鄧白氏台灣企業 AI 動能指數 Q3 2026 出爐

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。

AI Agent 迫使企業重新思考身分管理,而不只是資安問題

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。

法遵審查愈來愈困難?透過 AI 提升效率的關鍵步驟

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。

供應鏈決策:企業需要的是更好的數據,而非模型

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。

鄧白氏如何成為 AI 時代的關鍵角色?

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。

預測式「銷售情報」如何重塑 B2B 旅程?

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。

數據很多,為什麼企業仍無法實現「營收營運」?

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。

什麼是 AI-Ready Data?從 AI 可用數據,到 AI 可運作的決策系統!

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。

【洞察報告】2026 數據治理夥伴的關鍵價値與企業影響

鄧白氏委託市場研究公司 Forrester Consulting,針對超過 300 位全球數據領導者進行調查,深入了解企業在「數據治理」上所面臨的挑戰。調查聚焦於受訪者目前採行的數據最佳實務、推動數據治理目標時遭遇的阻礙,以及改善數據治理後所帶來的實際效益。

鄧白氏希望透過本次調查,深入理解企業在「管理主數據(Master Data)」情境下,對數據治理夥伴所期待的額外價值與支援方向。

2026 七大合規趨勢,臺灣企業的全球供應鏈如何被重塑?

在地緣政治長期緊繃、監管法規持續疊加、數位轉型加速,以及 AI 全面進入企業營運的背景下,全球商業環境進入高度不穩定的新階段。走向 2026 年,各國監管標準明顯提高,法遵直接影響企業能否承接國際訂單、是否能持續留在全球供應鏈中的關鍵能力。在跨國監管高度交錯的環境中,「不知情」已不再構成免責理由。如何在快速變動的法規環境中保持敏捷、因應 AI 法制上路帶來的機會與風險,同時整合防詐、資安與跨國數據標準,已成為企業不可迴避的核心課題。

2026 最新 OFAC 制裁指引:制裁風險不再只看名單與股權

美國財政部海外資產控制辦公室(OFAC)在 2026 年 3 月最新制裁指引中指出,制裁風險不會因名單異動、股權重組或法律結構調整而自動消失。OFAC 目前的制裁合規判斷,已從傳統的名單比對與股權比例,轉向以實質控制、關係網絡與行為連續性為核心的實質判斷原則(functional approach)。在此框架下,制裁風險在於誰仍然能夠實際影響決策、掌控經濟利益,並延續行為控制。

【案例分析】數據碎片化如何拖垮企業?製造商用「數據治理」翻轉出 208% ROI

了解鄧白氏如何協助企業將分散的數據整合為可用資產,提升營運效率、強化決策品質,並帶來更高 ROI。

【企業 AI 轉型】鄧白氏專訪:Agentic AI 會不會成功,答案取決於「數據能不能被信任」

鄧白氏首席數據與分析長分享,如何在生成式 AI 時代重新定位,並以可信數據為核心推動 Agentic AI 轉型。

【2026最新】ESG 是什麼?企業 ESG 怎麼做?3 大 ESG 指標帶你了解!

ESG 是環境保護(E,Environmental)、社會責任(S,Social)以及公司治理(G,Governance)的縮寫。藉由三個指標設立具體的實踐原則,讓企業能夠邁向永續經營。透過許多企業或投資人評分,呈現的級距被視為評估一間企業是否符合永續發展的重要指標,也會間接影響投資決策。

盡職調查(Due Diligence)是什麼?流程、目的與常見類型一次看懂

盡職調查(Due Diligence,簡稱DD)顧名思義是企業或投資人在進行重大投資、收購、合併或策略聯盟等任何重大商業交易或決策前,一方對另一方或目標資產進行全面性、系統化審查與評估的程序。由此可見,在現代企業在經營過程,盡職調查是降低風險、確保資訊對稱的關鍵環節。

【企業必讀】市場調查為何重要?深度解析市場調查方法與執行步驟,提升決策精準度!

現今市場變動快速,決策若還只靠人為直覺,風險與成本都可能被放大。市場調查(Market Research)的價值在於:針對目標市場、顧客、競品與產業環境,利用系統化的方法蒐集、分析與詮釋資料。精準的市場調查能有效降低決策不確定性,把資源配置於有價值的項目,抓住下一波成長機會。

【企業指南】數據治理是什麼?解密數據資產、控管合規風險的關鍵指南,實現數據

數據爆炸時代,為什麼企業需要數據治理(Data Governance)?因為企業所累積的數據量以幾何級數成長,但又面臨數據品質不佳、數據孤島、數據散亂難以整合等多項痛點。不僅影響決策的準確性,更降低數據資產的利用效率。藉由數據治理,落實系統化管理,規範數據收集、儲存與使用流程,有助於提升數據完整性與安全性,解決數據碎片化問題,促使企業在茫茫一片數據海之中,高效運用數據資源。

【美國出口管制新規】BIS 50%規則如何改變「實體清單」的風險範圍?

美國BIS最新推出「50%規則」,將出口管制措施延伸至由實體清單企業合計持股達50%以上的未列名附屬公司。此新規強化股權穿透審查,企業需重新評估供應鏈合規風險,避免因隱性股權關聯而觸發出口限制。掌握BIS 50%規則核心要點,確保符合實體清單相關規範,是企業因應國際貿易監管挑戰的關鍵。

「關稅」帶來3大挑戰,鄧白氏「關稅風險敏感指數」計算企業關稅影響,應對關稅戰

美國總統川普開啟第二任執政後,立刻送給全球一份大禮:對全球186國家地區課徵「對等關稅」,當然台灣也在這份名單內。隨著川普政策輾轉變化,從4月初宣布暫緩實施90天,各國把握機會與美進行協商,盼降低關稅稅率。

D&B ESG 專欄

企業為何需要永續管理師?ESG 風潮下,企業如何兼顧三者化危機為轉機?

ESG 議題崛起,全世界都在談論 ESG,破紀錄的天災,已經成為地球的常態。企業永續經營必需多元關注各利害關係人的利益,實現互惠共利多贏。鄧白氏 ESG 專欄帶您探討最新 ESG 新知,協助企業布局 ESG 策略,達到永續經營。

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