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美商鄧白氏第四季的「台灣企業樂觀指數」報告指出，多數受訪企業對第四季景氣持正面態度，其樂觀程度相較第三季樂觀，主要反映在銷售量、淨利潤、新增訂單量此三項關鍵參數。美商鄧白氏全球首席經濟學家Arun Singh在評論調查結果時表示，台灣得以在後疫情時代保有高度的產業成長，正是具備了較佳的環境來支持常態性商業運作。台灣由於產業結構與科技應用高度相關，得於全球持續彈升的5G電信及IT設備零售需求下，維持高經濟成長。
美商鄧白氏全球合作夥伴Cribis，根據鄧白氏全球付款資料庫DUNTRADER中的企業數據，收集並分析比較全球38個國家／地區的付款趨勢。結果發現丹麥有86.9％的公司準時付款，居歐洲之首；亞洲則以台灣表現最優，有75.1％的企業準時支付。
新冠肺炎疫情持續延燒，衝擊全球貿易及供應鏈。全球商業數據分析領導者鄧白氏（Dun & Bradstreet）對此發布最新報告指出，全球至少有五百萬家企業供應鏈因此受到影響，其中900多家甚至名列美國《財富》1000強（Fortune 1,000）。鄧白氏建議企業應加速分散供應商，做好供應商完整評估與供應鏈管控，儘早對關鍵零組件進行雙源採購，避免供應商過度集中單一區域的地緣風險。
鄧白氏台灣 孫偉真總經理受法務部廉政署邀請，參與於10月16日所舉行的「外商及企業誠信」論壇，演講分享數位科技導入企業誠信的經驗。為讓在台外商企業與社會大眾能清楚了解國內廉政政策現階段推動重點，擴大企業誠信治理影響力，廉政署邀請企業及學界專家舉辦論壇」，就建構私部門防貪機制交流意見及分享治理經驗。署長鄭銘謙說，隨著全球化腳步及社群媒體快速發展，老百姓漸漸重視貪腐問題，容忍度越來越低，世界各國也因此增訂貪腐管理法令，他期許公私部門攜手合作，共創廉潔家園。
鄧白氏秉持「成功來自於無私」的精神，今年鄧白氏Do Good Week 公益周決定前往新北三芝孩子的秘密基地，北海岸地區地處偏遠，造成交通不便、教育資源匱乏、資訊封閉，弱勢家庭兒少受教機會因城鄉差距呈現不平等現象。
鄧白氏台灣號召同事們滿懷愛心，陪伴偏鄉孩子一起從遊戲中體驗互助精神、一起共餐、一起攜手完成充滿想像力的饅頭創作，陪伴孩子們共度一個歡樂、健康的午后時光。
為遵照財政部落實節能減碳及發票無紙化政策(財政部令台財資字第 1070001765 號「電子發票實施作業要點」)，配合推動電子發票。鄧白氏台灣於2019年9月1日起實施以電子郵件(Email)寄送「電子發票」證明聯。
美中貿易情勢呈現僵局，將使得全球供應鏈進行移轉或重組，對跨國企業的意義在於必須盡早思考全球布局模式。對於台灣企業來說，如何運用持續推動產業升級，以求在供應鏈中取得關鍵地位，是在美中貿易戰中的生存重點。數位創新科技翻轉全球商業模式，台灣企業該如何面對新世代的科技轉型，塑造智能化的未來企業？
美商鄧白氏台灣分公司表示，美中貿易戰，台灣可望受惠轉單，現在正是在挑戰中見到商機的時機。數位創新科技翻轉全球商業模式，台灣中小企業若能因應新世代的科技轉型，塑造智能化的企業並達到商業創新，將有利於開拓全球市場。
數位創新科技翻轉全球商業模式，台灣企業該如何面對新世代的科技轉型，塑造智能化的未來企業？協助台灣中小企業站上世界舞台，讓企業第二代或新創公司也能掌握時局變化、迎接挑戰、優雅轉身，美商鄧白氏台灣分公司23日舉辦數位轉型商業創新論壇暨發表會，帶領中小企業數位轉型，透過商業創新進軍全球市場。
隨著各企業積極前進海外，若能藉由第三方公正單位的客觀資料，除了深入了解當地的經營情形，並藉由各種商業數據資料，更可以選擇出最合適的合作夥伴，對於前進全球，將可以達到事半功倍的絕佳功效，接下來將分享實際的案例。
