銷售團隊和方案架構師都知道，回覆RFP（請求提案）和安全問卷是時間黑洞。一份典型的安全問卷動輒上百道題，涉及產品架構、資料合規、加密標準等細節，每次手動撰寫不僅重複勞動，還容易前後不一。Diligio試圖用一套雙模型AI系統解決這個痛點——它不是簡單的模板填充，而是讓兩個模型互相校驗，保證輸出內容有據可查。
雙模型如何分工協作
Diligio的核心思路是「寫+查」分離。第一輪由Anthropic的Claude Haiku 4.5負責草擬答覆，這個模型以快速生成長文字見長，適合應對流程性問題的初稿。然後Gemini 3.5 Flash登場，它不負責寫，而是逐條對照企業上傳的源材料（比如白皮書、資料安全認證、歷史提案）來驗證Claude的回答是否準確。如果發現偏差，系統會自動修正或標記異常。這種設計很務實——既利用了Claude的流暢表達，又藉助Gemini的檢索能力把回覆「錨定」在真實文件上。
實際跑一遍流程大致是這樣的：團隊先把公司現成的技術規範、合規證明、案例研究上傳到Diligio平臺，系統會建立索引。接到新的RFP後，只需匯入文件或連結，AI會自動拆解問題並匹配源材料。對於重複出現的問題（比如「你們的SOC 2報告覆蓋哪些區域？」），系統會記住之前的回答並提示更新。這尤其適合那些同一份問卷被不同客戶反覆問的場景。
典型使用場景：誰在用，解決什麼問題
最直接的受眾是企業級SaaS公司的銷售工程團隊。他們每天要面對來自大客戶採購部門的標準問卷，內容大同小異，但每次都需要手動調整措辭和版本日期。Diligio可以把響應時間從幾天壓縮到幾小時，而且確保每個回答都指向最新版本的文件。舉個例子：某家雲安全公司同時跟進三個潛在客戶，每個客戶都發了長達50頁的安全問卷。以往團隊需要三到四個人並行處理，現在一兩個工程師用Diligio就能搞定，剩下的人繼續推進其他任務。
另一個場景是投招標過程中的盡職調查。金融科技和醫療健康公司經常要應對複雜的合規審查，Diligio可以自動調取財務報表、隱私政策、資料處理協議等材料，生成初步回覆。當然，最終輸出仍需要法務或合規人員複核，但AI已經完成了80%的重複性工作，人力只需聚焦在關鍵判斷上。
與同類工具相比的亮點
- 雙模型校驗機制：不止是生成文字，還通過第二模型事實核查，降低「AI幻覺」風險。這對於涉及合規責任的場景尤其重要。
- 源材料繫結：每個回答都能追溯到具體的文件段落，方便審計和修改。不是黑箱輸出，而是可解釋的。
- 團隊協作友好：支援多人同時編輯、評論和版本管理，適配企業工作流。
不過也有需要注意的地方。Diligio目前只支援英文文件處理，中文內容的支援尚未明確。此外，雙模型架構意味著需要同時呼叫兩個API，響應速度可能比單模型慢幾秒——但在RFP這種非實時場景中，幾秒延遲完全可以接受。
定價與上手建議
截止目前，Diligio沒有公開的標準定價頁面，需聯絡銷售洽談。屬於典型的企業級SaaS定價模式，按域名或席位計費。平臺提供免費試用，可以上傳少量文件體驗完整流程。建議在試用期重點測試兩點：一是自己的文件型別（PDF、Word、表格）是否被正確解析，二是對於高度專業化的技術問題，AI引用的準確率是否能滿足要求。
如果團隊每週處理超過5份RFP或安全問卷，Diligio能顯著減少加班時間。但如果只是偶爾一兩個月碰上一次，可能傳統模板加手動彙編價效比更高——畢竟平臺的學習成本和部署也需要時間。
小結：值得關注的企業AI應用方向
Diligio沒有追大模型的熱度，而是找準了一個具體的耗時間場景：企業重複性文案撰寫與核對。它的雙模型設計思路對其它AI應用也有啟發意義——讓模型互相校驗而非依賴單一輸出。對於正在為RFP和問卷頭痛的團隊來說，這是一個值得花30分鐘嘗試的工具。
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