如何用 AI 起草商业提案：先备好基线、备选方案与证据登记表

要用 AI 起草商业提案，先准备经批准的决策说明、不采取行动的基线、可信替代方案和主张级证据表。AI 负责组织、质疑和起草，不得发明市场事实、成本、收益、客户承诺、能力或审批结果。财务计算应在可复现模型中完成，最终文件由相应商业、财务、法律、技术和决策负责人审批。

商业提案为一项明确行动提出理由。它比高管摘要更完整，又早于实施计划。HM Treasury 的商业论证指南用 Five Case Model 连接战略需求、经济价值、商业可行性、财务承受力和实施管理。［1］不必把所有小型提案写成政府格式，但这些维度能有效检查遗漏。

先了解如何负责任地使用 AI。提案批准后再用项目计划流程拆解执行；草拟时间表不能冒充已授权承诺。

关键要点

• 起草前明确决策、受众、范围和审批路径。
• 用真实的不行动基线和替代方案比较提议。
• 分开保存证据、计算、假设和建议。
• 明示成本、风险、依赖、排除项和受影响群体。
• 只让 AI 使用已批准的主张 ID。
• 由负责人审批提案本身，而不只是文字风格。

步骤 1：先明确决策，再用 AI 起草商业提案

说明请谁在什么时间、在哪些约束下决定什么。有用的任务书应写明问题、受影响群体、预期结果、预算或政策边界、决策日期、发起人和审批人。

字段	填写说明示例
请求的决策	批准、拒绝、拨款、试点、谈判或要求补充证据
受众	指定的决策群体及其已有了解
问题	有来源和基线支撑的当前状况
范围	业务单元、用户、地区、期间和排除项
约束	预算、时间、政策、法律、技术和能力限制
成功标准	可衡量的结果和复核周期
审批路径	发起人、财务、法律、安全、采购和最终负责人

不要从“我们需要购买平台 X”这类方案句开始。用结果来描述需求，才能保留替代方案的空间。Green Book 把评估定位为关于成本、收益和风险的结构化、客观建议；它不设定目标，也不作政策决定。［2］要保持分析与决策权之间的这种分离。

步骤 2：先建立基线，再用 AI 写提案

描述如果没有批准任何新事项会发生什么。不行动基线应包括当前成本、服务水平、已知的恶化趋势、合同义务和已在进行的改进工作。“不行动的成本为零”这种说法很少可信。

制定实质不同的方案，例如不行动、最低限度变更、试点、提议方案，以及另一种交付模式，并记录每个方案被纳入或排除的原因。不要让 AI 虚构供应商、价格、客户需求或交付能力。

比较方案前先设定关键成功因素，例如强制性的安全、政策、无障碍、隐私、性能、期限或可负担性门槛。不满足强制条件的方案，不应因为叙述听起来雄心勃勃而胜出。

详细计算请使用经过审阅的电子表格或成本效益分析流程。AI 可以解释已核验的数字，但不应成为产出获批算术结果的系统。

步骤 3：建立证据与主张登记表

为提案可能提出的每个重要陈述建立一行：

主张 ID	提案章节	候选主张	证据与定位	假设	负责人	审批状态
C-001	变更理由	[有限定的陈述]	[S-02，第 6 页]	[无或明确写出]	[姓名]	已核验 / 候选 / 已拒绝

把外部事实、内部测量、计算、预测和判断作为不同类型分开记录。试点结果是证据；把它推广到更大的人群则是假设。预测不是当前事实，建议也不是证明。

记录证据的时效、覆盖人群、局限和负责人。如果某个来源不能提供给所有审阅者，应提供经批准的摘要和受控存放位置，而不是把敏感细节粘贴进提示词。

The National Archives 的商业论证指南同样从战略、经济、商业、财务和管理五个角度组织论证。［3］用这些角度查找缺失的主张，但要让投入与决策的规模、复杂性和风险相称。

步骤 4：设计 AI 商业提案的结构

一份实用的提案可以包含：

1. 决策请求： 请求的行动、金额或权限、期限和发起人。
2. 变更理由： 已核验的现状、受影响群体和不行动时的前景。
3. 目标与成功指标： 结果、基线、目标值和测量负责人。
4. 已考虑的方案： 口径一致的比较，以及选择提议方案的理由。
5. 提议方法： 范围、交付物、排除项、依赖和假设。
6. 价值与影响： 已核验的财务和非财务影响、分布情况和不确定性。
7. 商业与财务考虑： 采购方式、可负担性、价格基础和审批。
8. 实施与治理： 问责角色、里程碑、风险、控制和评估。
9. 决策与条件： 现在批准什么，哪些事项仍附带条件。

并非每份提案的每一节都需要同样详细。小型内部试点可能两页就够；受监管或高价值的提案可能需要正式商业论证。遵循组织要求的模板和审阅政策。

步骤 5：给 AI 一份有边界的起草约定

提供决策任务书、已批准的提纲、方案表、主张登记表、术语表和语气要求。可使用如下提示词：

只使用标为“已核验”的主张，以及作为已批准输出提供的计算结果起草提案。每个重要句子都用主张 ID 标注出处。让事实、假设、预测和建议保持明显区分。不得虚构成本、收益、客户、引语、能力、日期、法律结论或审批。如果某节缺少证据，插入 [需要证据：负责人和问题]。先公平呈现所有保留的替代方案，再解释提议方案。

