有一种常见的误解，认为提案只是一份文档。
实际上，B2B 提案是一个工程系统，它结合了规范逻辑、商业推理、定价模型和叙述清晰度。如果说有什么不同的话，那就是文件只是表面而已。在它的下面是一个确保一致性和连贯性的依赖网络。
传统的提案撰写将这种复杂性隐藏在人类专业知识中。人工智能所做的不是“写得更快”，而是揭露和重建隐藏的工程，使提案首先发挥作用。
这就是文档工程哲学的起点。
结构与表达式之间的张力
每个提案都存在两个相互竞争的维度：
表达维度
结构维度
表达维度体现了说服力、清晰度和语气。
结构维度确保数量与定价表一致、规格与产品目录匹配以及术语保持内部一致。
人类作家不断在两者之间进行协商，在不破坏结构的情况下调整语言。人工智能提案生成必须协商相同的张力，但要通过算法。
这不是一个小问题。
要生成一个段落，系统必须保持对整个文档的移动部分的感知。
模板失败的原因
大多数早期的自动化尝试都依赖于模板。假设很简单：
“提案编写是重复的，因此模板替换应该有效。”
但是模板失败的原因只有一个：它们无法吸收变化。
买家可能会要求：
非标准数量
混合配置
不兼容的要求
不清楚的技术限制
在这种情况下，模板很容易崩溃。
人工智能不会避免模板；它用更具弹性的概念取代了它们：文档组件，根据上下文重新组装的灵活单元。
这种从固定模板到自适应组件的转变是自动化提案生成理念的基础。
定价悖论
定价看似数字，但它与上下文密切相关。
矛盾之处在于，定价规则必须保持确定性，但又必须应对不确定性的市场压力。
例如：
-
最小起订量影响单位成本
-
材料选择影响生产提前期
-
地区影响物流可行性
-
紧迫性重塑谈判窗口
定价模型就是对创建价格的约束系统进行建模。
人工智能提案生成器不会“发明价格”，而是会重构产生价格的逻辑。
这就是现代系统采用规则引擎、学习模式和上下文感知修饰符的原因。他们不将定价视为表格，而是将其视为响应机制。
将买家输入重新定义为工程材料
大多数买家信息都是不明确的。
人类会自然地理解细微差别；人工智能系统必须对其进行操作。
问题变成：
“我们如何将模糊性转化为结构化工程材料？”
这需要多次转换：
-
提取实体
-
解释意图
-
映射类别
-
消除不明确的请求的歧义
-
推断缺失数据
在文档工程中，这些不是语言任务，而是结构任务。
它们决定提案如何在下游组装。
这就是为什么像 SaleAI 这样的系统使用诸如 InsightScan 之类的代理，不是为了“读取”消息，而是为了将其内容塑造成文档引擎可以识别的形式操纵。
提案作为人工制品
未生成提案；它是构建的。
其组件遵循依赖关系图：
定价取决于规格
规格取决于提取的要求
条款取决于交付预期
叙述取决于以上所有内容
人工智能系统必须将文档视为构建过程，类似于编译代码。
这导致了最重要的哲学转变：
提案不是输出——构建它的系统才是真正的产品。
人工智能的作用：协调，而非创造力
人们很容易将人工智能想象成“作家”。
但更深层的事实是：
人工智能是约束的协调者。
其工作是：
强制结构关系
维护文档完整性
跨部分传播更改
确保逻辑一致性
稳定业务产品的代表性
人类依赖直觉，人工智能依赖结构。
人类依赖记忆，人工智能依赖依赖图。
人类依赖经验，人工智能依赖提取的信号。
这样生成的提案不仅速度更快，而且在结构上更值得信赖。
迈向提案系统的新蓝图
随着提案自动化的发展，出现了一种新的理念：
-
文档应该是模块化的，而不是单一的
-
组件应该适应，而不是保持固定
-
定价应与上下文相关，而不是静态的
-
需求应该被设计，而不是手动解释
-
工作流程应自行编排
提案生成的未来不在于模仿人类写作，而在于将业务文档重建为由结构逻辑和操作智能控制的系统。
在这个未来，人工智能不再是一种工具，而是定义提案如何形成的架构。
