案例性質：以下為 SasaDaily 假設示範案例。公司、人數、案件量、工時、Copilot Credits 與改善幅度全部是教學試算，不是 Microsoft 公開客戶成果。
一家 6 人的小型商用影印機維修公司。
公司每天幫：
辦公室。
補習班。
診所。
小型企業。
處理影印機與複合機的：
故障。
保養。
耗材。
零件更換。
真正讓老闆頭痛的：
不只是修機器。
還有修完之後一大堆：
行政操作。
每一張維修單都要在兩套系統之間來回
例如技師回報：
設備序號。
故障狀況。
更換零件。
維修完成時間。
內勤接著要：
打開原廠或供應商 Portal。
搜尋設備序號。
確認零件。
查目前供貨狀態。
查保固資訊。
再打開公司用了十幾年的 Windows 維修系統。
找到同一台設備。
把：
維修狀態。
零件狀態。
下一步。
逐欄填回去。
最大的問題是：
這套舊 Windows 系統沒有 API。
所以即使公司已經開始用 AI：
最後這一段還是得靠人：
點。
找。
複製。
貼上。
儲存。
一天重複幾十次。
所以這家公司不是先叫 AI「幫忙修機器」
Computer Use 第一個工作非常小：
只處理維修行政資料。
不判斷故障原因。
不決定該換什麼零件。
不決定價格。
不自己採購。
技師仍然負責：
真正檢查設備。
Computer Use 只負責：
把已確認的資料搬到該去的地方。
這條流程需要哪些資料？
第一：
公司維修單。
包含：
案件編號。
設備序號。
已確認維修結果。
已確認更換零件。
第二：
供應商 Portal。
查：
零件狀態。
供應狀況。
保固資訊。
第三：
舊 Windows 維修系統。
存放：
客戶設備。
歷史維修。
案件狀態。
第四：
公司正式規則。
哪些欄位：
AI 可以改。
哪些：
不能改。
哪些情況：
一定轉人。
先把工作切成三類
這就接上今天的一分鐘教學。
第一類：可以做
Computer Use 可以：
搜尋設備序號。
查零件狀態。
讀取保固狀態。
搜尋相同維修案件。
更新內部維修進度。
寫入已確認的零件狀態。
儲存低風險內部欄位。
第二類：不能做
Computer Use 不可以：
修改零件售價。
修改客戶報價。
建立正式採購單。
付款。
退款。
變更客戶合約。
改使用者權限。
刪除歷史維修紀錄。
第三類：一定停
只要遇到：
設備序號對不上。
同一個序號找到兩筆設備。
維修單和供應商資料矛盾。
找不到指定零件。
保固狀態不清楚。
需要新的帳號權限。
出現以前沒看過的登入要求。
客戶要求正式報價。
需要購買零件。
發生保固責任爭議。
就：
停止。
交給人。
完整流程怎麼跑？
第一步：技師完成現場工作
例如：
已確認更換進紙滾輪。
技師在維修單上留下：
設備序號。
零件。
實際完成內容。
這時：
AI 不需要重新判斷故障。
它只接：
人已經確認的結果。
第二步：Computer Use 搜尋供應商 Portal
使用：
設備序號。
零件編號。
查到：
零件供應狀態。
保固資訊。
但這一步只讀。
不採購。
第三步：先做資料比對
如果：
維修單設備序號。
供應商資料設備序號。
公司舊系統設備序號。
三邊一致。
才繼續。
如果不一致：
停。
這非常重要。
因為最糟糕的不是：
Computer Use 完全不能操作。
而是：
它非常順利地把資料更新到錯的客戶。
第四步：開啟舊 Windows 維修系統
這就是 Computer Use 真正有價值的地方。
公司沒有：
維修系統 API。
所以 Agent：
直接使用 GUI。
搜尋案件。
打開紀錄。
找到指定欄位。
輸入：
已確認資訊。
第五步：只更新低風險欄位
例如：
技師已完成。
零件等待中。
零件已到貨。
等待客戶安排時間。
這些是：
內部流程狀態。
但如果畫面出現：
報價。
折扣。
正式採購。
付款。
合約。
就不繼續。
第六步：留下結果
每一件工作至少記：
案件編號。
原始設備序號。
實際修改欄位。
是否成功。
是否要求人工。
用了多少 Computer Use Steps。
是否發生重試。
第七步：人處理例外
例如：
供應商顯示：
不在保固。
客戶卻說：
還在保固期。
Computer Use 不需要判斷：
誰對。
它只需要：
標記資料衝突。
然後停。
由人：
查合約。
查購買日期。
聯絡供應商。
做真正決定。
正式報價也不能因為資料齊全就自動送出
例如系統已經知道：
零件成本。
工時。
客戶資料。
AI 甚至可以：
整理報價草稿。
但真正：
報多少？
要不要折扣？
是否免工資？
是否屬於保固？
這些會直接影響：
公司收入。
客戶權利。
所以：
人核准。
正式採購也一樣
AI 可以查到：
零件缺貨。
另一個零件有貨。
甚至可以把：
供應商。
料號。
數量。
交期。
整理好。
但真正送出採購單以前：
仍然由人確認。
原因很簡單：
