不寫程式也能做！中小企業 AI 流程自動化實戰指南：n8n、Make、Zapier 怎麼選？

上一篇〈台灣中小企業 AI 導入案例全解析〉整理了 8 個真實案例。其中一個數據讓我印象深刻——那家 20 人行銷公司，靠 AI 把社群貼文產出效率翻了 3 倍。

前幾篇聊了 AI 導入的成本、步驟和案例，但還有一個問題沒解決：

「公司裡重複性的工作一大堆，不只是寫文案。有沒有辦法讓這些流程『自己跑』？」

有！而且 2026 年的門檻比你想的低很多。

關鍵字叫做低代碼 AI 流程自動化——不用寫程式，用拖拉的方式就能串接不同工具，讓 AI 幫你自動完成那些重複性的工作。

這篇文章會回答三個核心問題：哪些流程值得自動化、怎麼算 ROI、n8n / Make / Zapier 到底選哪個。附 5 個中小企業常用的工作流範例，可以直接參考。

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什麼是「AI 流程自動化」？跟傳統 RPA 有什麼不同？

先釐清一個常見的混淆：AI 流程自動化 ≠ RPA（機器人流程自動化）。

傳統 RPA（如 UiPath、Power Automate）擅長的是模擬人類在電腦上的操作——點按鈕、填表單、複製貼上。它很強大，但有兩個問題：貴和硬。導入一套企業級 RPA 的起步價通常在 NT$30 萬以上，還需要技術人員維護。

低代碼 AI 自動化工具（n8n、Make、Zapier）走的是完全不同的路線：

一句話總結：傳統 RPA 是讓機器人代替你操作電腦；低代碼自動化是讓不同的雲端工具直接「對話」。對中小企業來說，後者在成本和門檻上都友善得多。

💡 如果你的自動化需求是「連結不同雲端工具」（如 Google Sheets → Line 通知 → Email），低代碼方案是首選。如果需求是「操作內部的桌面軟體」（如 ERP 系統的畫面點擊），才考慮 RPA。

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哪些流程值得自動化？優先級判斷矩陣

這是最核心的問題——不是所有流程都值得自動化。選錯場景，你花的時間比手動做還多。

🎯 自動化優先級矩陣

用兩個維度來判斷：重複頻率（多常做）和標準化程度（步驟固不固定）。

5 大最適合自動化的企業流程

根據上面的矩陣，中小企業中 ROI 最高的 5 個自動化場景：

💡 選場景的黃金法則：找那個「每次做都讓你嘆氣」的工作。如果一個流程每週至少做 3 次、每次步驟幾乎一樣，它就是自動化的最佳候選人。

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自動化 ROI 怎麼算？實戰計算框架

在系列第二篇中，我提供了 AI 導入的通用 ROI 計算公式。這裡針對「流程自動化」做更精確的版本。

📊 自動化 ROI 計算公式

月度節省成本 = (手動執行時間 × 頻率 × 員工時薪) - 自動化後剩餘人工時間的成本
月度自動化成本 = 工具月費 + 建置維護時間的人力成本
月度淨效益 = 月度節省成本 - 月度自動化成本
ROI = 月度淨效益 ÷ 月度自動化成本 × 100%
投資回收期 = 初期建置成本 ÷ 月度淨效益

💰 具體範例：客服自動回覆

假設一家 20 人電商公司，每天收到 50 則客服訊息：

⚠️ 什麼時候不該自動化？

• 流程本身就有問題：自動化混亂的流程只會更快地產出混亂（參考案例分析中的失敗案例）

• 每月只做 1-2 次：建置自動化的時間可能比手動做一年還多

• 需要高度人類判斷：重大財務決策、法律文件審核——AI 可以輔助，但不能取代

• 數據品質太差：如果來源數據本身就一團亂，先整理數據再談自動化

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n8n vs Make vs Zapier：企業決策者怎麼選？

