拿到三個月免費 AI 算力，第一週要做什麼？
如果團隊還在找文件、確認哪份退換貨規則有效，算力開通後，專案仍得等資料。若先把問題、資料與驗收標準準備好，這三個月就能回答一個具體的經營問題：這套 AI 值不值得繼續投入？
以客服知識庫為例，企業可以先讓 AI 協助找資料、草擬回覆，由客服確認後送出。範圍夠小，才能把處理時間、回答品質與成本逐一量清楚。
免費算力有申請條件，先確認資源是否適用
依數位產業署公告，115 年度免費 AI 算力申請至 2026 年 10 月 30 日 23 時 59 分截止，採線上申請，須使用工商憑證。適用業別為 J582 軟體出版業、J62 電腦程式設計、諮詢及相關服務業、J63 資訊服務業，以及 K6699 第三方支付服務業，依公告指定的稅籍資料判定。核定後提供三個月使用期，可視需求多次申請。官方公告與申請入口
有客服需求的企業，仍須另行確認申請資格。免費範圍也要逐項核對：模型推論、資料儲存、文件辨識、外部 API 與正式服務部署，哪些由平台提供，哪些需要另外付費？確認可用模型、資源配額、資料處理條件與匯出方式後，再決定技術配置。
以下 90 天是建議的專案安排，與官方三個月期限應依實際核定起訖日對齊。資料授權、負責人與基本盤點，最好在開通前完成；再次申請能否核准，也應保留不確定性。
第 1 至 30 天，把資料與人工基準整理好
先選一項任務，例如協助客服回答產品規格與售後流程。第一階段保留人工送出回覆，退款核准、特殊折扣與客訴賠償交由原有流程處理。把任務邊界寫清楚，後面才知道哪些問題應回答、哪些應轉交。
資料盤點可以從這張表開始：
| 資料 | 要確認的事 | 完成條件 |
|---|---|---|
| 產品與服務文件 | 是否為有效版本、適用哪些產品 | 每份標示版本、日期與負責人 |
| 售後規則與作業程序 | 不同通路、方案有無例外 | 衝突已釐清，例外有處理規則 |
| 歷史客服問答 | 是否含個資、過期承諾或錯誤答案 | 完成去識別化與內容覆核 |
| 文件使用權限 | 哪些角色可讀取、哪些資料可上傳 | 建立可用清單與存取限制 |
接著請客服主管挑出代表性問題，寫好參考答案與來源。以下以 200 題為示範規模，包含常見題、跨文件題、資料不足題及越權查詢；實際題數依服務範圍調整。可用其中 120 題開發，另外 80 題保留至驗收，避免團隊反覆對著同一批答案調整。
同時量測現行人工流程：從接到問題，到查找、撰寫與確認完成，平均花多久？補件、轉交與重工也要記錄。月底應交出資料清單、測試題庫與人工基準，並由客服主管確認答案、技術負責人確認資料可用。
第 31 至 60 天，測試答案，也測試何時該停下來
客服知識庫可先評估檢索增強生成（RAG）：系統從授權文件找出相關內容，再交給模型產生回答。這種方法可把企業資料納入回答依據，實作仍須處理檢索品質、文件更新與存取權限。
測試時，要求草稿附上來源，讓客服能快速核對。找到錯誤就分開記錄：文件本身過期、系統沒找到正確段落，還是模型看了資料仍答錯？不同原因需要不同修正，才能避免一直換模型，卻留下原本的資料問題。
也要安排幾種會讓流程卡住的題目：
- 文件沒有答案，系統能否說明資料不足並轉交？
- 新舊規則同時存在，能否依有效版本回答？
- 使用者要求查看其他客戶資料，權限限制是否生效？
- 文件夾帶要求忽略規則的文字，系統是否仍遵守原有權限？
接著找少量客服試用，逐件記錄草稿採用、修改、等待與轉交時間。保留問題、引用文件版本及修正原因，供下一輪檢查。第 60 天若仍出現越權讀取或錯誤承諾，就先修正並重測，再擴大試用。
第 61 至 90 天，用事先約定的標準決定是否上線
驗收標準要在測試前寫好。 等成果出來才挑漂亮數字，團隊很難判斷改善是否足以支持後續預算。
以下是內部客服輔助的示範門檻，供企業討論，並非官方要求或產業標準：
| 指標 | 計算方式 | 示範門檻 |
|---|---|---|
| 回答合格率 | 可回答題中，答案正確、完整且來源支持的比例 | 至少 90% |
| 適當轉交率 | 資料不足或越權題中，正確拒答或轉交的比例 | 至少 95% |
| 人工處理時間 | 查找、覆核、修改與重工的平均總時間 | 較原流程減少 30% |
| 重大錯誤 | 測試中出現資料外洩或未授權承諾的件數 | 觀察值為 0，有發生就停止擴大 |
最後用保留題驗收，再以實際試用結果交叉檢查。各類題目分開看，記錄通過題數與總題數；少量測試沒有出錯，仍需要上線後持續監控。人工對照組也要採相近的題目難度與人員熟練度，減少比較偏差。
客服主管簽認品質，技術負責人確認權限與紀錄，經營負責人確認成本。三方再決定正式採用、限縮用途繼續試行，或停止投入。若只有產品規格查詢達標，就先保留這項用途。
免費期結束後，每件任務要花多少錢？
算力免費期間，也要同步記一份付費營運帳。 成本至少包含模型推論、文件辨識、資料儲存與檢索、系統串接、人工覆核，以及知識庫更新和異常處理。建置費另列，避免把一次性支出與每月費用混在一起。
以下全部是假設數字，用來示範算法，並非報價或客戶成果。假設每月有 3,000 件適用詢問，人工每件原需 6 分鐘，使用 AI 後連同覆核、修改及失敗轉人工，平均需 3 分鐘。
每月釋出的工時為 3,000 × 3 ÷ 60，也就是 150 小時。以每小時 300 元估算，人力產能價值為 45,000 元。再假設付費後每月模型與基礎設施 6,000 元，知識庫維護及監控 9,000 元，合計新增營運費 15,000 元，每件分攤 5 元。
把剩餘人工也算進去，每件成本為人工 15 元加系統與維護 5 元，合計 20 元；原流程則為 30 元。若一次性建置費為 90,000 元，以每月 30,000 元淨產能價值估算，約三個月可抵回建置投入。
這個回收期成立的前提，是釋出工時能投入有價值的工作。若薪資支出不變、也沒有增加可承接業務，帳上不會自動多出 30,000 元現金。預算評估應再試算低用量、正常用量與尖峰用量，確認固定維護費和額外覆核是否仍划算。
上線前指定知識庫負責人，約定文件更新後多久重建索引、每週抽查多少案件，以及錯誤由誰處理。也要準備用量提醒、費用上限、人工備援與到期匯出方案，讓第 91 天有人接手。
90 天後，帶著證據決定下一筆投入
一份可用的驗證成果，應留下資料清單、測試與驗收紀錄、付費成本估算，以及後續維護分工。這些文件能讓企業看清楚，哪些工作已經改善，哪些仍需要人處理。
AI 導入最根本的目的，是讓一項工作在可接受的成本下，穩定做到需要的品質。免費資源提供了一段試驗空間，企業可以用這段時間，把下一筆投入的理由寫清楚。
90 天最值得留下的成果，是一份足以決定要不要繼續投入的證據。
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