AI 自動化 ROI 怎麼算？可以請 AI 幫你算一頁

可以。把兩週記錄下來的件數、每件花幾分鐘、薪資和錯誤次數，加上方案的報價與試跑結果，貼給 ChatGPT、Claude 或 Gemini 這類 AI 助理，請它照下面的公式算，幾分鐘就有一頁試算：每月價值、每月成本、淨效益和回本期。想知道「只有 60% 能自動處理會怎樣」，也可以請它換個假設再算一次。

導入 AI 之前，老闆最常問：「這一個月到底划不划算？」這正是最該先問的問題。「每天可以省兩小時」是很好的起點；要做決定，還要知道是誰的兩小時、值多少錢，以及上線後還有哪些成本。這篇先給可以直接複製的問法，再說算完要檢查什麼、數字怎麼用 Excel 準備，並用一個訂單輸入的示意情境從頭算一次。

直接問 AI：3 句可以複製的問法

複製下面的句子，把數字換成你的就好（範例都是示意）。

算一頁試算

請幫我算一個 AI 自動化方案每月划不划算。現況：每月約 1,200 張訂單，每張人工輸入 6 分鐘，每月出錯約 24 張，每次錯誤的後續處理約 NT$800，全負擔時薪 NT$350。方案：建置費 NT$360,000，分 24 個月攤提；模型用量每張約 NT$2.5；主機與維護每月 NT$7,000；試跑時 80% 可自動處理、每張抽看 1 分鐘，20% 轉給人、每張 5 分鐘；錯誤預估降到每月 6 張。請照這兩個公式算：每月價值＝省下的工時 × 全負擔時薪＋避免的錯誤次數 × 每次錯誤成本；每月成本＝建置費 ÷ 攤提月數＋模型用量＋主機與維護＋剩下的人工審核時數 × 全負擔時薪。省下的工時算原本人工的全部時間，審核時間只放在成本，不要重複扣。請用表格列出每一項的算式和金額，最後算出每月淨效益，以及回本期＝建置費 ÷（每月價值 − 每月經常成本）。

算全負擔時薪

請幫我算全負擔時薪，並列出算式：月薪 36,000 元、一年發 14 個月；雇主負擔的勞健保與勞退，以月薪的兩成、一年 12 個月概算；座位、電腦、軟體等開銷每月 3,000 元；一年實際工作約 1,800 小時。

換個假設再算

請用同一套公式，分別重算三種情況：自動處理率只有 60%、每月只有 300 張、建置費改成分 12 個月攤提。和原本的結果並列成一張表，並告訴我哪一個假設對每月淨效益影響最大。

AI 算完，檢查這 3 件事

1. 算式和單位對不對：分鐘有沒有換成小時、每月和每年有沒有混在一起。請它列出每一項的算式，你在 Excel 裡抽算一兩項；AI 也可能算錯。
2. 有沒有重複扣或漏算：審核時間只能在一邊扣。時薪要用全負擔時薪，不是「月薪 ÷ 240」；錯誤成本、審核時間與維護，最容易漏掉。
3. 數字是不是你量出來的：AI 只會用你給的數字。件數和每件時間要來自兩週記錄，自動處理率要來自你自己資料的試跑；量不到的速度與營收效果，先不要算進去，列為「額外的好處」就好。

薪資和訂單都是內部資料。用公司的企業方案，或只貼彙總後的數字（件數、平均分鐘數、平均時薪），不要上傳個人薪資明細和客戶名稱。

示意試算：每月 1,200 張訂單的 key-in

把第一句問法交給 AI，它列出的表大致會像下面這樣。情境是示意：一家貿易公司每月收到約 1,200 張客戶訂單（PDF、Email、傳真），業助逐筆輸入 ERP，每張平均 6 分鐘，錯誤率約 2%。改用 AI 讀取訂單、比對主檔後建單（做法見用 AI 讀訂單與報價單），試跑結果是 80% 可以自動建單、只需抽看，20% 轉給人處理。

回本期＝建置費 ÷（每月價值 − 每月經常成本）＝ 360,000 ÷（56,400 − 22,600）≈ 11 個月。

這張表有兩個值得注意的地方：

• 兩個方向都容易算錯。 如果用「月薪 ÷ 240」算時薪、又沒算錯誤成本，價值只剩約 18,000 元，會以為不划算；反過來，漏掉審核時間與維護，成本只剩 20,000 元，又會高估效益。
• 自動處理率是最敏感的假設。 如果只有 60% 能自動處理，審核時間會變成約 52 小時，每月淨效益降到約 NT$13,200，回本期拉長到約 13 個月。所以要用自己的真實資料試跑，不要只看展示案例。

