可套用藍圖

翻譯案件自動報價與建檔

客戶來信或表單詢問翻譯案件,自動辨識語系、字數與文件類型,算出報價草稿並建立案件卡,業務不再逐封手算。

平台 n8n / Make 觸發 客戶 Email 詢價或網站報價表單送出 難度 建置 ~40 分鐘 適合 翻譯社業務、專案窗口、接案 PM

🎯 這條流程解決什麼

翻譯社的生意,往往在「報價」這一關就分出勝負。客戶同時問了三五家,誰先給出一份清楚、合理、看起來專業的報價,誰就先拿到談判的主導權。但偏偏報價這件事,是翻譯社最耗業務時間、也最容易出錯的環節。

問題出在「詢價的格式根本無法統一」。有人附 Word 檔、有人塞一份掃描成 PDF 的合約、有人乾脆在信裡貼一大段文字問「這翻成英文大概多少」、還有人傳一疊照片過來。業務每收到一封詢價,得先打開附件、判斷來源語言與目標語言、用工具數字數(掃描檔還得先想辦法把文字摳出來)、翻出費率表對照單價、再依急件與否手動加成,最後組成一份報價回信。

這一整套流程,熟手做一件也要十五到三十分鐘,遇到掃描檔或多檔案的更久。一家業務不多的中小型翻譯社,一天若進來十幾封詢價,光報價就吃掉大半個白天,而其中真正會成交的可能只有三四件,等於大量時間花在「還不知道會不會成交」的試算上。更現實的是,業務在忙別的事時,一封詢價拖到隔天才回,客戶早就跟先回的同業簽了。

這條流程把「詢價到報價草稿」這段重複勞動自動化。附件一進來,系統就辨識來源與目標語系、統計總字數與文件類型,套用你維護的語系費率表與急件加成,當場算出報價金額與建議交期,並建立一張帶唯一案號的案件卡。業務要做的只剩「在 Slack 上看草稿、微調、一鍵回覆」,回應速度從半天壓縮到幾分鐘。

導入後的改變

導入前,業務的時間被切得很碎:好不容易專心議一個大案子,又被一封新詢價打斷,得停下來算半天。報價回得慢、字數偶爾數錯、急件加成忘了加,這些都是日常。客戶體感是「等很久」,業務體感是「整天在算數字卻沒成交幾件」。

導入後,詢價一進來就自動產出報價草稿,業務從「製作報價」轉為「審核報價」。同樣十幾封詢價,過去耗掉大半天,現在十幾分鐘就審完一輪,業務把省下的時間用在最有價值的事情上:跟進高意向客戶、議大案、維護老客關係。

以一天進十五封詢價、平均每封原本花二十分鐘估算,光報價一天就是五小時,導入後審核每封約三分鐘、總計不到一小時,等於每天省下約四小時、一個月省下八十小時以上。回應時間從數小時縮短到數分鐘,依多數同業經驗,搶到「第一個回覆」帶來的成交率提升相當明顯。字數誤算與漏加急件這類人為失誤,也因為改由程式計算而大幅降低。

流程怎麼運作

第一步「詢價收件」,系統同時監聽指定的詢價信箱(Gmail)與網站報價表單(Google Forms),一有新詢價就抓取客戶姓名、聯絡方式、需求說明與待譯文件附件。

第二步「語系與字數辨識」,是技術核心。可編輯的 Word 或純文字直接統計字數;掃描的 PDF 與圖片則先送 OCR API 把文字辨識出來,再做字數統計,同時判斷來源語言、目標語言與文件類型(合約、論文、行銷文案等)。