全球商業數據與分析領導者美商鄧白氏（Dun & Bradstreet）公布 2026 年第四季「台灣企業 AI 動能指數」調查結果。台灣企業 AI 動能指數為 57，雖較第三季的 60 及第二季高點 72 回落，仍維持在 50 以上的擴張區間，顯示企業 AI 投入與應用動能持續為正。值得注意的是，台灣企業 AI 部署速度領先全球，78% 的受訪企業已跨越規劃或試行階段，高於全球的 64%；在投資效益方面，27% 的台灣企業已取得廣泛或顯著的 AI 投資回報，與全球 28% 相近。
台灣企業雖快速將 AI 推進至生產與營運環境，部署規模尚未全面轉化為投資回報，資料準備度也成為影響價值實現的關鍵。AI 風險緩解指數（47）與技術完備度指數（49）則落入收縮區間，反映企業下一階段仍需強化治理、技術架構與長期管理能力。
Agentic AI（代理型 AI）可能顛覆既有商業模式之際，如今的挑戰在於企業是否具備讓 AI 自主運作的基礎條件。近年來，許多企業積極導入 AI 工具與應用程式，也開始建置各類 Agent，希望提升生產力與決策效率。然而，以台灣市場為例，不少企業在實際落地過程中發現限制 AI 規模化發展的關鍵，往往是數據品質、系統整合，以及跨部門數據難以互通等長期問題。
鄧白氏專家在專訪中，探討代理型 AI 崛起後，企業如何建立足以支撐自主決策與執行的數據基礎。Agent 需要跨系統存取與整合資訊，而鄧白氏正透過 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定）開放其數據、工作流程及 Agent。
近年來，企業持續投入數據治理與現代化工程，打造 AI-Ready Data（AI 可用數據），也就是經過整理、結構化與標準化後，可供 AI 模型訓練、推理與決策使用的高品質數據。隨著 Agentic AI（代理型 AI）進入實際應用階段，AI 的角色也開始改變。
過去 AI 主要協助理解資訊、分析問題與提供建議，如今 AI 除了協助「理解（Understanding）」更協助「執行（Execution）」。Agent 能根據目標自主規劃步驟、呼叫工具、存取系統並完成工作，因此企業發現，AI-Ready Data 未必等同於 Agent-Ready Data（代理專用數據）。
全球商業數據與分析領導者美商鄧白氏（Dun & Bradstreet）發布 2026 第三季「台灣企業 AI 動能指數」調查結果。結果顯示，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 規模化部署所需的資料基礎，顯示資料品質、資料治理與整體資料就緒度，將成為企業擴大 AI 應用的下一階段關鍵。
調查顯示，台灣企業 AI 動能指數在 2026 年第三季為 60，雖較第二季 72 的高點回落，但仍高於 50 分的擴張臨界點（以 50 為分水嶺，高於 50 代表企業 AI 投入與應用動能進入擴張階段），顯示企業 AI 投資與導入仍維持正向動能。但相較日本與南韓本季同為 66，台灣指數則較低。
長期以來，身分管理一直是企業資安的核心基礎能力。企業持續投入單一登入（SSO）、多因素驗證（MFA）、特權存取管理（PAM）及服務帳號治理（Service Account Governance）等機制，建立必要的存取控制架構，確保只有經授權的對象能存取特定系統與數據。這些能力至今仍不可或缺，但大多時候更像是企業數位環境中的基礎設施，默默運作於幕後。
