2027 年預算怎麼編?從人力、外包到 AI,主管先算清這 5 筆帳

文/黛C 🎯 科技業人資✖職涯顧問師

2027 年部門預算怎麼編?從人力需求、外包成本、AI 與 SaaS 工具、教育訓練到情境預算,整理主管編年度預算必算的 5 筆帳,讓資源配置更精準。

每到第三、第四季,許多主管都會開始面對年度預算。真正難的,通常不是把明年的數字填進 Excel,而是當上級或財務追問:「為什麼需要這筆錢?如果少了,會影響什麼?多投入之後,又能換回多少成果?」主管能不能拿出一套清楚的估算方式。

尤其到了 2027 年,單純沿用去年的預算結構,準確度可能愈來愈低。薪資成本持續變動,AI 與 SaaS 工具快速進入工作流程,有些工作可以透過自動化降低工時,有些專業能力的取得成本卻變高。如果只是把今年實績加減幾個百分點,很容易把今年的低效支出一起複製到明年,真正需要補強的資源反而沒有被編進去。

因此,編預算前可以先換一個順序:**先算明年要完成多少工作、需要多少產能,再決定該用人力、外包、工具還是培訓補足。以下 5 筆帳,可以幫主管把「我覺得需要」轉成更具體、可被驗證的預算依據。

1. 團隊到底缺幾個人?先把工作量換成 FTE,避免 Headcount 多報或少報

「明年事情會變多,所以希望增加一個人」,是主管很常使用的人力申請理由,但它有一個問題:很難判斷這一個人到底是怎麼算出來的。更精準的方法,是先把明年新增的工作換算成工時,再進一步估算需要多少人力。這裡可以用 FTE(Full-Time Equivalent) 來計算,簡單來說,就是把工作量換算成「大約需要幾個全職員工才能完成」。它的用途很簡單:把模糊的「很忙」換成「實際缺幾個人的工作量」。

例如,明年預計新增 12 場活動,每場從企劃、執行到結案平均需要 40 小時,全年就增加 480 小時;另外新增兩個長期專案,每月各需要 20 小時,一年再增加 480 小時。光是這兩項新增工作,全年就多出約 960 小時。接著再估算一名員工一年真正能投入核心工作的有效工時。這裡不能直接用「一天 8 小時 × 工作天數」來算,因為實際工作還包含會議、行政、內部溝通、訓練與休假。主管真正要抓的是員工一年可以拿來完成主要任務的時間。

假設一名員工一年可投入核心工作的有效工時約為 1,300 小時,明年新增工作量為 900 小時,換算方式就是:

900 ÷ 1,300 ≒ 0.69 FTE,意思是,這批新增工作大約需要 0.7 個全職人力。

這個數字真正有價值的地方,在於它可以幫主管做下一步決策。0.7 個人的工作量,是否值得直接新增一名正式員工?其中有沒有 0.2 個人的工作可以透過自動化處理?0.2 個人的工作適合委外?剩下的 0.3 個人工作量,是否能透過重新分工消化?

反過來,如果算完發現明年的新增工作量已經接近 1.5 FTE,團隊卻只打算增加一個人,也能提早看見人力超載的風險。

行政院主計總處 2026 年公布的統計顯示,2025 年有 34.8% 的工業及服務業廠商調升經常性薪資,40.7% 員工獲得調薪;截至 2026 年 3 月,也已有 31.4% 廠商確定或預計調薪。當人事成本持續變動,每一個新增 Headcount 都更值得先用工作量驗證需求。

簡單說,FTE 的用途就是:先算出「到底缺多少工作量」,再決定要不要真的補一整個人。

2. 什麼時候該新增員工、什麼時候繼續外包?先算出成本臨界點

很多主管會把人事費與外包費分開看,但只要某一項工作長期、固定又高頻發生,這兩筆成本就應該放在一起比較。

假設一個團隊一年固定需要剪輯 60 支影片,每支外包 8,000 元,全年成本就是 48 萬元。如果明年需求增加到 100 支,外包費就會提高到 80 萬元。這時就可以開始問:工作量增加到什麼程度後,繼續外包的成本已經接近,甚至可能高於增加內部人力?

