在如今競(jìng)爭(zhēng)激烈的招投標(biāo)市場(chǎng)中，AI技術(shù)被廣泛應(yīng)用于標(biāo)書制作，大大提高了效率。然而，不少投標(biāo)人卻因?yàn)閷?duì)AI的過度依賴，陷入了各種“翻車”困境，這些坑，90%的投標(biāo)人都在踩。

一、盲目信任AI，忽視人工審核

AI雖然強(qiáng)大，但并非萬能。比如，曾有一家建筑公司，完全依賴AI生成標(biāo)書，結(jié)果AI在技術(shù)參數(shù)描述上出現(xiàn)了錯(cuò)誤，將“混凝土強(qiáng)度C30”誤寫為“混凝土強(qiáng)度C3”，這看似小小的失誤，卻直接導(dǎo)致投標(biāo)被廢。

AI生成的內(nèi)容只是初步框架，人工審核才是關(guān)鍵，必須仔細(xì)核對(duì)每一個(gè)細(xì)節(jié)，確保無誤。

二、模板套用不當(dāng)，缺乏針對(duì)性

很多投標(biāo)人為了省事，直接用AI生成的通用模板，卻不結(jié)合項(xiàng)目實(shí)際情況。比如，一家軟件公司投標(biāo)一個(gè)醫(yī)療行業(yè)的項(xiàng)目，標(biāo)書中卻充斥著電商行業(yè)的案例和解決方案，完全不貼合項(xiàng)目需求，最終落選。

每個(gè)項(xiàng)目都有其獨(dú)特性，標(biāo)書必須根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性化定制，突出自身優(yōu)勢(shì)和對(duì)項(xiàng)目的精準(zhǔn)理解。

三、數(shù)據(jù)引用混亂，缺乏權(quán)威性

AI在搜索數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)抓取到不準(zhǔn)確或過時(shí)的信息。比如，一家環(huán)保企業(yè)投標(biāo)時(shí)，AI引用的行業(yè)數(shù)據(jù)是幾年前的，而行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)早已更新，這使得標(biāo)書的可信度大打折扣。

在使用AI獲取數(shù)據(jù)時(shí)，要對(duì)數(shù)據(jù)來源進(jìn)行嚴(yán)格篩選，優(yōu)先選擇權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的最新數(shù)據(jù)，必要時(shí)進(jìn)行實(shí)地調(diào)研或咨詢專業(yè)人士，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性。

AI標(biāo)書正確打開方式

1.數(shù)據(jù)投喂要獨(dú)家：輸入企業(yè)歷史中標(biāo)文件、項(xiàng)目案例，生成個(gè)性化內(nèi)容。例如，慧中標(biāo)AI等工具支持上傳知識(shí)庫資料，避免模板化。

2.人工潤色是關(guān)鍵：重點(diǎn)修改技術(shù)方案、服務(wù)承諾等核心板塊，加入項(xiàng)目專屬細(xì)節(jié)。某科技公司通過“AI初稿+專家審核”模式，中標(biāo)率提升40%。

3.查重工具要會(huì)用：定稿前檢測(cè)文本結(jié)構(gòu)相似性、圖片雷同因素，將查重率控制在10%以內(nèi)。

AI是工具，不是“甩鍋神器”。合規(guī)標(biāo)書=70%人工原創(chuàng)+20%AI輔助+10%查重兜底。記?。褐袠?biāo)靠實(shí)力，合規(guī)靠警惕！