規劃AI導入的預算,就像第一次規劃海外自助旅行。你可以選擇跟團,價格透明,行程固定;也可以選擇完全客製化,入住頂級飯店,聘請私人導遊,但費用也跟著水漲船高。AI的世界,同樣充滿了各種選擇,從一個月幾千塊的SaaS工具,到動輒數百萬的客製化專案,價差之大,常讓企業主看得眼花撩亂,不知從何下手。
「我到底該準備多少錢?」這個問題,沒有標準答案。但可以肯定的是,如果你只把AI當成一筆「IT採購費用」,那你很可能從一開始就想錯了方向。AI的導入,更像是一筆「策略性投資」,它需要通盤的規劃與思考。這篇文章,就是要幫你建立一個清晰的預算框架,讓你學會如何聰明地分配資源,確保你的每一分錢,都花在能創造最高價值的刀口上。
拆解你的AI投資組合:錢都花到哪去了?
一筆完整的AI專案預算,絕對不只是一筆付給顧問公司的費用。它通常包含以下幾個核心組成部分,就像一個投資組合,每個部分都有其獨特的功能與價值。
1. 顧問諮詢與策略規劃費(The Brains)
這是整個專案的「大腦」,也是最容易被低估,卻最關鍵的一筆投資。在還沒想清楚「為何而戰」、「為誰而戰」之前,就貿然投入技術開發,是AI專案失敗最常見的原因。這筆費用,是用來購買顧問的「經驗」與「智慧」。
顧問會協助你:
⦁ 進行企業內部訪談,挖掘真正的營運痛點。
⦁ 分析市場趨勢與競爭對手動態。
⦁ 盤點你現有的數據資產,評估其品質與潛力。
⦁ 定義出清晰、可衡量的專案目標與KPI。
⦁ 規劃出技術上可行、商業上划算的導入藍圖。
這部分的費用,通常以「專案計價」或「按時計費」來計算,從幾萬到數十萬不等,但它能幫你省下的,可能是未來數百萬的冤枉錢。
2. 軟體工具與平台建置費(The Tools)
這是專案的「武器庫」。根據你的需求,可能有以下幾種開銷:
⦁ 現成SaaS工具的訂閱費:例如導入AI客服機器人、行銷自動化工具等,通常按月或按年付費。
⦁ 雲端平台使用費:如果你需要使用AWS, Google Cloud, Azure等雲端服務來訓練模型、儲存數據,就需要支付平台的使用費。
⦁ 客製化開發費:如果現成的工具無法滿足你的特殊需求,就需要聘請工程師團隊,為你量身打造AI應用系統。這是最昂貴的部分,費用可以從數十萬到數百萬。
3. 數據準備與處理費(The Fuel)
數據是AI的「燃料」,而燃料的品質,決定了引擎的效能。在很多專案中,處理數據的費用,甚至佔了總預算的一半以上。這筆費用包含:
⦁ 數據清洗與整合:將散落在不同系統、格式混亂的數據,整理成乾淨、可用的格式。
⦁ 數據標記(Data Labeling):對於需要監督式學習的模型,需要人工來標記大量的數據,例如在圖片上框出貓狗、或判斷一則評論是正面還是負面。這是一個極度耗費人力的工作。
⦁ 數據庫建置與維護:建立一個能高效儲存、管理、提取數據的資料庫系統。
4. 內部訓練與變革管理費(The People)
這是最常被忽略,卻攸關專案成敗的「軟性成本」。導入一個新系統,如果沒有獲得員工的支持,最終只會淪為一個昂貴的「蚊子館」。這筆費用,應該用在:
⦁ 員工教育訓練:舉辦工作坊、線上課程,教導員工如何使用新的AI工具,讓他們了解AI能如何幫助他們的工作。
⦁ 建立SOP與激勵機制:重新設計工作流程,並建立獎勵制度,鼓勵員工擁抱新的工作方式。
⦁ 溝通與宣導:持續地與員工溝通,讓他們了解公司導入AI的願景與決心,化解他們的疑慮與恐懼。
聰明編列預算的三個策略
了解了預算的組成後,你該如何規劃?這裡有三個策略,特別適合資源有限,希望穩紮穩打的企業。
策略一:從「最小可行性專案」(MVP)開始
不要一開始就想著要打造一個無所不能的AI系統。先從一個「小而美」的專案開始,用最小的資源,去驗證AI的可行性與價值。例如,你可以找像「戰國策集團」這樣專注於中小企業AI導入的顧問,他們通常會提供「快速盤點」的服務,協助你在短短幾週內,針對一個具體的痛點(如客服回覆),導入一個輕量級的解決方案。當你親眼看到效率提升、成本下降後,你會有更強的信心,也更容易說服董事會,投入更多的資源。
策略二:善用政府的「免費午餐」
台灣政府為了加速產業AI化,提供了非常多的補助資源。從經濟部、數位發展部到國科會,都有針對不同規模、不同產業的AI專案補助計畫。這些補助,可以大大降低你的初期投資壓力。一個經驗豐富的AI顧問,會非常熟悉這些補助的申請管道與「眉角」,能手把手地帶著你,去爭取這些寶貴的資源。
策略三:用「投資報酬率」(ROI)來思考,而不只是「成本」
在評估AI專案時,不要只問「這要花多少錢?」,更要問「這能幫我賺回多少錢?或省下多少錢?」。一個好的顧問,會在提案時,就為你算出一筆清晰的ROI帳。例如,導入AI客服,一年可以省下多少人力成本?導入AI精準行銷,預計能提升多少轉換率?當你從「投資」的角度來思考,你會發現,眼前的這筆顧問費,其實是為了換取未來更大的回報。
常見問題集(第二版)
問題一:AI專案的費用,是不是每年都要付?