不過實務上,主管不能只拿「外包 80 萬」和「員工年薪 80 萬」直接比較,因為兩者包含的成本不同。如果要估算增加一名員工的實際成本,至少還要把年薪、獎金與雇主負擔、設備、軟體、招募成本,以及新人學習期間一起算進去。

假設一名剪輯人員全年的總成本約為 90 萬元,而明年外包支出預估 80 萬元,這時兩種做法的成本其實已經很接近。但「差 10 萬元」還不足以直接決定要不要增加人力,接下來還要看三件事。

第一,需求是否全年穩定

如果需求只集中在旺季三個月,正式人力可能在淡季出現閒置;如果每個月都有固定且穩定的工作量,增加內部人力的合理性就會提高。

第二,溝通與修改成本高不高

如果每個專案都需要和外部廠商來回修改五、六次,表面上的外包報價可能比較低,但主管與團隊花在對接、確認與修改上的工時,也是一筆容易被忽略的成本。

第三,這項能力值不值得留在團隊裡

如果它直接影響產品、品牌、客戶關係或未來核心業務,把能力留在內部還能持續累積經驗與知識;如果只是低頻、專業度高的單次任務,交給外部專家反而更有效率。

所以最後可以用一個簡單原則判斷:如果工作量穩定、需求高頻,而且需要大量內部協作,就可以優先評估是否增加人力;如果需求集中在特定期間、工作量波動大,或需要的是低頻但高度專業的能力,保留外包通常更有彈性。

成本可以幫主管判斷「哪一種做法比較划算」,工作特性則能進一步判斷「哪一種配置更適合團隊」。

3. AI、SaaS 值不值得續?不要只看 License 價格,改算使用率、節省工時和新增產能

近年部門預算裡,另一筆很容易默默膨脹的支出,是 SaaS 與 AI 工具。專案管理、簡報設計、數據分析、會議紀錄、文件協作,再加上 ChatGPT、Claude、Copilot 等 AI 服務,每一套看起來可能都不算貴,但當帳號逐年增加,年度總支出很容易變成一筆可觀成本。

而且企業對 AI 的投入仍在增加。國際商業與科技研究顧問公司 Gartner 2026 年調查 1,303 名企業功能主管發現,85% 預計在 2026 年增加 AI 支出;受訪組織在 2025 年平均已將約 12% 的部門預算投入 AI。不過,同一份調查也顯示,只有 22% 的組織已成功把 AI 擴大到多個事業單位。

對主管來說,這代表「有買 AI」已經不是足夠的判斷標準,真正需要看的是使用程度與實際產出。

先算每位活躍使用者成本

假設某套工具一年花 24 萬元,共買 20 個帳號,表面上每人一年成本是 12,000 元。但如果每月至少使用一次的只有 8 人,實際每位活躍使用者成本就變成:

240,000 ÷ 8 = 30,000 元

因此,續約前至少可以看三個數字:購買多少帳號、每月真正活躍的使用者有多少,以及每位活躍使用者成本多少。如果同時還有兩套以上功能高度重疊的工具,例如兩套會議摘要、兩套專案管理系統,或多個 AI 工具都在處理類似的文字生成工作,也可以順便檢查有沒有重複付費。

再往下算:AI 到底替團隊省多少時間?

假設一套 AI 工具一年成本 12 萬元,每月能替 10 位同事各省下 2 小時,一年就是:

10 人 × 2 小時 × 12 個月 = 240 小時

如果平均每小時人力成本估算為 600 元,這 240 小時換算出的時間價值約為 14.4 萬元。

但這裡還不能直接說 AI 的 ROI 是正的,因為「省下時間」和「公司真的多得到產能」是兩回事。

主管還要再看第三層:省下來的時間被拿去做什麼?**如果團隊因此多完成專案、服務更多客戶、減少外包或提升分析品質,那才開始真正轉成可見的產能。

可以把 AI 預算的判斷拆成三層:第一層看使用率;第二層看省下多少工時;第三層看這些工時最後有沒有轉成更高價值的工作。

這樣比單純問「大家覺得好不好用」更能判斷明年要不要續約或擴大採購。

4. 教育訓練該編多少?從「明年缺什麼能力」倒推,比一人一筆額度更精準

教育訓練預算很常用「每人每年多少額度」來抓,但這種方式比較難回答一個重要問題:花完這筆錢之後,團隊究竟多了什麼能力?