這是最多人問的問題。市面上已有不少技術功能比較文，但很少從「企業決策者」的角度切入。以下比較專注在中小企業最在意的維度：成本、門檻、彈性和在地支援。

三工具一句話定位

• n8n：開源界的瑞士刀——功能最強、可自架、完全自主，但學習曲線最陡

• Make：性價比之王——功能與價格平衡最好，適合預算有限但需求不簡單的團隊

• Zapier：最好上手——全球最多人用、整合最豐富，但價格最高

📊 企業決策比較表

🧭 工具決策流程圖

不確定選哪個？回答以下 3 個問題：

問題 1：你的團隊有 IT 人員或技術底子嗎？

• 沒有 → 選 Zapier（最好上手）或 Make（性價比高）

• 有 → 繼續問題 2

問題 2：你在意數據隱私，想自己控制數據存放位置嗎？

• 很在意 → 選 n8n（可自架在自己的伺服器）

• 還好 → 繼續問題 3

問題 3：你的自動化需求有多複雜？

• 簡單（2-5 步驟，串接常見工具） → Zapier

• 中等（5-15 步驟，需要條件判斷） → Make

• 複雜（含 AI 模型串接、自訂邏輯） → n8n

💰 中小企業月費比較（台幣概估）

以 2026 年 2 月匯率概估（1 USD ≈ 32 TWD，1 EUR ≈ 35 TWD），實際價格請以各工具官網為準

💡 成本角度的結論：如果你有 IT 人員能維護伺服器，n8n 自架是成本最低的選擇（工具本身免費）。如果不想碰伺服器，Make 的性價比最高。Zapier 最適合「只需要簡單串接、團隊完全沒有技術底子」的場景。

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5 個實戰工作流範例

光看比較表很抽象，以下是 5 個中小企業最常用的自動化工作流，每個都可以在 1-2 天內建置完成。

工作流 1：客服訊息自動分類 + AI 初步回覆

場景：電商公司每天收到大量客服訊息（Line、Email、網站表單），需要分類後指派給對應人員。

自動化流程：

1. 客戶訊息進入（Line / Email / 表單）

2. AI 自動分類訊息類型（退貨、查詢、投訴、一般問題）

3. 一般問題 → AI 自動回覆標準答案

4. 需要人工處理的 → 自動分派到對應負責人，並附上 AI 建議的回覆草稿

5. 所有記錄自動寫入 Google Sheets

推薦工具：n8n（AI 整合最強）或 Make

預估節省：每月 30-60 小時客服時間

建置時間：1-2 天

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工作流 2：社群內容自動排程 + 多平台同步發布

場景：行銷團隊需要同時管理 FB、IG、LinkedIn、Line 官方帳號，每週發 10-15 則貼文。

自動化流程：

1. 在 Google Sheets / Notion 建立內容排程表

2. 到了排程時間，自動從排程表抓取內容

3. 根據不同平台的格式要求，AI 自動調整文案長度和語氣

4. 自動發布到各平台

5. 發布結果和連結自動回寫排程表

推薦工具：Zapier（社群平台整合最豐富）或 Make

預估節省：每月 15-25 小時排程 + 發布時間

建置時間：半天到 1 天

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工作流 3：訂單自動處理 + 出貨通知

場景：電商每天有 20-50 張新訂單，需要確認付款、更新庫存、通知倉庫、寄送確認信給客戶。

自動化流程：

1. 新訂單進入（電商平台 / 表單）

2. 自動確認付款狀態

3. 自動更新 Google Sheets 庫存表

4. 自動發送出貨通知給倉庫（Email / Line）

5. 出貨後自動寄送追蹤碼給客戶

6. 例外狀況（缺貨、付款失敗）自動通知負責人

推薦工具：n8n 或 Zapier

預估節省：每月 20-40 小時手動處理時間

建置時間：1-2 天

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工作流 4：週報 / 月報自動生成

場景：主管每週需要彙整各部門數據做週報，每次花 2-3 小時。

自動化流程：

1. 每週五下午 3 點自動觸發

2. 從 Google Sheets / 資料庫抓取本週數據

3. AI 自動生成摘要和趨勢分析

4. 自動套入報表模板（Google Docs）

5. 自動寄送給主管和相關人員

推薦工具：Make 或 n8n

預估節省：每月 10-15 小時報表製作時間

建置時間：半天到 1 天

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工作流 5：請假 / 簽核自動化

場景：員工請假需要填 Google 表單 → 主管收到 Email → 主管回覆 → HR 手動更新假別記錄。

自動化流程：

1. 員工填寫 Google 表單

2. 自動發送 Line / Slack 通知給直屬主管

3. 主管點擊「核准」或「不核准」

4. 核准 → 自動更新 Google Sheets 假別記錄

5. 自動通知員工結果

6. 月底自動彙整考勤報表

推薦工具：Zapier（表單 + 通知整合最簡單）或 Make

預估節省：每月 8-15 小時行政時間

建置時間：半天

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低代碼自動化 vs 傳統 RPA：什麼時候該用哪個？

中小企業的實務建議：先從低代碼方案開始，因為 90% 以上的中小企業自動化需求都可以用 n8n / Make / Zapier 解決。只有當你遇到需要操作桌面軟體或處理大量結構化數據的場景時，才考慮 RPA。

