報價單、訂單、發票自動化：傳產文件 AI 工具比較

先講結論： 對多數台灣傳產中小企業來說，文件 AI 最先回本的地方，不是最複雜的報價，而是「量大、格式重複、對錯好檢查」的單據：客戶下的採購單（PO）和供應商寄來的發票、對帳單。附圖面的詢價單（RFQ）放在第二階段，因為它本來就需要工程師判斷。本文比較六款工具：Microsoft Power Automate 加 AI Builder、Google Document AI、Nanonets、Rossum、Parseur、Docparser，並把重點放在台灣老闆最在意的三件事：中文文件讀不讀得懂、在台灣怎麼買、用台幣估大概多少錢。

本文所有價格、方案名稱、限制與資料政策，都是在 2026 年 10 月 20 日直接查閱各家官方定價頁、技術文件或資安頁面。廠商常調整價格與方案，購買前請以連結頁面的最新內容為準。HappyCXO Studio 與文中任何廠商都沒有聯盟行銷、代理或經銷關係；我們沒有自行做準確率測試，以下內容不是評測排名。

這篇是我們「AI 工具比較」系列的一篇，系列文章都整理在 AI 工具比較主題頁。如果你的業助還在把 Email 裡的 PDF 訂單一筆一筆敲進 ERP、Excel 或鼎新、正航之類的系統，這篇就是寫給你的。

先講結論：傳產的文件 AI，該從哪一張單據開始

最好的起點是「每個月重複出現最多次、來自固定幾家客戶或供應商、而且輸入結果可以馬上核對」的那一種單據。對多數製造業與貿易商來說，那就是客戶採購單或供應商發票。附圖面、公差和材質要求的詢價單，價值高但量少、判斷多，適合放在流程穩定後再處理。

文件 AI 做的事情其實很單純：讀進 PDF、掃描檔或手機拍的照片，找出你指定的欄位，例如訂單號碼、料號、數量、單價、交期、送貨地址，再把資料整理成表格，寫進試算表或系統。它取代的是「重新打字」，不是「判斷」。價格對不對、交期能不能接、這張單要不要接，仍然是人的工作。

早期這類工具叫做「OCR 加模板」：每一家客戶的單據格式都要畫框定位，客戶一改版就失靈。新一代工具多了兩種能力。第一種是預先訓練好的模型，本來就認得發票、收據長什麼樣子。第二種是生成式或「即時學習」的模型，你只要告訴它要抓哪些欄位、每個欄位是什麼意思，不必再一格一格畫框。例如 Parseur 說明它的 AI 引擎是靠你命名並描述欄位來擷取資料，同時保留模板引擎給需要更穩定控制的格式。

台灣傳產最常遇到的三種文件工作：

• 客戶訂單進來： 美國經銷商或品牌客戶寄來 PDF 採購單，業助要轉成銷貨訂單、核對單價是否和報價一致、回覆交期。
• 供應商發票與對帳單進來： 會計要把發票、進貨單、採購單三方對起來才能付款。
• 詢價單與規格書進來： 客戶寄來 RFQ，附圖面、材質、表面處理與公差，業務要整理成報價用的工作表。

前兩種重複性高、量大，正是文件 AI 最擅長的地方。第三種量少、判斷多，報價流程本身怎麼加速、哪裡一定要留給人，我們在製造業用 AI 加速報價的實戰指南已經完整寫過，本文專注在工具比較。

破除一個常見迷思： 很多老闆以為要先換 ERP，文件 AI 才用得起來。其實不用。下面幾乎每一款工具都能輸出成試算表或 CSV 檔，光是 Google 試算表就能直接匯入 .xlsx、.csv 與 .tsv 檔案。一份大家信得過、欄位定義清楚的共用試算表，就是很好的第一個落點；等資料穩定了，再談怎麼接進 ERP。

報價單、訂單、發票：三種文件的難度不一樣

三種文件的難度差很多。採購單格式最固定、核對最快，最適合先做；供應商發票量大，但牽涉付款，必須保留人工覆核；詢價單最難，因為關鍵資訊常藏在圖面與備註裡，AI 適合做「整理摘要」而不是「直接報價」。先用一個月的實際數量排序，再決定順序。

建議用一個很土但很有效的方法：拿一個正常月份，算出每種文件收到幾份、來自幾個不同的寄件者、每份平均花多少分鐘輸入、事後發現幾次打錯。這些數字寫下來，就是導入前的基準線（baseline），之後才有辦法判斷工具到底有沒有幫上忙。接著用五個問題替每種文件打分數：