主管可以改從能力缺口開始。假設明年部門目標需要更多 AI 資料分析、BI Dashboard、英文簡報或專案管理能力,就先盤點目前團隊裡有多少人可以獨立完成這些工作。真正要補的地方,就會很快浮現。

例如一個 6 人團隊,目前只有 1 人能獨立完成 AI 資料分析,BI Dashboard 則完全沒有人能獨立製作。這兩項能力的培訓優先度,通常會高於「大家有興趣學」但和明年工作關聯較低的課程。

經濟部中小及新創企業署 2026 年推出企業 AI 人才培育輔導計畫,提供超過 200 門免費 AI 主題課程,涵蓋營運管理、行銷客服、製造流程、知識管理與內部作業優化,也把學習進度、訓練成果與成效追蹤納入企業培訓機制。對主管來說,這提供了一個很實用的做法:把培訓 KPI 從「上過幾堂課」改成「有多少人能獨立完成這項工作」。

例如,今年只有 1 人可以獨立製作 BI Dashboard,2027 年希望提升到 4 人;今年只有 2 人可以使用 AI 完成完整資料整理流程,明年希望提高到 6 人。這樣預算就可以從「教育訓練費 10 萬元」,進一步變成「投入 10 萬元,把某項關鍵能力從 1 人提升到 4 人」。

年底檢視時,也不用只看上課人次或預算執行率,而可以直接看能力缺口到底縮小多少。

5. 預算突然被砍 10% 怎麼辦?提前做好 90%、100%、110% 三個版本

不少主管都有過這種經驗:花了很多時間做完年度預算,送出後收到一句:「請各部門再減 10%。」如果一開始只有一版預算,最常見的做法就是每個項目都砍一點。活動費少一點、軟體少幾個帳號、培訓縮一些、外包也減一點。最後所有事情看起來還能做,但每一項資源都剛好不夠。

更有效率的方式,是一開始就做三個情境版本。

90%:預算縮減時,哪些成果一定要守住?

這一版只留下會直接影響核心工作與主要目標的支出,例如必要人力、必要工具、已承諾專案,以及無法取消的營運成本。重點不是「每個項目砍 10%」,而是先定義:如果資源少 10%,哪些結果一定要保住?

100%:依照目前最合理預測編列的 Base Case

這一版按照現階段最可能發生的業務量、工作量與資源需求編列,也是正式預算的主要版本。

110%:業務超標時,哪些資源值得優先追加?

如果明年專案量、客戶數或業務表現高於預期,主管也可以提前決定哪些成本可以跟著增加,例如外包產能、額外工具帳號、專案費或增補人力。

這種「先替不同情況準備預算版本」的方式,在管理上稱為 情境規劃(Scenario Planning)。簡單來說,就是先假設明年可能出現「預算縮減、符合預期、業務超標」等不同情況,提前決定每種情況下哪些支出要保留、哪些可以縮減,以及哪些資源需要跟著增加。

實務上,也可以把預算再分成三類:一定要花、工作量增加才花,以及可以延後。這樣當上級要求砍預算時,不需要臨時從整張表亂刪;當業務突然增加,也能知道哪些資源應該優先追加。

預算編完後,再檢查兩個數字:每個成果花多少?預算增加後成果有沒有跟著增加?

總預算只能告訴主管「明年準備花多少錢」,真正能幫助判斷效率的,是支出和成果之間的關係。

第一個可以看的數字是「每單位成果成本(Cost per Output),也就是平均完成一個成果需要花多少錢。依照不同部門,可以換算成每場活動、每支影片、每個專案或每位客戶的平均成本。假設今年 100 萬元預算完成 20 個專案,每個專案平均成本就是 5 萬元。明年預算增加到 120 萬元,如果只能完成 21 個專案,單位成本就提高;如果能做到 28 個專案,則可能代表團隊產能或規模效益正在改善。

第二個可以看的,是預算增加幅度與成果增加幅度之間的關係。如果某項預算增加 20%,產出只增加 5%,主管就值得往下查成本為什麼提高;如果增加 10% 預算,卻能換回 30% 的產出,這筆投資就更容易說明價值。

這兩個指標的好處,是不需要把部門管理變成一堂財務課,卻已經能讓預算從「花多少」往前走到「花得有沒有效率」。

好的部門預算,要能回答「這筆錢可以替團隊多完成什麼?」

主管在預算審查時,最有說服力的通常不會是「去年也有這筆錢」,而是能清楚說明資源和成果之間的關係。

申請新增人力,可以說明明年增加多少工作時數、相當於多少 FTE;申請外包費,可以說明工作量到什麼程度後外包仍然比內製有效率;續約 AI 或 SaaS,可以提出活躍使用率、省下工時,以及省下來的時間最後轉成多少產能;教育訓練則可以直接對應明年要補上的能力缺口。

同樣的邏輯,也能用在預算刪減上。當某一筆預算被拿掉時,主管應該可以說清楚:會少掉多少產能、延後哪個專案,或增加什麼執行風險。

做到這一步,年度預算就不只是去年的數字延伸,而會更接近一張「下一年度資源配置圖」。

而主管真正要算清楚的,也正是這件事:有限的資源放在哪裡,才能替團隊換回最大的產能與成果。

職涯成長
2026/09/10
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