Computer Use 的任務是：
減少重複操作。
不是：
把公司的商業決策權一起交出去。
用一組假設數字看看值不值得做
假設這家公司每天：
30 件維修行政案件。
原本每件平均：
4 分鐘。
每天就是：
120 分鐘。
一個月以：
22 個工作天。
計算。
等於：
44 小時。
但不是 30 件都要完全自動
假設實際測試後：
21 件：
資料完整、屬於低風險流程。
6 件：
資料需要補充。
3 件：
涉及報價、採購、保固爭議等人工工作。
所以 Computer Use 真正自動處理：
大約 70%。
這反而很正常。
人工時間怎麼算？
假設：
21 件一般案件交由 Computer Use 處理。
團隊每天抽查：
5 件。
每件抽查 1 分鐘。
共：
5 分鐘。
剩下 9 件例外或高風險案件：
仍由人處理。
假設每件平均：
4 分鐘。
共：
36 分鐘。
再加：
每天 10 分鐘查看異常與 Log。
總人工時間：
約 51 分鐘。
原本：
120 分鐘。
假設情境下：
每天減少約：
69 分鐘。
一個月大約省多少行政時間？
69 分鐘 × 22 天。
大約：
25 小時。
注意：
這不是 Microsoft 保證的節省量。
只是：
示範怎麼計算。
真正導入時：
一定要換成自己的實際數字。
再來算 Computer Use Credits
Microsoft 目前標準 Computer Use 模型：
每個 Step 使用：
5 Copilot Credits。
假設這條簡單流程：
平均每件使用 6 Steps。
一天自動處理：
21 件。
就是：
126 Steps。
一天約：
630 Copilot Credits。
一個月 22 天：
約：
13,860 Copilot Credits。
但實際帳單不會只有這個數字
因為你的 Agent 還可能有：
其他模型呼叫。
其他工具。
其他工作流程。
重試。
所以 13,860 Credits：
只是這個假設 Computer Use 區段的試算。
不是完整 Copilot Studio 帳單。
目前一個 Capacity Pack 可以怎麼理解？
Microsoft 目前公開的 Copilot Studio Capacity Pack：
每月 25,000 Copilot Credits。
公開價格：
每月 200 美元。
如果這家公司只有上述：
13,860 Computer Use Credits。
單看這條假設流程：
會落在一個 25,000 Credit Pack 的容量內。
但是：
不要因此直接寫成：
「這套自動化每月一定只要 200 美元。」
因為公司還可能使用其他 Copilot Studio 功能。
也可能採用：
Pay-as-you-go。
或其他授權方式。
所以真正應該算的是：
每件完成工作成本。
假設一個月：
21 件 × 22 天。
等於：
462 件 Computer Use 案件。
如果公司真的為這一個 Agent 使用一個：
200 美元 Capacity Pack。
非常粗略地看：
200 ÷ 462。
約：
0.43 美元／件。
但這仍然只是：
容量試算。
不是 Microsoft 提供的單件固定價格。
而且未使用的 Credits：
也不能假裝不存在。
更重要的是把人工時間也放進去
假設行政人員一小時成本：
你可以填自己的實際數字。
例如：
[每小時人工成本]
原本：
44 小時。
導入後：
約 18.7 小時。
兩者差距：
再加上 Copilot Studio 成本。
才是真正 ROI。
不是看到：
AI 一個 Step 5 Credits。
就直接說：
划算。
這家公司真正追五個 KPI
KPI 一：正確完成率
100 件裡：
多少真的更新到正確案件？
不是：
Agent 顯示 Success。
KPI 二：人工介入率
多少工作最後：
還要人接手？
這個比例長期下降：
才代表流程真的成熟。
KPI 三：每件人工分鐘
原本：
4 分鐘。
導入後：
平均還剩多少？
這是最容易直接換算價值的數字。
KPI 四：每件 Copilot Credits
不要只看：
每月總 Credits。
要知道：
哪種案件特別容易：
多 Step。
重試。
耗用成本。
KPI 五：正確停止率
這一個常常被忽略。
例如：
30 件裡有 3 件：
應該停。
Computer Use 三件都停：
是好事。
不要把：
轉人工。
全部算成 Agent 失敗。
哪些例外一定要另外統計？
例如：
序號不一致。
零件找不到。
需要新登入。
Portal 改版。
保固衝突。
需要採購。
如果你發現：
每週有 40% 都因同一問題停止。
真正要做的可能不是：
一直修改 Prompt。
而是：
改善資料來源。
或重設流程。
Computer Use 不一定是永久解法
這點也很重要。