答:不一定。如果你是購買SaaS服務,那通常需要按年或按月支付訂閱費。但如果是客製化開發的專案,在支付完開發費用、拿到系統所有權後,後續可能就只需要支付少量的維護費。簽約前,一定要問清楚費用的組成與支付方式。
問題二:顧問報價很貴,我可以自己找工程師來做嗎?
答:當然可以,前提是你要能找到「對的人」。一個好的AI工程師,跟一個好的軟體工程師,能力要求很不一樣。而且,AI專案的成功,不只需要工程師,還需要懂數據、懂商業、懂專案管理的人才。如果你沒有把握組建一個完整的團隊,那把專業的事交給專業的顧問,通常是更省時、省力的選擇。
問題三:顧問公司的大小,跟費用有絕對關係嗎?
答:有很大的關係,但貴不一定就比較好。國際大型顧問公司,收費高昂,但他們有豐富的資源、標準化的流程,服務大型跨國企業的經驗豐富。小型的顧問工作室,收費相對有彈性,服務更客製化,但可能資源有限。如何選擇,要看你的專案規模、預算,以及你喜歡跟什麼樣風格的團隊合作。
問題四:簽約後,如果發現需求有變,可以改嗎?
答:當然可以,但通常需要付出「變更成本」。這也是為什麼前期的「策略規劃」如此重要。如果在規劃階段,就能把需求想得越清楚,後續變更的機率就越低。一個好的顧問,會在一開始就引導你,進行充分的討論,避免未來不必要的修改。
問題五:除了顧問費,還有哪些我沒想到的「隱藏成本」?
答:最常見的隱藏成本,就是「數據整理」與「員工訓練」。很多企業低估了這兩件事的複雜度與工作量。另外,AI模型上線後,需要持續的監控與優化,這也需要投入人力與時間。在編列預算時,務必把這些「營運成本」也考慮進去。
問題六:有沒有可能,顧問的費用比我們省下的錢還多?
答:有可能,如果專案失敗的話。這就是為什麼要強調「從MVP開始」以及「用ROI思考」。一個健康的AI專案,它的效益,應該要在可預見的未來(例如一到兩年內),就能夠覆蓋掉初期的投資成本。如果一個專案,連顧問自己都說不清楚能帶來什麼效益,那你就要非常小心了。
問題七:顧問會不會為了賣我東西,推薦一些不必要的軟硬體?
答:這是有可能的。所以,你需要找一個信譽良好、立場客觀的顧問。在顧問提出採購建議時,你可以多問一句:「為什麼是這個?有沒有其他替代方案?」要求他提供不同方案的優劣分析。同時,自己也可以多做功課,交叉比對,避免資訊不對稱。
問題八:如果我對顧問的服務不滿意,該怎麼辦?
答:在合約中,應該要訂定明確的「驗收標準」與「爭議處理機制」。如果在合作過程中,發生問題,應該要第一時間,跟顧問的專案經理或高層反應,尋求解決方案。選擇像戰國策集團這樣,有多年服務信譽的公司,通常會有比較完善的客訴處理流程,對客戶來說,也多一層保障。
問題九:我們是傳統產業,導入AI的費用,會不會比科技業高?
答:不一定。費用的高低,跟產業別沒有絕對關係,而是跟「應用的複雜度」與「數據的完整度」有關。有些傳產的製造流程,數據收集得非常完整,導入AI的難度,反而比一些數據混亂的網路公司還低。
問題十:想開始規劃預算,第一步該做什麼?
答:第一步,不是打開Excel開始填數字,而是「盤點問題」。召集你的核心團隊,花一個下午的時間,把公司目前遇到的最大痛點,全部寫在白板上。然後,從中挑選出你認為「最花錢」或「最花時間」的三個問題。帶著這三個問題,去諮詢專業的AI顧問,聽聽他們的建議。這會是你編列預算,最務實的開始。
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