5-10 人中小企用 AI，如果只是買工具給員工做文件、摘要、資料搜尋和日常草稿，第一年可以先用 HK$15,000-40,000 作預算；如果想正式在團隊內推行，有培訓、使用守則、範本和一兩條固定流程，第一年較現實應預 HK$50,000-120,000；如果 AI 要接入公司資料、CRM、ERP、內部系統、權限、審批和操作紀錄，第一年可用 HK$120,000-300,000+ 作預算思考。
以下費用和公開工具價格，是根據本文發佈日期前後可查閱的資料整理；實際收費會因供應商、匯率、付款方式和導入範圍而改變。
這不是固定報價，也不是官方市場平均價，而是一個給老闆計現金流和決策風險的預算框架。真正成本要看公司有幾多人用、用在甚麼流程、資料是否整理好、是否需要接入系統、是否要權限和審批，以及上線後是否需要持續維護。
簡單講，中小企不應只問「AI 月費幾錢」，而應問三件事：
1. 第一年總共要投入幾多？ 2. 攤分每月，現金流壓力大約幾多？ 3. 初次設定完成後，每月還要幾多工具、用量和維護成本？
1. -10 人公司用 AI，第一年預算可以分三層
以下是較實用的預算分層。金額以港幣粗略計算，外幣工具費用以約 HK$7.8 兌 USD 1 作簡化換算；實際信用卡收費、稅項和匯率可能有差異。
| 用法 | 第一年預算 | 攤分每月約 | 上線後每月持續開支 |
| 只買 AI 工具 | HK$15,000-40,000 | HK$1,250-3,300 | HK$1,000-3,000 |
| 正式在團隊內使用 | HK$50,000-120,000 | HK$4,200-10,000 | HK$2,000-8,000 |
| 接入公司資料和流程 | HK$120,000-300,000+ | HK$10,000-25,000+ | HK$5,000-20,000+ |
「攤分每月」不是代表供應商一定按月收取這個價錢，而是方便老闆把第一年投入轉化成現金流概念。例如第一年投入 HK$60,000，即使有部分是一次性設定和培訓，從管理角度看，也等於每月約 HK$5,000 的投資。
「上線後每月持續開支」則是另一回事。初次設定完成後，公司仍然可能有工具月費、AI 用量、維護、範本調整、權限更新和小型流程修改。很多 AI 項目第一年最貴的是導入和整理，之後每月成本未必同第一年平均數一樣。
2. 為甚麼只計 AI 月費會計錯數？
因為 AI 工具月費只是最容易看到的成本。
以 5-10 人公司為例，若只是買 ChatGPT Business、Microsoft 365 Copilot 或 Google Workspace 相關方案，表面成本可能只是每人每月十幾至幾十美元。但公司真正用 AI 時，還會遇到幾類成本：
- 員工要學如何用 AI，而不是亂問亂貼資料；
- 老闆或管理層要決定哪些工作可以用 AI，哪些不應該用；
- 公司要整理文件、資料夾、客戶資料或內部知識；
- 團隊要建立範本、提示語、檢查方法和審批責任；
- 如果 AI 牽涉公司系統，就要處理權限、紀錄、測試和維護。
香港生產力促進局 2025 年 AI 職場應用調查提到，受訪企業在導入 AI 時面對的主要挑戰包括培訓、資料私隱、與現有系統整合、員工準備度和高導入成本。這正好說明，企業用 AI 的成本，不只是買一個帳戶。
3. 第一層：只是買 AI 工具給員工用，預算怎樣計？
如果公司只是想讓員工使用 AI 做文件初稿、會議摘要、資料整理、電郵草稿、研究和簡單分析，成本主要是工具月費，加上少量內部學習時間。
以下用 2026 年 7 月 8 日查閱到的公開價格作粗略參考：
| 工具類型 | 公開價格參考 | 5 人每月約 | 10 人每月約 |
| ChatGPT Business | USD 20-25 / 人 / 月 | HK$780-975 | HK$1,560-1,950 |
| Google Workspace Business Standard | USD 14 / 人 / 月，年付 | HK$546 | HK$1,092 |
| Microsoft 365 Business Standard with Copilot | USD 23.50 / 人 / 月，年付 | HK$917 | HK$1,833 |
這些數字只是工具費。若公司希望同事真正用得穩定，還應預留基本培訓、內部指引和管理時間。
