我想用 AI 寫標案與提案

我想用 AI 寫標案與提案的流程

1. 先分清楚你的痛點類型（搞錯這題，買什麼都不對）

   兩個維度要先想清楚。第一，被動還是主動：資安問卷是客戶寄過來你就得填、通常卡在交易最後階段；標案是主動出擊、你可以選擇要不要投。第二，問答型還是敘事型：兩百題問卷靠知識庫比對能解決一大半，政府補助案要寫三千字論述，靠 Q&A 庫拼不出來。兩個維度組合出四種需求，對應的工具完全不同。

2. 把 bid／no-bid 的判準寫下來（勝負常在這裡就決定了）

   投標這行有句老話：贏的關鍵是選對案子，不是寫得漂亮。真正的成本不是寫，是把時間花在贏不了的案子上。把你們的判準明文化——預算級距、客戶關係深度、技術契合度、競爭者是誰、過去同類案的勝率。AutogenAI 把 Qualify and Extract 放在流程第一段，Thalamus AI 則提供依自訂判準與歷史輸贏校準的 AI 評分，方向都是對的。但要注意：沒有歷史資料的團隊，AI 評分只是一組加權規則，價值有限。

3. 低成本驗證方向，再談企業級年約

   這個類別多數產品採詢價制、預算無法自估，少數例外是 DeepRFP（每人每月 89 美元起、7 天免費試用免信用卡）。拿一份真實的標案跑一次，你會很清楚 AI 在你的情境裡幫得上多少忙。確認方向對了之後，再去談 Responsive 或 Loopio 這種年約產品。跳過驗證直接簽三年約的團隊，通常在第二季就後悔。

4. 指定一個具名的知識庫負責人，並寫進他的績效

   這是台灣導入這類系統最常見的失敗點，比選錯產品常見得多。歐美公司有 proposal manager 這個職位，台灣多數是業務或 PM 兼著做——而兼職的人不會去整理知識庫，因為它永遠排在客戶急件後面。複審週期要依內容類型分開設：認證綁證書效期、產品描述綁改版節奏、公司資料每半年、法務條款在異動時觸發。用單一週期管全部，結果是全部一起腐爛。詳細做法見 [提案知識庫治理指南](/guide/proposal-knowledge-base-governance-2026)。