想更省事：讓 Excel 和 AI 配合

公式裡的數字，都可以先在 Excel 或 Google 試算表準備好，每次請 AI 試算時一起附上。

1. 連續兩週記錄現況

挑一個想改善的流程，例如訂單輸入。連續兩週，每天記下處理了幾件、每件大約多久、出了幾次錯。做一張 Google 表單讓同事下班前填一次，回覆會自動進試算表，兩週後用樞紐分析表加總：這就是要貼給 AI 的現況數字，也是上線後比較的基準。

2. 算出全負擔時薪

全負擔時薪＝（月薪 × 每年發薪月數＋雇主負擔的保險與退休金＋座位、電腦、軟體等開銷）÷ 每年實際工作時數。

以 2026 年的費率概算，雇主要負擔勞保與就業保險（費率合計 12.5%，雇主負擔七成）、健保（費率 5.17%，雇主負擔六成，並以本人加平均眷口 0.56 人計），以及至少 6% 的勞退提繳，合計約是投保薪資的兩成，另有依行業而定的職災保險。照第二句問法的示意數字，全負擔時薪約 NT$350，是「月薪 ÷ 240」的兩倍多。

3. 從過去三個月的單據回推每次錯誤成本

錯誤的成本包括補寄的運費、退貨處理、業務和客服花的時間、給客戶的折讓，而且發現得越晚越貴：輸入時抓到只要改一個欄位，出貨後才發現就是一整套補救流程。從過去三個月的退貨單、折讓單和客訴紀錄回推一個平均值，就是第一句問法裡「每次錯誤的後續處理」那個數字。

4. 請對方用 100 件真實資料試跑

評估任何 AI 方案時，都可以請對方用你自己的 100 件真實資料試跑，記下三個數字：自動處理率、每件的模型成本、抽查與例外處理花的時間。把這三個數字換進第一句問法，結果才會貼近你的實際情況。

試算時容易漏掉的四項成本

• 人工審核與例外處理：AI 自動化很少做到「完全不用人看」。例外通常是最難的那幾件，每件花的時間往往是抽查的好幾倍，要單獨估。
• 隨用量成長的模型費用：單價會降，但件數會變多、用法會變重，總帳單常常不降反升，這就是傑文斯悖論在公司裡的樣子。該盯的是每件成本；用量又大又穩定的話，也可以評估把部分工作移到地端模型（見本地 AI 的考量）。
• 輸入一變，就要維護：新客戶的訂單格式、ERP 的欄位調整、料號改編、模型版本更新，都會讓自動處理率往下掉。每個月要預留維護的時間，也要有人負責。
• 導入初期的磨合：前一兩個月通常要人工和 AI 並行確認，自動處理率也還在爬升；實際回本點晚一兩個月，是正常的。

試算結果還不划算時

同一套系統，如果每月只有 300 張訂單：價值約 NT$14,100，成本約 NT$25,900，每月淨效益是負的；扣掉經常成本後每月只剩約 3,000 元可以回收建置費，要九年多才回本。這時可以換個做法：

還沒確定該從哪個流程開始的話，可以參考導入 AI 從哪裡開始，重新挑一次。

什麼時候可以考慮下一步

• 試算算得出每月淨效益，而且那個流程件數多、規則清楚。
• 每天都在匯出、上傳、複製貼上同樣的訂單和檔案。
• 希望 AI 直接讀到 ERP 的客戶與料號主檔，不用每次附上。
• 需要每一筆處理都留下紀錄，上線後的件數、審核時數也不想每月手動統計。

下一步：接上現有系統小範圍試跑，每月對照試算

比較穩的做法是先挑一個流程，小範圍開始，讓 AI 接上你現在用的 Email 與 ERP：訂單自動進來，AI 讀完、比對主檔後擬好訂單；有把握的由人抽查，對不上或沒把握的才轉給人，人確認後才寫進 ERP，每一步都留下紀錄。第一階段通常約 4–6 週上線，初期和原本的人工流程並行，確認沒問題再切換。

因為每一步都有紀錄，上線後每個月就能拿這幾個數字和試算的假設對照：

• 件數：量有沒有照預期，模型費用會跟著變。
• 自動處理率：掉下來通常代表輸入變了，例如新客戶、新格式。
• 審核時數：持續偏高，代表規則或信心門檻要調整。
• 錯誤率：和導入前的基準比，才知道品質有沒有真的變好。
• 每件成本：模型與主機費用 ÷ 件數，比看總額更準。

設一兩條警戒線就夠了，例如「自動處理率低於 75%」或「審核時數超過 45 小時」就查原因。如果後台有內建 AI 助理，例如 StudioX 後台裡的 Xena AI，這些數字可以直接請它每月整理。

AI 自動化值不值得，可以用一頁試算和每個月的追蹤來回答。想找人一起量現況、用真實資料試跑，可以先做一次免費的 AI 健檢，拿到一份自動化藍圖；也可以參考我們的 AI 導入與整合服務，或直接和我們聊聊你的流程。