所以第一層的第一年預算不應只用「月費乘 12」去計。較保守的做法，是把工具費、內部測試時間、簡單培訓和基本指引一併計入，第一年用 HK$15,000-40,000 作起步預算。
這個層級適合：
- 公司主要想提升文件、電郵、摘要和資料搜尋效率；
- 未準備好接入內部系統；
- 暫時不想改流程；
- 想先觀察員工是否真的用得上。
但它也有明顯限制：如果每個員工各自用自己的方法，公司很快會出現資料亂貼、答案質素不一、沒有審批責任、沒有使用紀錄的問題。
4. 第二層：正式在團隊內使用，為甚麼第一年要預 HK$50,000-120,000？
當公司由「買工具」進入「正式使用」，成本會開始不同。
正式使用的意思，不是每個員工自己摸索，而是公司有一套基本做法：
- 哪些工作適合用 AI；
- 哪些資料不能放入 AI；
- 常用文件、報價、電郵、報告有指定範本；
- 員工知道如何檢查 AI 產出；
- 管理層知道哪些結果需要人手覆核；
- 第一批流程有清楚目標，例如文件摘要、報價草稿、會議紀錄、內部知識搜尋或報告準備。
這一層的成本通常包括：
| 成本項目 | 說明 |
| 工具帳戶 | 5-10 人的 AI 工具月費 |
| 員工學習時間 | 員工上手、測試、修正用法 |
| 管理層時間 | 決定用途、訂規則、檢查結果 |
| 培訓和指引 | 內部培訓、使用守則、範本 |
| 首批流程設計 | 選一兩條低風險流程試行 |
| 檢討和調整 | 上線後 30-90 日調整用法 |
香港政府 2025 年收入及工時統計顯示，香港僱員時薪中位數為 HK$85.7，第 75 百分位為 HK$135.9。若 10 名員工每人花 5-6 小時學習和測試 AI，單計內部人手時間，已經大約是 HK$4,000-8,000。這還未計老闆、經理或主管用來定流程和覆核結果的時間。
所以，一間 5-10 人公司如果想把 AI 變成團隊內穩定使用的工作方法，第一年用 HK$50,000-120,000 作預算會較現實。這筆錢不是只買軟件，而是買「公司真的用得起來」的能力。
5. 第三層：AI 接入公司資料和流程，成本為甚麼會跳高？
只要 AI 不是單純幫員工寫字，而是要接觸公司資料、內部系統、客戶紀錄、報價流程、庫存、財務、CRM 或 ERP，項目就不再只是工具月費。
這時成本會增加，通常因為公司需要處理：
- 資料在哪裡，格式是否一致；
- AI 可以讀哪些資料，不可以讀哪些資料；
- AI 只可以提供建議，還是可以建立草稿、更新紀錄或觸發流程；
- 哪些操作需要人手審批；
- 出錯時如何追蹤誰做過甚麼；
- 是否需要操作紀錄；
- 系統怎樣測試、維護和調整。
如果公司資料仍然分散在不同 Excel、文件夾、電郵和員工個人電腦，AI 項目第一步往往不是寫程式，而是整理資料和流程。這部分不一定有很華麗的效果，但它決定了 AI 日後是否能安全使用。
這就是為甚麼第三層第一年的預算可能去到 HK$120,000-300,000+。這筆錢通常包括需求梳理、資料整理、流程設計、權限設定、系統接駁、測試、培訓、維護和調整。
不是每一間 5-10 人公司都需要一開始做到這一層。相反，如果公司未清楚自己要改善哪條流程，直接做大型 AI 系統，反而容易浪費預算。
6. 每月成本應該點樣拆開看？
老闆問「每月幾錢」是合理的，因為中小企要看現金流。但 AI 的每月成本最好拆成四類看：
| 月費類型 | 內容 |
| 工具月費 | ChatGPT、Gemini、Copilot 或其他 AI 工具帳戶 |
| 用量成本 | 如果有自動化、文件處理、搜尋或 API 用量，就要按使用量計 |
| 維護成本 | 權限更新、範本調整、小修正、流程檢查 |
| 內部人手成本 | 員工覆核 AI 結果、處理例外、改善用法的時間 |
如果只是第一層，月費大多是工具帳戶，5-10 人可能約 HK$1,000-3,000/月。
如果是第二層，上線後仍要預留培訓、範本更新和小量管理時間，持續開支可能約 HK$2,000-8,000/月。
如果是第三層，因為牽涉資料、權限、系統、用量和維護，持續開支可能約 HK$5,000-20,000+/月。
這些不是固定價，而是現金流規劃範圍。真正報價應按流程、資料、使用量和維護責任計算。
7. -10 人公司應該由哪個層級開始？
