【算一筆帳】n8n 文件自動化 ROI 分析：用 AI OCR 一年幫公司省下 10 萬元的秘密
創辦人 Jimmy
企業內部的「隱形」成本中心
「每天都在處理 PDF、Key 發票，這些重複的人力成本，其實高得嚇人！」
在許多中小企業，行政或財務部門的員工，每天都有長達數小時的時間，花在將 PDF 發票、採購單 (PO) 或客戶訂單 的資訊，一個字一個字地手動輸入到 Excel、Ragic 或 ERP 系統中。
這項工作不僅枯燥，更容易因為「看錯行、打錯字」造成後續對帳的災難。這是一個看不見、卻持續讓企業失血的成本中心。
我們來實際算一筆帳 (ROI 分析)
讓我們以一個小型貿易公司為例，來計算這項「手動輸入」的真實成本。假設該公司有一位行政人員，負責處理進貨發票與客戶訂單。
我們不僅要算輸入時間，還要算上為了這些雜事而犧牲掉的「高價值工作時間」，例如本來可以用來做 潛在客戶名單清洗與分析 的時間。
| 成本項目 | 假設數值 | 每月成本計算 |
|---|---|---|
| 行政人員月薪 | NT$ 40,000 (含勞健保成本約 $45,000) | 時薪約 $281 |
| 單份文件處理時間 | 5 分鐘 (含開啟、核對、輸入、歸檔) | 每份文件成本約 $23.4 |
| 每月文件量 | 400 份 (平均每天 20 份) | 400 份 x 5 分鐘 = 2,000 分鐘 |
| 每月總工時成本 | 約 33.3 小時 | 33.3 小時 x $281 = NT$ 9,357 |
算下來，一年就是 NT$ 112,284 元。
這還不包含因人為疏失（例如打錯發票金額導致稅務問題）所衍生的潛在損失。僅僅是這項重複性的工作，每年就耗費了公司超過 11 萬的直接預算。
🛠️ 技術解密：AI 是如何取代這 11 萬元的？
傳統的 OCR (光學字元辨識) 常常因為版面跑掉就讀不到。但智賦 AI 採用的 「n8n + LLM (大型語言模型)」 技術，具備人類等級的理解力。
流程如下：
- 自動擷取：n8n 監控 Email 信箱，自動抓取附檔中的 PDF 或圖片。
- 視覺辨識 (Vision)：透過 OCR 技術將圖片轉為文字。
- 語意理解 (LLM)：利用 GPT-4o 理解文件結構，不管廠商發票格式怎麼變，AI 都能精準抓出「日期、統編、金額、品項」。
- 系統寫入：將整理好的結構化資料 (JSON)，自動寫入 Ragic、Google Sheets 或 ERP。
👉 延伸閱讀：技術實作細節看這篇－n8n 發票 OCR 辨識自動化
省下的不只是錢，還有「擴展性」
導入 AI 文件處理後，上述流程的時間從 2,000 分鐘縮短到 0 分鐘 (全自動背景執行)。但真正的價值，遠不止於省下的薪資：
- 企業擴展性 (Scalability)： 公司業務量成長 10 倍，文件處理成本卻「幾乎不增加」。這正是我們在 2025 企業生存指南 中提到的：自動化是企業最重要的護城河。
- 數據準確性 100%： 透過 AI 邏輯檢查 + 規則驗證，徹底杜絕手滑打錯字。
- 員工滿意度提升： 讓人才從 Key 單機器人，轉變為數據分析師或決策者。
效益比較：人工輸入 vs AI 自動化
| 比較項目 | 傳統人工方式 | n8n + AI 自動化 |
|---|---|---|
| 年度直接成本 | 約 11 萬元 | 僅需少量 API 與伺服器費 |
| 錯誤機率 | 高，依賴人工精神狀態 | 近乎零 (系統邏輯驗證) |
| 處理速度 | 累積一批才處理 (延遲) | 收到信件 1 分鐘內完成 |
| 人才價值 | 高薪請人做低階雜務 | 人才專注於分析與決策 |
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