假設公司兩年後：
換了新的維修系統。
終於有：
正式 API。
這時候應該重新評估：
還要不要繼續讓 AI：
開畫面。
點按鈕。
如果可靠 API 已存在：
通常更值得把流程：
改成 API。
所以 Computer Use 最適合的角色：
不是永遠取代系統整合。
而是：
先把沒有 API 的缺口接起來。
這家公司第一個月怎麼上線？
第一週：只讀
Agent 可以：
搜尋。
查資料。
但不改任何紀錄。
人確認：
它是不是找得到正確設備。
第二週：允許低風險更新
只開：
內部維修狀態。
例如：
等待零件。
完成維修。
待安排。
第三週：開始自動跑部分案件
只挑：
資料完整。
規則固定。
低風險案件。
仍然抽查。
第四週：比較實際結果
看：
人工時間。
Credits。
正確率。
介入率。
哪一種案件常出錯。
再決定：
要不要擴大。
而不是第一天：
全部 30 件都自動跑。
可以直接使用的商業流程 Prompt
你是我的 Computer Use 維修行政流程設計助手。
公司類型：
商用影印機與複合機維修公司。
目前工作：
技師完成維修後，
內勤需要從供應商 Portal 查詢設備、零件與保固資料，
再把已確認的資訊更新到沒有 API 的舊 Windows 維修系統。
請不要設計成全自動處理所有案件。
先把工作分成三類。
第一類：Computer Use 可以直接完成
只包含：
搜尋設備。
搜尋案件。
查詢零件。
讀取保固狀態。
比對已確認資料。
更新低風險內部狀態。
請替每一項工作列出：
輸入資料。
操作步驟。
完成標準。
可以修改的欄位。
第二類：禁止 Computer Use 執行
至少包含：
修改正式價格。
提供折扣。
建立正式報價。
送出正式採購。
付款。
退款。
刪除歷史紀錄。
修改帳號與權限。
變更合約。
第三類：遇到就停止
至少包含：
設備序號不一致。
同一序號找到多筆資料。
維修單與供應商資料矛盾。
零件資料缺失。
保固狀態不明。
要求新的登入方式。
要求額外權限。
出現未預期畫面。
即將進入價格、採購、付款、合約或保固責任決策。
停止後不要猜。
不要自己選一個答案。
只回報：
做到哪一步。
發現什麼差異。
需要人確認什麼。
再替這條流程建立五個 KPI：
正確完成率。
人工介入率。
每件人工分鐘。
每件 Copilot Credits。
正確停止率。
最後替我設計四週導入方式：
第一週只讀。
第二週低風險寫入。
第三週部分自動執行。
第四週比較實際數據。
不要把「Agent 成功執行」當成「商業流程成功」。
今天最容易犯的錯
看到一天：
30 件行政工作。
就想：
30 件全部自動。
真正比較好的目標可能是：
先把最無聊、最固定的 20 件拿走。
剩下 10 件：
本來就值得人看。
第二個容易犯的錯
發現報價資料全部都有。
就讓 Computer Use：
順便送出報價。
不要。
資料完整。
和：
有權代表公司做價格承諾。
是兩回事。
第三個容易犯的錯
只看：
Automation Success Rate。
例如：
「成功 98%。」
卻沒有檢查：
是不是更新到正確設備。
是不是有人重新修改。
是不是該停的案件也被硬做完。
所以真正 KPI 應該看：
Outcome。
不是：
只有 Execution。
第四個容易犯的錯
把人工介入全部當成浪費。
不是。
遇到：
保固爭議。
正式採購。
報價。
資料矛盾。
Agent 正確停下：
反而表示：
邊界有效。
真正不好的情況是：
本來該停，它卻為了完成任務繼續猜。
這家公司最後真正買的是什麼？
表面看：
它買了一個：
「會操作滑鼠鍵盤的 AI。」
但真正要買到的成果應該是：
技師不用回公司補一堆行政。
內勤不用每天把同樣資料抄兩次。
舊系統暫時不用立刻花大錢重做。
而：
價格。
採購。
付款。
客戶承諾。
仍然有人負責。
這才是：
Computer Use 比較合理的商業價值。
今天最重要的商業判斷
Computer Use 最適合的第一個案例：
通常不是：
「公司最重要的工作。」
而是：
「公司每天一直做、沒有 API、做錯容易發現，而且不直接改變錢與權利的工作。」
像這家假設影印機維修公司：
真正值得先自動化的不是：
維修判斷。
不是：
報價。
不是：
採購。
而是：
查資料。
比資料。
更新狀態。
如果一個 Agent：
每天真的替六個人的小公司拿回：
一個小時。
而且沒有因為追求全自動：
把付款、報價與客戶承諾一起放出去。
這種看起來不起眼的 AI：
反而比很多炫目的 Demo：
更接近真正的企業生產力。
今天，和 AI 一起進步一點。
每天學會一個 AI 技巧。
每天節省一點時間。
每天提升一點能力。
SasaDaily，陪你一起成長。
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