1. 數量： 每月 50 張訂單、來自 12 家老客戶，遠比每月 8 張來自 8 家新客戶的詢價單適合當第一個目標。
2. 格式穩定度： 前幾大客戶每次寄來的採購單格式都一樣，模板引擎和 AI 引擎都能處理得很好。
3. 好不好核對： 採購單有總金額、品項明細與送貨地址，人工核對一份只要幾十秒；附 GD&T 標註的詢價單就沒辦法這麼快確認。
4. 出錯的代價： 訂單數量抓錯，就會出錯貨。事先決定哪些欄位不管 AI 信心分數多高，一律要人看過。
5. 資料要去哪裡： 是共用試算表、會計軟體，還是只吃 CSV 匯入的舊 ERP？落點不同，適合的工具就不同。

多數團隊沒想到的第二層效益： 訂單一旦變成結構化資料，就能自動和上一次的報價逐行比對。單價不一致、料號版次過期、交期不合理，都能在業助回覆客戶之前就被標出來。對毛利的保護，常常比省下的打字時間更值錢。

台灣特有的一點：先問這張單據真的需要 AI 讀嗎？ 許多營業人已改用電子發票，可以透過財政部的電子發票整合服務平台處理 B2B 發票的開立、接收與查詢下載。國內供應商的進項發票如果已經有電子資料，直接下載整理往往比拿紙本或 PDF 去辨識更準確、更便宜。文件 AI 真正該用在的是：國外客戶的 PDF 採購單、國外供應商的英文或簡體中文發票、各式報價單與裝箱單，這些沒有統一電子格式的文件。

再談組織現實： 打單的業助和會計，是導入之後最好的覆核者。如果他們覺得工具是來取代自己的，就會找各種理由證明它不準；如果讓他們參與制定「哪些欄位一定要人看」的規則，他們反而會成為推動者。導入的第一週就把他們找進來，比任何功能比較都重要。

六款文件 AI 工具比較表（2026 年 10 月官方資料）

這六款工具涵蓋台灣中小企業實際會遇到的三種選擇：大平台內建的積木（Microsoft、Google）、專門做文件流程的廠商（Nanonets、Rossum）、以及設定簡單的 Email 解析工具（Parseur、Docparser）。入門價從每月免費額度，到 Rossum Starter 方案每年 18,000 美元起，落差很大。

表格資料來源依列序：Microsoft Power Automate 台灣定價頁與 AI Builder 授權說明；Google Document AI 定價與資安說明；Nanonets 定價頁；Rossum 定價頁與資安頁；Parseur 定價頁與資安頁；Docparser 定價頁與資安頁。「上手難度」是我們閱讀官方文件後的判斷，不是實測結果。

看這張表時有三個提醒。第一，「入門價」不等於總成本：平台型工具需要設定與串接的人力，專業廠商則會隨處理量增加費用。第二，「免費起步」的意思各家不同，有的是每月固定頁數，有的是預付額度，有的只是限期體驗。第三，隱私欄位是轉述廠商自己公開的說法，不是稽核結果；要把客戶文件上傳前，請向廠商索取最新的 SOC 2 報告或資料處理協議（DPA）。

再補充六款工具的關鍵細節： Microsoft 的 AI Builder 文件處理模型只要五份文件就能開始訓練，適合「Outlook 某個資料夾收到訂單就自動擷取、寫進 Excel」這種流程；但官方也註明，跨頁的欄位與跨頁斷開的表格列目前不支援，單檔上限 20 MB，品項很多、明細跨好幾頁的採購單要特別測。Google 官方的計價範例是 Form Parser 處理 100 頁收費 3 美元；生成式的 Custom extractor 依文件變化程度，通常需要0 到 50 份以上文件才能達到可上線品質。Nanonets 官方說一般發票流程每份文件會跑四到六個步驟，並能把例外狀況透過 Slack、Teams 或 Email 轉給人審核。Docparser 是規則導向，你拖拉方框選取資料區、拖拉分隔線定義表格欄位，對格式固定的老客戶很好用。

