AI 助理 90 天 ROI 試算：3 個變數算出你公司值不值得導入
別再憑感覺評估 AI 導入。3 個變數（行政人數、平均月薪、AI 取代率）加 1 條公式，5 分鐘算出你公司每年能省多少錢，附 4 個規模的範例試算與 90 天 ROI Review 流程。
「AI 導入到底回不回得本？」是老闆評估時最常問的問題。
大多數顧問會回「看你怎麼用」。這答案沒錯但沒用。
下面用 3 個變數 + 1 條公式，給你 5 分鐘算完的試算邏輯。可以直接套你自己公司的數字。
試算前的 3 個變數
| 變數 | 取值範圍 | 你公司的值 |
|---|---|---|
| N = 行政人員數 | 1 - 20 人 | ? |
| S = 平均月薪 | NT$30,000 - 70,000 | ? |
| R = AI 取代率 | 40% - 65% | ? |
變數 1：行政人員數 N
「行政人員」= 工作內容大量重複、可標準化的職位。包括：
- 秘書、行政助理、客服
- HR 招募、HR 行政
- 會計帳務、報帳處理
- 業務助理（不含外勤）
- 文書處理、文件管理
不算：技術研發、外勤業務、設計創意、決策主管。
10-30 人公司通常 N = 1-3。30-150 人公司通常 N = 3-8。
變數 2：平均月薪 S
用實際薪資（不是公司外部報的「員工平均月薪」）。
如果公司用工讀生 + 全職混合，用全職的數字。
變數 3：AI 取代率 R
這是最有爭議的變數。但有研究背書：
McKinsey 2017《A future that works: Automation, employment, and productivity》：辦公支援類（office support）工作的自動化潛力為 53-65%（計算單位是「工作活動」）。
Goldman Sachs 2023：辦公與行政支援類 46% 的工作任務可被生成式 AI 替代（計算單位是整份工作的暴露程度）。
OECD 2023《Employment Outlook 2023》：辦公與行政支援職類是自動化高風險職位的最大宗（OECD 以「職位」計算、門檻最嚴，平均 27% 的職位屬高風險）。
三份研究的計算單位不同，把導入成本與法規邊界算進去，實際可達的自動化率約落在 40-60%。因此 R = 40% 是保守值，55% 是中位值，65% 是樂觀值。
實務上我們用 R = 55%（中位值，建議起手用這個）。
一條公式
每月省下金額 = N × S × R
每年省下金額 = N × S × R × 124 個範例
範例 1：10 人公司，1 位行政
N = 1, S = NT$40,000, R = 55%
- 每月省 1 × 40,000 × 55% = NT$22,000
- 每年省 NT$264,000
- 對應企業 AI 方案 A（NT$148,000/年）→ ROI = 1.78 倍
ROI < 2 倍，建議再評估：是不是 R 用太低？或從 ChatGPT 起手，半年後再評估。
範例 2：50 人公司，3 位行政（中型）
N = 3, S = NT$45,000, R = 55%
- 每月省 3 × 45,000 × 55% = NT$74,250
- 每年省 NT$891,000
- 對應企業 AI 方案 B（NT$358,000/年）→ ROI = 2.49 倍
ROI > 2 倍，值得做。實際導入後通常會比預估更省（因為 AI 處理速度遠快於人工）。
範例 3：120 人公司，5 位行政
N = 5, S = NT$48,000, R = 55%
- 每月省 5 × 48,000 × 55% = NT$132,000
- 每年省 NT$1,584,000
- 對應企業 AI 方案 B（NT$358,000/年）→ ROI = 4.42 倍
ROI > 4 倍，這是典型 sweet spot。50-150 人公司導入 AI 工作流的 ROI 最高。
範例 4：200 人公司，8 位行政（大型）
N = 8, S = NT$50,000, R = 55%
- 每月省 8 × 50,000 × 55% = NT$220,000
- 每年省 NT$2,640,000
- 對應企業 AI 方案 C（NT$1,260,000/年起）→ ROI = 2.1 倍
ROI 仍 > 2 倍，但比中型公司低。原因：大公司流程複雜、客製化成本高。
資料來源：出口影像試算模型（N × S × R 公式，方案 A/B/C 年度成本對照）。50-150 人公司 ROI 最高。
90 天 ROI Review 怎麼跑
我們導入企業 AI 工作流的標準做法是 90 天 ROI Review。流程：
- 01
第 0 天 — 基準線
記錄行政工時、工序處理時間、重複問題比例、文件耗時
- 02
第 30 天 — 上線
Agent 部署完成，員工開始用（建構期不算 ROI）
- 03
第 60 天 — 穩定使用
抓 30 天使用數據對照基準線，看實際取代率 R
- 04
第 90 天 — Review
跟客戶對帳。實際 R < 預估就找原因調整，不放著等失敗
這個 Review 是我們服務的標配，不是加購。我們不寫「上線就交差」這種合約。
試算工具
不想手算？我們官網有 ROI 試算器，3 個 slider 即時看結果。
或直接 [預約 20 分鐘訪談](mailto:keng@tzukao.com?subject=AI 工作流 ROI 試算)，帶上你公司的 N、S、R 數字，我們陪你算。
結論
AI 導入要不要做，不是「我喜不喜歡 AI」的問題，是「ROI > 2 倍嗎」的問題。
3 個變數、1 條公式、90 天驗證。算出來 < 2 倍就先別做（先最佳化工序）。算出來 > 2 倍就值得試點。
企業 AI 工作流方案 | 導入 AI 的 7 個常見錯誤 | AI 工作流 vs ChatGPT 比較
FAQ
AI 取代率 R 應該抓多少才合理？
對照研究區間：McKinsey 2017 給辦公支援類 53-65%（工作活動層級）、Goldman Sachs 2023 給 46%（暴露層級）。實務上建議起手用 55% 中位值試算，保守可用 40%，再用導入後的實際數據校正。
算出來 ROI 不到 2 倍怎麼辦？
先別急著導入。可以檢查 R 是不是抓得太保守，或先從 ChatGPT 這類工具起手、把工序最佳化，半年後再重新試算一次。ROI 大於 2 倍才值得進入試點。
90 天 ROI Review 是什麼？要另外付費嗎？
它是服務的標配，不是加購：第 0 天記錄基準線、第 30 天上線（建構期不算 ROI）、第 60 天抓 30 天使用數據對照基準線、第 90 天跟客戶對帳。實際取代率低於預估就找原因調整，不放著等失敗。