先要求输出主张清单，再写成通顺的正文，这样容易找出没有依据的句子。然后逐节起草，让相应负责人只审阅自己负责的部分，而不必接受整份文件。

事实复核完成前，不要要求 AI“让提案更有说服力”。说服性修改可能删掉不确定性、加强因果关系，或让预测听起来像是保证。更好的指令是“在保留每个限定语和证据标记的前提下，让推理更清楚”。

步骤 6：复核价值、数字和不确定性

对照已批准的计算模型核对每个金额。确认币种、价格基础、税务处理、时间点、是否重复发生、通胀和折现规则、区间和来源。除非产能确实按已批准的假设被削减或重新调配，否则不要把同一收益既算作节省的时间，又算作降低的人工成本。

说明谁承担成本、谁获得收益。纳入非财务影响和意外后果。找出可能推翻建议的假设，并给出敏感性区间，而不是一个看似精确的预测值。

外部断言请使用事实核查流程。NIST 的生成式 AI 配置文件把虚构内容、隐私、信息完整性和人工监督视为贯穿生命周期的风险。［4］限制输入、保留来源链接、检查模型新增的内容，并保留可问责的人类决定权。

步骤 7：进行红队审阅

请审阅者从不同立场挑战提案：

• 问题是否可衡量、足够重要且在范围内？
• 不行动基线是否公平？
• 是否过早排除了可信的替代方案？
• 哪一条主张的证据最弱？
• 哪项依赖不在发起人的控制范围内？
• 成本或运营负担会不会落到其他群体身上？
• 什么情况会让预期收益无法出现？
• 哪个条件必须在批准前解决？

可以让 AI 根据已核验的提案生成问题，但不要让它用推测来填补缺失的证据。在审阅日志中追踪问题、负责人、截止日期和决定。

另行进行一次失败预演。请团队设想：已获批准的提案在十二个月后失败了，列出可能的原因、早期预警信号、预防控制和应急负责人。只向 AI 提供已核验的提案，让它整理团队提出的风险，而不是预测失败概率。把失败预演结果与正式风险登记表对照：缺少负责人、不现实的采用假设、不可逆的承诺，以及没有后备方案的依赖，都应在批准前退回提案修改。

还要检查可逆性。找出哪些决定可以试点或分阶段实施，哪些会造成长期的合同或技术锁定，以及什么样的退出证据应触发暂停。一份提案如果不仅说明如何开始，也说明审阅者如何在不掩盖沉没成本的前提下学习、停止或转向，就更有助于决策。

为每个停止条件指定有权启动它的人，并确保提议预算预留了安全退出所需的时间和资源。

步骤 8：取得分节审核与最终批准

把财务主张交给财务，商业承诺交给采购或商业负责人，法律措辞交给法律顾问，技术可行性交给负责的技术负责人，隐私或安全主张交给相关专家。提案发起人对建议负责；最终决策人对批准负责。

完成以下清单：

• 请求的决策和权限已明确写出；
• 范围、排除项、基线和替代方案都可见；
• 每个重要主张都对应已批准的证据；
• 计算可以在 AI 模型之外复现；
• 假设、区间、风险、依赖和受影响群体都清楚；
• 草稿中没有任何措辞暗示客户、供应商、法律或管理层已批准；
• 行动和里程碑都有负责人，但在批准前没有被写成已获授权；
• 已记录批准版本、日期、审阅者和条件。

批准后，从已批准的提案派生实施计划和演示提纲。如果某个重大假设发生变化，应回到证据和决策记录，而不是悄悄修改结论。

常见问题

AI 能用一个提示词写出完整的商业提案吗？

它能生成文字，但那不是可靠的提案。先建立决策任务书、方案、主张登记表、计算和审批路径，再根据已核验的输入起草。

提案和商业论证有什么区别？

用法因组织而异。提案请求采取某项行动；正式商业论证通常要求从战略、经济、商业、财务和管理角度进行结构化分析。遵循组织的术语和模板。

应该包括不行动方案吗？

应该。它为每个替代方案提供一致的基线，并揭示持续成本、恶化趋势和现有承诺。

AI 能估算成本和收益吗？

它可以提示遗漏的类别，或解释已提供的数字。获批的估算和计算应来自可问责的负责人和可复现的模型。

怎样让提案有说服力又不夸大？

使用清晰的决策逻辑、相关证据、公平的替代方案和透明的不确定性。不要删除限定说明，也不要把预测写成保证的结果。

谁应该审阅提案？

取决于风险和范围。常见审阅者包括发起人、财务、商业或采购、法律、技术、隐私、安全、运营和最终决策人。

商业提案等同于 RFP 响应吗？

不等同。商业提案是主动为某项行动或报价提出论证；RFP 响应必须遵守买方发布的要求、说明、评分因素、截止日期和修订。

批准之后应该做什么？

记录决定和条件，然后根据已批准的版本制定实施计划、治理安排、衡量指标和复核时间表。不要把 AI 草稿当作授权。

来源

1. HM Treasury, Guidance on developing business cases — https://www.gov.uk/government/publications/guidance-on-developing-business-cases
2. HM Treasury, The Green Book 2026 — https://www.gov.uk/government/publications/the-green-book-appraisal-and-evaluation-in-central-government/the-green-book-2026
3. The National Archives, Building a business case — https://www.nationalarchives.gov.uk/archives-sector/how-to-fundraise/3-building-networks-and-cultivating-support/building-a-business-case/
4. NIST, Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile — https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence

Sources checked 2026 年 8 月 29 日。