中文文件辨識：各家官方公開說明整理

如果你的文件有中文，選工具前一定要看官方語言支援說明，因為「OCR 認得中文」和「AI 能正確擷取中文欄位」是兩回事。根據 2026 年 10 月 20 日查閱的官方文件：Microsoft AI Builder 明列支援繁體中文；Rossum 的繁體中文不支援預訓練欄位與手寫辨識；Google 的生成式擷取官方只正式支援英文。

以下逐一整理，資料來源都是廠商自己的文件：

• Microsoft AI Builder： 文件處理模型的語言清單中，「固定格式文件」與「一般文件」兩種模式都列出簡體中文與繁體中文。對台灣公司來說，繁體中文支援有官方文件可查。
• Google Document AI： 企業級 OCR 的語言表列有中文，Custom extractor 的語言表也分別列出簡體與繁體；但官方附註寫明，使用生成式 AI 擷取時，只有英文是正式支援的語言。另外 Invoice parser 支援的語言清單以歐洲語言為主，沒有列中文或日文。
• Rossum： 官方表示目前對 276 種語言提供完整或部分支援。語言表中，簡體中文四項功能都支援；繁體中文支援即時學習與語言判別，但不支援預訓練欄位與手寫辨識。換句話說，繁中文件要靠你自己標註、讓模型學。
• Parseur： OCR 頁面表示可辨識超過 200 種語言；手寫辨識支援拉丁、日文、韓文字母，中文手寫則標示為實驗性支援。
• Nanonets 與 Docparser： 我們在兩家的定價頁、首頁與資安頁上，沒有找到明確的中文支援說明。這不代表不能用，而是代表你必須用自己的中文樣本先測，並在採購前請廠商書面確認。

實務建議： 台灣外銷廠商的文件常常是「混合語言」：美國客戶的英文採購單、大陸供應商的簡體報價、國內協力廠的繁體送貨單。選工具時不要只用英文單據測，請把三種語言的真實樣本各準備十份以上一起測，並特別檢查料號、規格中夾雜的中英數字、全形與半形符號，這些是最容易出錯的地方。

在台灣買得到嗎？計價方式與台幣成本怎麼估

六款工具都能在台灣線上註冊，但只有 Microsoft 在台灣官網直接以新台幣標價：Power Automate Premium 每使用者每月 NT$480，按年付費、未稅。其他五家都以美元計價，用信用卡或依合約付款。真正影響總成本的不是單價，而是「誰來設定、誰每天處理例外、設定的人離職怎麼辦」。

先看各家的計價邏輯，一共有四種：

1. 按頁計價： Google Document AI 的 Form Parser 與 Custom extractor 為每 1,000 頁 30 美元，每月超過一百萬頁後降為 20 美元；Invoice parser 則是每份 10 頁以內 0.10 美元。Google 也註明，用美元以外的幣別付款時，以 Cloud Platform SKU 上該幣別的價格為準。Microsoft 透過 Copilot Credits，自訂文件處理與發票分析都是每頁 8 個 Credits、隨用隨付每個 Credit 0.01 美元，約每頁 0.08 美元。
2. 按流程步驟計價： Nanonets 每執行一個步驟收費，簡單操作 0.02 美元、標準 AI 0.10 美元、複雜 AI 如資料擷取 0.30 美元。
3. 按月套裝頁數： Parseur 免費方案每月 20 頁，Mini 方案每月 89 美元可處理 300 頁；Docparser 一個額度可處理一份 5 頁內的文件，月繳時 Professional 方案每月 74 美元 250 份、Business 方案每月 159 美元 1,000 份。
4. 年約： Rossum Starter 每年 18,000 美元起，最短合約一年。

一個用公開牌價算的例子： 假設公司每月收到 300 張單頁的客戶採購單。只用上述公開價格做簡單算術，不含稅、不含設定與人工覆核時間，也不是報價：Google Custom extractor 約每月 9 美元，但要有人寫程式串接；Microsoft 約每月 24 美元的 Copilot Credits，再加上至少一個 Power Automate Premium 授權 NT$480；Parseur Mini 每月 89 美元；Docparser 因為超過 250 份，要升到 Business 每月 159 美元；Nanonets 要看你的流程每份文件跑幾個步驟；Rossum 則是年約 18,000 美元起。

Microsoft 授權正在轉換，預算要重算： 官方說明，新客戶已無法購買 AI Builder 容量附加元件，必須改買 Copilot Credits；自 2026 年 11 月 1 日起，新購或續約的授權不再內含 AI Builder 額度，在此之前購買或續約的客戶，可保有額度到合約期滿。另外，未用完的額度不會累積到下個月。很多網路教學寫「Premium 授權內含 5,000 點 AI Builder 額度」；這項規則到 2026 年 11 月 1 日為止，之後新購或續約的授權不再內含，規劃預算請改以 Copilot Credits 計算。

