台灣企業的 AI 投資已逐步從試驗導入走向成效驗證，逾八成受訪企業表示已從 AI 專案中觀察到不同程度的投資報酬（ROI）。然而，調查同時指出，超過半數受訪企業尚未完全建立支撐 AI 規模化部署所需的數據基礎，顯示數據品質、數據治理與整體數據就緒度，將成為企業擴大 AI 應用的下一階段關鍵。
如今 B2B 買方不再等待業務主動聯繫，從發現需求、比較解決方案到向同業蒐集意見，許多研究與評估工作早在願意安排會議之前就已悄悄展開。這樣的變化也讓營收營運（Revenue Operations, RevOps）肩負起新的責任，從大量且分散的訊號中找出有價值的商機，協助企業做出更準確的決策，重點在於能否將數據轉化為可執行的行動。2026 年，能穩定成長的企業，是能在正確的時間聚焦最有價值的目標客戶。
透過結合銷售情報與買方意圖數據，企業能掌握哪些企業處於採購評估階段。RevOps 建立一致的定義、可靠的數據基礎及順暢的跨部門協作流程，銷售團隊便能在客戶興趣逐漸升溫時即時行動，而非等到競爭對手已經取得優勢。其結果是更少無效開發、更健康的銷售漏斗，以及更可預測的業績表現。
鄧白氏最新白皮書解析數據在 AI 成效中的關鍵角色，並說明企業在推動 AI 專案時，如何從創造價值轉向避免風險。當 AI 從實驗走向實際營運場景，數據完整性、來源可追溯性與可近用性的落差會迅速浮現。這些缺口一旦存在，將直接影響信任基礎，並限制 AI 的推動進程。
聚焦於企業級 AI‑Ready Data（AI 可用數據）的五個關鍵維度，說明其如何共同建立可規模化的信任基礎：確定性識別與數據一致性、數據來源與使用邊界、跨系統整合與可近用能力、內建治理與可稽核機制以及多項能力如何整合以支撐企業決策等等。透過鄧白氏專家框架，企業可系統性檢視數據基礎現況，辨識潛在缺口與風險來源，並據此制定強化策略，確保數據能支撐企業級 AI 應用。
鄧白氏中國研究團隊發布《2026 大中華區企業付款表現報告》，分析台灣、中國與香港企業付款行為的最新變化，協助企業掌握現金流動態，提升決策品質。
2025 年整體趨勢顯示，企業帳期普遍延長、逾期水準小幅上升，資金壓力逐步浮現。信用管理重心亦由逾期判斷，轉向帳期長度的整體掌握。各區域差異則顯示，台灣企業信用體質穩健，短帳期占比高、逾期比例低，準時付款率表現最佳；中國企業帳期明顯拉長，香港企業則以短帳期為主。
透過本報告，企業可掌握大中華區付款行為的結構性變化，強化風險管理，提升營運韌性。
鄧白氏發布最新研究報告，針對 2026 年初升溫的中東局勢對台灣經濟影響進行深度分析。報告指出，中東危機使台灣面臨「能源市場、物流中斷、貿易相關業務」等外部衝擊。儘管台灣對中東出口占比低，但進口對能源與關鍵化學原料的結構性依賴，使台灣面臨一定的風險。
若中東衝突持續惡化，導致全球能源核心航道「荷莫茲海峽」受阻，其引發的斷鏈與成本暴漲將從生產端迅速擴散至物價與民生，恐削弱企業投資動能並加重消費者負擔。
在關稅政策頻繁調整，加速全球貿易重組的當下，鄧白氏（Dun & Bradstreet）今日發布《2025台灣出口關稅影響白皮書》，揭示出口導向產業面臨的潛在壓力與轉型機會。該報告匯整近三年貿易數據、企業查詢行為與關稅風險敏感指數（Tariff Vulnerability Score, TVS），為台灣企業提供風險識別與商機探索的具體行動建議。鄧白氏國際市場首席營運長鮑文安(Julian Prower) 表示：「面對全球關稅政策的頻繁變動，台灣企業必須主動佈局。本次白皮書不僅量化了關稅風險，更重要的是，它提供了一套以數據驅動的決策框架，協助企業識別潛在商機並強化供應鏈韌性。我們期望透過這份報告，能幫助台灣企業在全球貿易新局中穩健前行，實現持續成長。」
今年台廠工具機業者因未嚴格審查販售對象，導致工具機被下游廠商轉售給俄國，導致誤踩國際貿易法規。
企業該如何避免被制裁的風險 ? 立即看看D&B合規數據策略指南，如何用數據做到合規管理，滴水不露