不是每間公司都要一開始做 AI 系統。較穩陣的判斷方法，是先看公司現在卡在哪裡。
| 公司情況 | 較適合的起步層級 |
| 主要想加快文件、電郵、摘要、研究 | 第一層 |
| 想團隊有一致做法，減少員工亂用 AI | 第二層 |
| AI 需要使用公司資料或支援營運流程 | 第三層 |
| 資料混亂、流程未定、無人負責 AI 使用 | 先做第二層的流程梳理，再考慮第三層 |
如果公司只有 5-10 人，我通常不建議一開始就用「全公司 AI 化」作目標。較好的做法是先選一兩條清楚、重複、低風險、容易量度的工作。
例如：
- 每星期固定要整理的會議紀錄；
- 每日都要處理的報告摘要；
- 經常重複的報價草稿；
- 內部文件搜尋；
- 客戶資料整理前的初步分類；
- 管理層每週營運摘要。
這些工作未必最吸引，但它們容易計成本、容易量度效果，也較容易控制風險。
8. 第一年 AI 預算應包括哪 8 類成本？
一間 5-10 人公司做 AI 預算時，可以用以下 8 類成本做檢查：
| 成本類型 | 要問的問題 |
| 工具帳戶 | 多少人需要帳戶？是否年付？是否有最低座位數？ |
| 使用量 | 是否會用 API、自動搜尋、文件處理或批量產出？ |
| 員工學習時間 | 員工要花多少時間學習、測試和修正？ |
| 管理層時間 | 誰負責決定用途、規則和覆核？ |
| 資料整理 | 文件、客戶資料、報價、產品資料是否需要清理？ |
| 流程設計 | AI 放在哪一步？誰檢查？誰批准？ |
| 權限和審批 | AI 可以讀甚麼、寫甚麼、做甚麼？ |
| 維護和退場 | 用不到時如何停用？資料和流程如何保留？ |
這張表比單純問「買哪個 AI 工具」更有用。因為很多中小企真正浪費預算，不是買錯月費，而是沒有想清楚 AI 要解決哪個工作問題。
9. 老闆應該怎樣判斷這筆錢值不值得？
不要一開始就要求 AI 項目保證帶來多少收入，這通常不現實，也容易變成誇大承諾。較實際的做法，是用 30、60、90 日去看幾個指標。
導入前先問：
- 這筆錢要改善哪一兩條流程？
- 現在每星期花多少人手時間？
- 哪些結果一定要人手檢查？
- AI 可以使用哪些資料？
- AI 絕對不可以做哪些操作？
- 如果效果不好，怎樣停用或調整？
導入後再看：
- 員工是否真的每日或每星期使用；
- 草稿、摘要、報告是否減少重複人手；
- 管理層是否更容易檢查結果；
- 錯誤是否可追蹤和修正；
- 下一步是否值得擴大到另一條流程。
對 5-10 人公司來說，AI 預算最重要不是一次做大，而是每一步都知道為甚麼花錢、改善哪裡、風險由誰控制。
10. oneflash 怎樣看中小企 AI 成本？
oneflash 不會建議每一間 5-10 人公司一開始就做大型 AI 系統。很多公司第一步其實只是需要清楚分辨：現在需要的是個人工具、團隊推行，還是已經需要把 AI 放入公司流程。
如果只是文件、電郵、摘要和研究，先由工具和基本培訓開始已經可以。 如果公司想避免員工各自亂用 AI，就應該加上使用守則、範本、資料規則和覆核方法。 如果 AI 要接觸公司資料、客戶紀錄、CRM、ERP 或內部流程，成本就應該包括資料整理、權限、審批、操作紀錄和持續維護。
oneflash 的角度不是叫公司追逐某一個 AI 工具，而是協助中小企判斷：AI 應該放在哪條工作流程，哪些步驟由人負責，哪些步驟由 AI 協助，系統又如何留下紀錄和控制風險。
這樣計成本，老闆會較容易知道自己是在買一個工具，還是在建立一套讓人和 AI 一起工作的業務流程。
11. 參考資料
- OpenAI Help: ChatGPT Business pricing and limits
- Microsoft: Microsoft 365 Copilot pricing
- Google Workspace Admin Help: Business editions and pricing
- OpenAI Developers: API pricing
- 香港政府新聞公報：2025 年收入及工時按年統計調查結果
- 香港生產力促進局：AI Readiness in Workplace Survey 2025
- OECD: Generative AI and the SME workforce
- 香港金融管理局：Linked Exchange Rate System