成本重新框架： 在每月幾百頁的規模，除了 Rossum 之外，每一款的月費都低於一位行政人員幾個小時的薪資。所以真正的決策不是「哪一款最便宜」，而是「誰負責建流程、誰每天看例外、這個人走了之後流程還在不在」。如果你正在評估自己請人和外包的成本差異，可以用我們的行銷與營運人力成本試算器，把人力那一側也算清楚。

小心費用悄悄變大： 按頁計價最大的風險，是有人開始把 40 頁的型錄或整本規格書也丟進同一個流程。第一天就設好每月頁數上限或用量警示，並在每週報告裡檢查用量。

資料放在哪裡也要問： 依官方說明，Parseur 的應用資料（付款資訊除外）存放在歐盟，寄入的 Email 則由美國的服務商接收；Rossum 預設歐洲機房，另有美國與日本選項；Nanonets 企業版可選美國、歐洲或亞太資料駐留；Docparser 全部服務執行在 AWS 上。如果你的客戶合約或保密協議對資料存放地點有要求，這一項要在選工具前就確認。

依情境挑工具：五種常見的台灣中小企業狀況

挑工具要看「文件從哪裡進來、資料要寫到哪裡去、誰來維護」，而不是看功能清單有多長。公司已經用 Microsoft 365，就先從 Power Automate 開始；有工程師可以寫程式，Google 的每頁定價在六款中最低；只有行政人員可以負責，就從 Parseur 或 Docparser 開始；流程需要簽核和例外分流時，再考慮 Nanonets 或 Rossum。

• 情境一：公司用 Microsoft 365，訂單都寄到業務共用信箱。 Power Automate 加 AI Builder 的資料存放在你自己的 Dataverse 環境中，而且官方明列支援繁體中文，是台灣公司很直覺的起點。預算請用 Copilot Credits 估，不要用舊的 AI Builder 附加元件。
• 情境二：有工程師或長期配合的 IT 廠商，想把單價壓到最低。 Google Document AI 加上一條簡單的串接，把結果寫進 Google 試算表或 ERP 的匯入檔。英文單據最合適；中文欄位要自己驗證。
• 情境三：沒有 IT 人員，由行政或業助負責。 Parseur 有每月 20 頁的免費方案可以先摸索；如果前幾大客戶的採購單格式每次都一樣，Docparser 的規則式擷取也很穩定。
• 情境四：訂單要經過業務、會計、老闆幾層確認。 Nanonets 把轉給人審核的關卡做在流程裡，適合需要簽核分流的公司。
• 情境五：主要痛點是附圖面的詢價單。 先不要買擷取工具。先建立結構化的詢價收件表單與報價檢查清單，再用 AI 幫工程師整理需求摘要。順序可以參考我們的AI 加速報價實戰指南；訂單確認之後的排程與 BOM 資料，請看用 AI 重建可追溯的排程與 BOM；如果要把擷取結果自動接進其他系統，貿易流程 API 串接自動化那篇有更完整的說明。

處理量真的很大、跨多個公司主體、每月數千張發票與訂單的企業，則可以向 Rossum 索取報價，並和 Nanonets 企業版比較。對多數台灣中小企業而言，這個等級通常超過實際需求，但它可以當作「企業級應付與訂單自動化包含哪些功能」的參考標準。

沒有 IT 人員也能導入的八步驟清單

只要範圍收得夠窄，一家小公司幾週內就能讓文件 AI 上線：只做一種文件、只處理前幾大寄件者、只寫進一個落點，並且指定一位覆核者。多數失敗的導入，都是想一次把所有單據自動化，結果團隊從來沒對「怎樣才算正確」達成共識。

