBT的AI應用主要針對抑郁、焦慮、失眠等幾類最廣譜適應癥。

美國較為知名的心理領域數字療法企業Pear Therapeutics及心理AI對話機器人Woebot，以及國內目前的心理領域AI機器人玩家密友智能、聆心智能、西湖心辰、連信科技等等，在主要業務板塊上均是采取此路徑。前述互聯網咨詢平臺壹點靈也開始涉足。

市場是真的有需求。由于客單價低、性價比高，各玩家的商用方案均收到G端、B端的良好反饋——比如某玩家的標準化服務是數百元/人/年、無限次對話，在客單價上幾乎是對人工心理咨詢服務的降維式打擊。

國內玩家已經逐步切入2G、2B行業場景，比如軍隊/武警/消防官兵等特殊職業、精神衛生醫生群體的輔助需求、社區居民和社工群體、大型企事業單位等。

在足夠的數據訓練下，目前的AI自然語言處理水平基本可無障礙地實現一個合格CBT療程，改變用戶的認知及行為模式。但由于心理咨詢的咨訪過程存在隱私性的倫理要求，各玩家在建立和訓練模型時可取得的數據量總是有限、且可能存在樣本偏差的，導致模型能力有所局限。

在未實現足夠廣泛和海量的數據訓練之前，“如果能夠通過固定問題做好恰當的診斷分型，AI的治療手段很好，但是超過他問題范疇的情況，他可能沒辦法像一位醫療專家那樣可以做出綜合判斷與恰當應對。”密友智能創始人湯開智向36氪介紹。

采用這樣的解決思路也不代表就實現了數字療法。數字療法需要經過嚴謹的、樣本充分隨機的臨床實證，滿足詢證醫學的要求。國內玩家各類臨床實驗均在進展中，擬根據最終取得的臨床成果向國家藥監局申請醫療機械認證。

但如果只有CBT數字化療程，AI就是一個硬邦邦、冷冰冰的對話機器，還是家長式訓話的那種。

CBT數字化療程中，用戶基本無法與機器人產生情緒連接和情緒陪伴的感受，部分用戶可能對CBT療程話術感到不適應、或者甚至不適合CBT的療法，心理AI機器人通常需要搭配其他解決方案或者情緒話術為用戶提供更好的使用體驗。

而訓練出一個具備良好識別能力和情緒支持能力的AI機器人，則門檻更高。

開放域對話能力、良好共情能力、情緒疏導能力，要求情緒支持AI機器人擁有強語義識別、用戶狀態識別能力和更廣泛的知識圖譜和更豐富的對話策略。在用戶情緒表達相對隱性、沒有明確情緒關鍵詞的情況下，機器人需要仍然能準確區分出用戶的情緒、識別出用戶的情緒狀態，比如“我想要去天臺”根據人類常識這可能是一個危險預警；“又下雨了”也許傳遞的是沮喪情緒。

清華大學教授、同時也是聆心智能創始人黃民烈認為，識別用戶的語義和狀態只是第一階段。機器人接下來需要對于用戶的每種狀態給與豐富的回應策略，比如表達支持、贊同、情緒映射、復述、自我暴露和及時反饋等策略，達到情緒支持。更進一步，根據用戶的狀態提供進一步的情緒疏導和指導方案。這當中存在的多輪對話繼續涉及大量的強語義識別、一致性問題、情緒識別和策略決策。

這需要巨量的、經過妥善標注的數據，對情緒識別模型進行訓練。

如同AI在其他應用領域存在的問題一樣，數據量以及人工數據標注成本是心理領域AI發展的主要關鍵。目前自然語言處理領域已經可以采用基于Transformer 神經網絡模型開發的預訓練模型，可以廣泛地實現人工智能的無監督學習——不需要人工再對每一個用于訓練模型的數據進行標注，從而大幅減少高昂的人工數據標注成本、提高機器學習效率。

