在匈裔美国经济学家J.C.海萨尼（John C.Harsanyi，1920-05-29～2000-08-09）转换提出之前，由于局中人不知道其他局中人的收益函数，也不知道其他人将如何采取策略选择，因此局中人无法做出占优决策，在这一阶段，不完全信息博弈被认为无法分析。直至海萨尼于20世纪60年代发表的论文《贝叶斯局中人完成的不完全信息博弈》中提出解决不完全信息博弈的新方法——引入虚拟局中人“自然”，并假定“自然”首先行动决定所有局中人的类型和行动，而每个局中人仅仅知道自己的类型，不知道其他局中人的类型，从而把不完全信息博弈转换成不完美信息博弈，使博弈过程可顺利实现。这种转换被称为“海萨尼转换”，并已成为处理不完全信息博弈的标准方法。

在海萨尼转换下，“自然”在一开始就掌握所有局中人的类型集合以及类型的分布。其中，类型是对某一类个人特征的完备描述，可能的类型集被称为“类型空间”。所有局中人对自然的信念相同，每个局中人虽然不知道其他局中人的类型，但是知道其他局中人采取决策的依据。因此，每个局中人在知道自己类型的情况下，根据条件概率推测其他局中人的类型，然后做出最优的决策，这样不完全信息博弈得以转换为完全但不完美信息博弈，从而可以用标准的分析技术进行分析。

以现代企业竞争为例，某一市场原本被A企业垄断，B企业考虑是否进入。B企业知道A企业是否允许进入，将取决于A企业阻挠B企业进入所花费的成本。如果阻挠的成本低，那么A企业的占优战略是阻挠，则B不进入。如果阻挠的成本高，那么A企业的占优战略是默许B进入。B企业所不知道的，是A企业的阻挠成本是高是低。某一局中人所拥有的全部私人信息称为其类型。在上述例子中，高阻挠成本和低阻挠成本是两种不同的类型。运用海萨尼的方法，所有局中人的真实类型都是给定的。其他局中人虽然不清楚某一局中人的真实类型，但知道这些可能出现的类型的分布概率，而且这种概率是公共知识。在本例中，公共知识意味着B企业知道A企业高阻挠成本与低阻挠成本的分布概率，且 A也清楚B知道这一概率。

海萨尼转换解决了博弈理论在分析不完全信息博弈时的困难，将不完全信息博弈纳入到博弈理论的分析框架之中，极大地拓展了博弈理论的分析范围和应用理论，对博弈论的研究具有重要贡献。