1. 只選一種文件、前五大寄件者。 通常是前五大客戶的採購單。先做好一個，比同時做五個半調子有用得多。
2. 先記錄一個月的基準線。 記下收到幾份、每份花幾分鐘、事後發現幾次錯。沒有基準線，就無法判斷工具到底有沒有幫上忙。
3. 收集 20 到 50 份真實樣本。 包括掃描不清楚的、跨頁的、中英混合的。上傳前把不能外流的內容處理掉，並確認客戶保密協議允許。
4. 定義欄位與規則。 訂單號碼、品項、單價、數量、交期、送貨地址。寫清楚哪些欄位一律人工確認，以及信心分數低於多少就轉人工。
5. 用各家的免費額度做比較。 把工具抓出來的結果，和同事手打的結果逐欄比對，記錄每個欄位的錯誤類型。
6. 決定落點。 先寫進共用試算表，或你現有 ERP 已經能吃的 CSV 匯入格式，不要一開始就做雙向串接。
7. 帳號一律開在公司名下。 使用具名帳號、最小權限，並設定第二位管理員，不能只有建流程的那個人能登入。
8. 新舊並行兩到四週，再正式切換。 同事照舊手打，工具同時跑，比對結果；同時開啟用量警示與每月頁數上限，並寫一頁例外處理 SOP：誰覆核、多久內處理、工具故障時怎麼辦。

一個常被忽略的細節： 第 7 步看似行政小事，卻是最常出問題的地方。很多公司的自動化流程開在某位員工的個人帳號下，員工一離職，帳號停用，流程就整個停擺，連設定都找不回來。把帳號、欄位定義、樣本集與 SOP 都放在公司自己的帳號與資料夾裡，換工具或換人時才不會從頭來過。

風險與界線：哪些事不能交給 AI

主要風險有四類：看起來正確其實錯誤的數字、客戶資料傳到不該去的地方、費用隨用量變大、以及只有一個人懂的流程。四類都可以靠人工覆核、書面規則和公司自有帳號管控。上面任何一款工具，都不應該在價格、數量或付款上無人檢查地自動執行。

• 準確度與「幻覺」： 擷取模型可能看錯一個數字；生成式選項甚至可能填入原文件上沒有的內容。請設定信心分數門檻，並讓人一律核對總金額、單價與數量。
• 資料隱私： 客戶採購單裡有價格、料號，有時還有受保密協議約束的圖面。上傳前先看廠商的資料使用說明、存放地區與保存期間設定。Google、Microsoft、Parseur 都公開寫明不用客戶資料訓練模型；其他廠商請以書面確認。Docparser 可把保存期間設為 0 到 180 天，Parseur 也可依信箱設定保存期間。
• 語言限制： 如前一節整理，各家對繁體中文的支援程度不同，混合語言的文件一定要專門測。
• 廠商綁定： 欄位定義、樣本集與 SOP 要放在工具之外，價格變動時才能搬家。
• 費用膨脹： 按頁、按步驟計價都會隨量增加，每月檢查一次用量。
• 授權規則變動： Microsoft 從 AI Builder 額度轉向 Copilot Credits 就是現成的例子，依舊規則編的預算需要重算。

一定要留給人的事： 向客戶確認價格與交期、核准付款、決定要不要接這張詢價、處理爭議，以及任何代表公司做出承諾的訊息。AI 負責擷取與草擬，人負責判斷與簽核。這條界線不是因為 AI 不夠聰明，而是因為責任必須落在一個具名的人身上；客戶追究出錯的訂單時，不會接受「是軟體抓錯的」這種說法。

量測的提醒： 導入後的效益，請用第 2 步的基準線比較同樣的指標，例如每份文件的處理分鐘數、每月事後更正的次數、從收到訂單到回覆確認的時間。不要只看工具後台顯示的「自動化比例」，那個數字沒有算進人工覆核和例外處理花掉的時間。

HappyCXO 可以怎麼幫忙

HappyCXO Studio 提供一位在台灣、以遠端方式工作的團隊成員，可以在你公司自己的帳號裡，替你設定並維運這類工具。開始之前，我們會先和你約定 KPI、記錄基準線；之後每週提供報告，所有 AI 產出在寫進系統或寄給客戶之前，都由人覆核。

實際工作內容包括：依你的文件量挑選合適的工具、建立從信箱到試算表或 ERP 匯入檔的流程、撰寫覆核 SOP，以及在你需要時處理每天的例外清單。帳號都開在你的公司名下，使用具名帳號，合作結束時移除權限。我們的團隊能處理英文與中文文件，與供應商往來、整理報價也在服務範圍內，詳見營運支援服務；資料最後要匯入 ERP 的部分，可參考CRM／ERP 優化與更新服務，完整服務內容請看服務總覽。想知道這套做法套用在你的單據上會是什麼樣子，可以預約 20 分鐘線上展示。