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。
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。
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。
