政策有要求，市场有空白——FSHI填补这条鸿沟
法规要求"确保AI安全"，但没有具体指标告诉你什么才算"安全"。FSHI提供量化标准，让合规有据可依。
现有方案大多是事后检测，但AI风险一旦暴露就是灾难。FSHI关注认知健康，在问题萌芽阶段及时预警。
技术团队懂AI，但企业需要的是系统性的AI治理能力。FSHI帮助企业建立完整的人机协同治理框架。
模型性能指标很多，但没有"健康度"概念。FSHI首次提出AI认知健康指数，让AI也能"体检"。
| 能力维度 | 传统安全检测 | FSHI认知健康 |
|---|---|---|
| 关注点 | 漏洞、攻击、数据泄露 | 认知偏差、偏见漂移、意义偏移 |
| 时间维度 | 事后检测 | 事前预警 + 事中监控 + 事后复盘 |
| 输出形式 | 技术报告（非技术人员难以理解） | 可视化健康仪表盘（管理层可直接阅读） |
| 决策支撑 | 有限，需技术团队解读 | 完整，支撑董事会到业务一线的决策 |
| 持续性 | 一次性检测 | 持续监控，定期"体检" |
| 行业适配 | 通用框架 | 支持金融、信贷、审核等垂直场景定制 |
对信贷审核AI进行FSHI评估，识别模型在公平性、稳定性、可解释性方面的认知偏差。在贷款被拒时，FSHI报告可作为申诉依据。
满足《互联网信息服务算法推荐管理规定》等政策要求，提供可量化的AI健康证明，降低合规风险。
在引入外部AI服务前，通过FSHI评估AI模型的认知健康状态，避免引入"带病"AI系统。