但是，在不同形態的業務中都訓練出參數足夠大的預訓練模型，這當中的訓練成本以及該模型的人工評價成本，對于心理AI玩家也非常高。

更大的挑戰在于，玩家在心理領域的實踐中發現，過往機器學習在自然語言細粒度情感分析中使用的情緒維度和用戶狀態維度，根本不適用復雜的心理咨詢場景。

不同玩家都向36氪表示，針對用戶狀態的標簽，玩家們在實踐中都結合更深入的心理服務洞察和經驗積累，重構了一套用戶狀態標注設計體系。標注體系不但需要具備足夠多的、顆粒度足夠細的標簽，而且標簽之間需要具備良好的排他性（exclusiveness),才有可能訓練出準確的模型識別能力。

然而，即使現階段的自然語言處理發展程度有限，人工智能已經體現出其價值。

情緒機器人已經可以初步進行用戶狀態識別，并做出分診，根據用戶基本問題類別推薦個性化的內容、或指導方案。其中，在與用戶對話中，AI識別用戶的危險情緒、作出預警并及時引入人類干預，擁有巨大意義，那也許就能挽救一個人的生命。

“我們認為，心理AI的治療解決方案的效果，跟人工智能的自然語言處理技術水平，不是完全等同的。”密友智能創始人湯開智認為，“并不需要人工智能完全像一個心理咨詢師那樣子按照人的樣子流暢說話，用戶才能得到妥善地照顧，相對結構化但是也兼顧人性化用戶體驗的數字健康方案也能取得良好療效。”

雖然心理咨詢服務在C端構成比較復雜的交付體驗，但行業貧瘠的供給側和心理咨詢服務的高價格中樞，會否使得中國的AI心理機器人細分成為最快實現高滲透率的行業方案，值得再去觀察。

06 需求分層，淺層服務及自助式工具

“不是所有的情緒需求都需要即時交互式的心理健康服務，都市壓力、人際關系、親密關系、個人成長等等問題帶來的淺層情緒需求，是更加廣泛的需求。”58產業基金新服務小組向36氪補充道。

行業玩家可以通過其他人力供給以及自助式產品，來滿足相對淺層的情緒需求。對用戶來說，這些淺層需求的及時排解，是預防情緒問題升級的有效手段，價格也比較低廉。對行業玩家來說，這也是標準化及規模化的機會。

比如互聯網心理咨詢平臺推出低價付費的24小時傾訴熱線，只需要按照規定范式培訓傾聽師，使其具備初步的情緒支持及情緒疏導能力，緩解用戶應激情緒即可，不需要具備復雜的心理咨詢技能，供給培育效率更高。

以學院派風格心理知識內容及共情性話題積具了大量流量的Knowyourself，發展異步式情緒咨詢服務，用戶通過書信體的方式傾訴煩惱，聊愈師按照規定范式解構內容、識別需求，并按照范式提供情緒支持、疏導和解決指導。異步式的傾訴服務，進一步緩解供給壓力。

但以Knowyourself為代表的心理健康企業和HeartlyLab為國內大熱代表的正念冥想企業將著眼點更多放在了引導健康生活方式上。經營方式上，上述企業按照消費品打法，認真經營內容和品牌故事，對外輸出成體系化的品牌人格。

這樣的經營選擇使得發展標準化的自助式產品成為可能——提供標準化的付費課程、測評、周邊產品、配套電子穿戴產品，無需面對業務的規模化瓶頸和非標特性。

積極心理的社交產品，是另外的自助和互助形式，比如Hope。Hope是讓用戶在App上為自己埋下一個時間膠囊、寄送一封給未來自己的信。在Hope上還可以記錄下為了自己改善努力的日記和to do list、隨機滑動指南針匿名看到其他用戶的積極to do list、或者匿名找到21天共同陪伴努力的小伙伴。積極溫暖的互助體驗，讓用戶對社區產生感情連接，也產生可觀的用戶留存。

讓每個人都可以得到幫助

這是一個少見的、同時具備商業價值和人文關懷的賽道；這也是一個困難的、同時要兼顧商業和倫理的賽道。

全民普惠的情景，最終仍然依賴企業端、商業保險及社會保險端等支付端的發展。但是這個領域也可以預見更多商業模式上的創新和技術的發展，讓需要的人，隨時可以拉開求助的門。