第三步「報價試算」,套用你在試算表裡維護的語系費率表(不同語系對單價不同)、文件類型係數,並依交期需求判斷是否套用急件加成,產出報價金額與建議交期草稿。

第四步「案件建檔」,把客戶資料、文件資訊、報價與交期寫入案件清單(Google Sheets),自動產生一個唯一案號與客戶資料卡,方便後續派稿與追蹤一路串下去。

第五步「業務確認」,把整理好的報價草稿推送到 Slack,業務檢視、微調金額或交期後,再由業務正式回覆客戶。系統只負責產出草稿,最後拍板的永遠是人。

需要的工具與串接重點

平台用 n8n 或 Make。收件端 Gmail 監聽詢價信箱、Google Forms 收網站表單。文件辨識的關鍵是一支堪用的 OCR API,掃描檔多的翻譯社尤其要選辨識率高、支援多語言的服務。費率表放 Google Sheets,由業務自行維護,這樣調價不用動流程。草稿審核走 Slack,集中在一個頻道。

串接重點:一是費率表的結構要先想清楚,至少要有「語系對、文件類型、單價、急件加成比例」這幾欄,流程才好套;二是 OCR 對字數的估算會有誤差,報價草稿上最好標明「以辨識字數估算,正式報價以人工核對為準」;三是案號要全公司唯一且不重複,這是後續派稿、進度、請款能不能串起來的基礎。更多文件辨識與字數統計的處理細節見 /recipes,整套流程串接的全貌見 /automation

常見錯誤與注意事項

最該守住的紅線,是「自動試算只是草稿」。最終報價、交期與付款條件,務必由業務人工確認後才對客戶發出,系統不取代專業議價判斷。客戶有時會附上難度特別高或需要排版的文件,這些都需要人來加價,程式算不出來。

第二,個資與營業機密。客戶傳來的文件常含合約條款、財報、個人資料,雲端暫存務必設定限期自動刪除、分權限存取,不可全員可見,更不能拿客戶文件去訓練或外流。

第三,OCR 辨識的字數有誤差,掃描品質差時尤其明顯,報價前的字數最好由業務抽查核對,避免低估字數導致賠本接單。

台灣中小企業情境案例

台中一家以英日韓商務文件為主的翻譯社,兩位業務每天輪流顧詢價信箱。旺季一天進二十多封詢價,業務常忙到把報價拖到隔天,眼睜睜看著詢價石沉大海。一次還因為手動加成時看錯一欄,把急件當一般件報價,接了單才發現要倒貼趕工。

導入這條流程後,詢價一進來就自動產出報價草稿與案件卡,業務改成在 Slack 上快速審核。回應時間從平均半天降到十分鐘內,旺季再多詢價也不再積壓。三個月下來,業務估算成交率提升、報價失誤幾乎歸零,省下的時間讓他們有餘力主動經營幾家大客戶,整體營收明顯成長。

延伸應用

這條流程的邏輯可以套用到任何「需要依文件內容報價」的服務業。例如設計公司可依稿件規格自動估價、印刷廠可依檔案頁數與紙材試算報價、代寫與文案接案者可依字數與難度自動產出報價。

在翻譯社內部,這條流程是整條自動化鏈的起點:報價確認後,案件卡可直接帶入派稿媒合,再串接進度追蹤與交件驗收,形成從詢價到結案的完整流程,相關串接可參考 /workflows 的其他翻譯社流程。

⚠️ 報價與合約提醒:自動試算僅為「草稿」,最終報價、交期與付款條件務必由業務人工確認後才對客戶發出,系統不取代專業議價判斷。客戶文件常含營業機密或個資,雲端暫存須設限期刪除與分權限,不可全員可見。

流程圖

STEP 1

詢價收件

監聽詢價信箱與報價表單,抓取客戶資料與待譯文件附件。

STEP 2

語系與字數辨識

OCR 與字數統計判斷來源/目標語系、總字數與文件類型。

STEP 3

報價試算

套用語系費率表與急件加成,產出報價金額與交期草稿。

STEP 4

案件建檔

寫入案件清單,建立唯一案號與客戶資料卡。

STEP 5

業務確認

推送報價草稿到 Slack,由業務確認後再回覆客戶。

用到的工具

Gmail Google Forms Google Sheets OCR API Slack
怎麼開始:n8n / Make 新建一個 workflow,照上面的節點順序一個一個接起來。AI 判斷那一步,把對應 AI Skill 的配方貼進 AI 節點即可(可到 Prompt 產生器 客製)。
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