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自動化的 5 個常見陷阱

在協助企業導入自動化的過程中，這些是最常踩到的坑：

陷阱 1：一次想自動化太多流程

問題：同時建了 10 個自動化工作流，結果每個都只做了一半，出問題時不知道從哪裡除錯。

對策：先從 1 個工作流開始。等它穩定跑了 2 週以上，再做第 2 個。跟 AI 導入 SOP 的原則一樣——一次只做一件事。

陷阱 2：自動化了不該自動化的流程

問題：把需要人類判斷的工作也自動化了，結果錯誤率飆升。例如把「客戶報價」完全交給 AI，但報價涉及複雜的折扣邏輯和客戶關係，AI 搞不定。

對策：回到優先級矩陣——只自動化「高頻 + 高標準化」的流程。需要判斷的環節保留人工，讓 AI 負責「草稿」和「初篩」就好。

陷阱 3：沒有設定失敗通知

問題：自動化工作流跑了兩個月後悄悄壞掉（API 改版、token 過期），但沒人發現，客戶訊息漏接了一週。

對策：每個工作流都要設定「失敗通知」——當工作流出錯時，自動發 Email 或 Line 通知負責人。這個功能 n8n、Make、Zapier 都有內建。

陷阱 4：忽略 API 費用的累積

問題：AI 自動化會呼叫外部 API（如 ChatGPT API），處理量一大，費用可能超出預期。

對策：建置前先估算 API 呼叫量和費用。大多數 AI API 都有免費額度，先在額度內測試。正式上線後設定月度費用上限（OpenAI 和 Anthropic 都支援），避免帳單爆掉。

陷阱 5：只建不維護

問題：工作流建好後就沒人管，結果外部服務改版、API 升級，工作流默默失效。

對策：每月花 30 分鐘檢查一次所有工作流的執行記錄。很多問題在「執行成功率下降」的階段就能發現，不用等到完全壞掉。

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從這篇文章開始行動

如果你讀到這裡，代表你已經掌握了「AI 流程自動化」的核心框架。回顧一下重點：

1. 低代碼 ≠ RPA — 中小企業優先選低代碼方案（n8n / Make / Zapier）

2. 選對場景 — 用優先級矩陣篩選：高頻 + 高標準化的流程先做

3. 算清楚 ROI — 用計算框架評估，不是每個流程都值得自動化

4. 選對工具 — 有技術底子選 n8n，預算有限選 Make，要簡單選 Zapier

5. 一次做一個 — 先把 1 個工作流跑穩，再擴展下一個

🚀 你的第一步

1. 拿出紙筆，列出公司裡「每次做都讓你嘆氣」的 3 個重複性工作

2. 用優先級矩陣評估哪個最適合自動化

3. 選一個工具，花半天試著建第一個工作流

如果你還沒看過這個系列的前幾篇，建議按順序閱讀：

📚 系列完整閱讀順序：

1. AI 導入要花多少錢？中小企業主最想知道的 7 件事 → 成本與預算

2. 中小企業 AI 導入 5 步驟 → 完整行動 SOP

3. 台灣中小企業 AI 導入案例全解析 → 真實案例驗證

4. 本篇 → 流程自動化實戰

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你公司的第一個自動化場景會是什麼？是客服回覆、報表生成、還是訂單處理？歡迎在下方留言分享——我會針對具體場景給建議。

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本文是「中小企業 AI 導入實戰指南」系列第 4 篇。工具價格以 2026 年 2 月為準，匯率為概估值，請以各工具官網最新定價為準。

參考資料：

• n8n 官方定價頁面（n8n.io/pricing）

• Make 官方定價頁面（make.com/en/pricing）

• Zapier 官方定價頁面（zapier.com/pricing）