隨著 Agent 與機器身分快速增加，企業需要管理的是由人員、系統、服務、流程與 Agent 共同組成的數位身分生態系統。身分管理也因此從幕後的基礎能力，成為 2026 年 AI 時代資安治理的重要課題。
隨著全球監管要求日益提高，企業在與客戶、供應商、代理商及其他合作夥伴建立業務關係前，需要投入更多資源進行盡職調查與法遵審查。法遵團隊需要執行制裁、反洗錢（AML）、第三方風險篩查，也必須驗證企業身分、地址、所有權結構及企業關聯資訊。如何在降低風險、符合法規要求與支援業務發展之間取得平衡，是現代企業法遵管理的重要課題。
鄧白氏的 AI 直接嵌入既有法遵與風險管理流程之中，從風險識別、篩查、評估到後續處置，皆可於同一平臺內完成，縮短從風險洞察到風險決策的時間差，提升法遵審查效率與執行一致性。所有作業亦保留完整稽核軌跡，確保每項決策均具備可追溯性、可說明性及可辯護性。
了解企業如何透過提升供應鏈數據品質、整合 AI 與可信商業數據，強化需求預測、供應商風險管理與決策效率，在不確定環境中建立更具韌性的供應鏈。
面對地緣政治變化、市場需求波動、法規要求與全球經濟環境的不確定性，供應鏈中斷與風險成為了企業營運的新常態。策略採購與供應鏈主管經常必須在資訊不完整、甚至彼此矛盾的情況下，快速做出影響營運的重要決策。為了提升決策能力，愈來愈多企業導入 AI、進階分析與預測工具，期望透過更強大的模型強化洞察、提升效率並加快決策速度。然而，模型愈來愈先進，決策卻未必變得更好。原因在於，AI 的成效最終取決於其背後的數據品質。
鄧白氏（Dun & Bradstreet）在短時間內與 Anthropic、Microsoft、OpenAI 等全球科技公司建立 AI 策略合作，正加速轉型為企業 AI 核心數據基礎，將全球商業數據嵌入關鍵系統，驅動企業 AI 決策能力升級。
鄧白氏「全球商業圖譜™（Global Commercial Graph™）」涵蓋超過 6.5 億家企業數據，並以鄧白氏環球編碼®（D U N S® Number）作為企業身份錨點，協助企業在跨系統、跨市場與跨流程的 AI 應用中，建立一致且可信的企業識別基礎。關鍵價值在於讓 AI 能準確辨識企業實體、理解商業關係，並在可信數據（Trusted Data）基礎上進行判斷，使 AI 在高風險決策場景中具備穩定性與可稽核性。
B2B 買方早就不再被動等待聯繫，他們會先自行研究解決方案、比較供應商、詢問內外部意見，甚至在正式接觸前已形成初步判斷。這些行為未必進入 CRM，卻已重塑 B2B 採購旅程。「預測式銷售情報（Predictive Sales Intelligence）」不是單純多一套數據工具，也不只是把既有流程做得更快，而是讓企業更早辨識需求形成、鎖定進入決策的客戶，並在關鍵時點展開有效對話。B2B 銷售的核心，已轉為「更早看見機會」。
結合營收營運（RevOps）、預測式銷售情報（Predictive Sales Intelligence）與買方意圖數據（Buyer Intent Data），鄧白氏協助企業改善客戶優先順序，提升決策品質並驅動穩定營收成長。
在多數企業中，無論是目標客戶行銷（Account-Based Marketing, ABM）、客群分群（Segmentation）、市場規模評估（Market Sizing），或整體 Go‑to‑Market（GTM）的市場開拓策略，皆依賴數據。然而，當數據分散於不同系統，且缺乏統一的定義標準與更新機制時，即使擁有大量數據，仍可能導致決策落差。
「營收營運（Revenue Operations, RevOps）」難以落實的原因眾多，但最核心的問題，往往仍回到企業的數據基礎，以及數據治理能力。
