挑要自動化的工作之前，先劃掉不該自動化的

自動化之後反而更忙

每週要花兩小時的對帳整理交給了腳本。腳本跑得好好的。可是每到週一早上，還是得打開紀錄看結果對不對；數字怪怪的，就翻回原始檔案找是哪裡對不上。

工作沒有不見，只是換了形狀。原本動手的兩小時，變成檢查的二十分鐘，加上偶爾炸開的半天。平均值是降了，感受沒有降。以前做完就是做完，現在要確認過才算做完。

自動化的評估大多在這裡就歪了。做出來要幾天，大家都會問；做出來之後每個月要貼進去幾小時，很少人問。報價來回的時候，只有前面那個數字看得見。

頻率和例外，兩個數字就夠判斷

省下來的時間，用單次耗時乘以每月次數就算得出來，這一步誰都會。漏掉的是減法那一邊。要扣掉例外發生時人去看的時間、對方系統改了之後修的時間，還有核對結果對不對的時間，剩下的才是真正落到手上的量。這個減法裡最重的一項是例外。十次裡有兩次要把人叫回去，負責人還是得把這件事掛在腦子裡，省下來的就從小時縮成點幾下滑鼠。例外多的工作不是自動化的對象，是該先把規則理順的對象。

頻率更直白。一季才回來一次的工作，就算一次要坐三個小時，多半還是手工做比較划算。為了一年跑四次寫的腳本，跑到第三次通常已經壞了，那時候修它花的時間比手工做還長。

壞掉的地方多半在別人的系統上

自動化悄悄停擺，原因很少是程式老了，而是對面變了。供應商寄來的表格多了一欄，後台介面改版，登入處忽然多了雙因素驗證。越是靠在自己動不了的那一側，維護成本就越是無聲地疊上來。

所以挑候選的時候，先問「半年後還是這個樣子嗎」，再問「現在跑得通嗎」。走官方介面的工作撐得久；靠讀頁面抓值的工作，對方改個版就停。公司內部系統介於兩者之間，至少變更的時間點自己知道。同一件事從哪扇門進去，壽命就不一樣，而這個壽命最後正是回本計算裡的分母。

先一起看該劃掉哪幾條

想自動化的事情如果有好幾件，把清單原樣寄過來就好。Weple 的業務自動化是從這份清單裡挑出該拿掉的開始。按頻率、按例外插進來的多寡、按對外部系統的依賴程度把候選收窄，再從留下來的開始做。要是算下來手工反而比較划算，我們也會照實說。