《2021全球付款研究報告》指出 台灣企業準時付款比例居亞洲之首、全球第五!

美商鄧白氏全球合作夥伴 Cribis ,根據鄧白氏全球付款資料庫DUNTRADE®中的企業數據,收集並分析比較全球 36 個國家/地區的付款趨勢,出版《2021全球付款研究報告》,收集超過 55 億筆付款交易,並結果發現台灣在亞洲表現最優,有 72.5% 的企業準時支付....

您的數據可靠嗎?五個可能會阻礙保留客戶的原因

根據《哈佛商業評論》的一篇經典文章指出,從事不同行業與研究,獲得新客戶的成本比保留現有客戶的成本高出5到25倍。此外,作者指出研究顯示,僅將客戶保留率提高5%,即可將利潤提高25%-95%!

2020年第三季全球商業風險報告

鄧白氏全球企業風險報告(Dun & Bradstreet Global Business Risk Report,簡稱GBRR)針對每一項風險情境對企業造成的潛在威脅評分,進行最高風險排名。 前十大風險的評分用於計算總體全球企業衝擊(GBI)評分。

新冠肺炎疫情衝擊中國企業調查:物流業受影響最大

為了讓各界更瞭解新冠肺炎對於中國各產業的影響,鄧白氏日前補充發布《新冠疫情對中國企業影響》報告,調查復工狀況和今年上半年業務評估影響。鄧白氏此份補充報告調查了中國大陸和香港共一千多家企業,產業涵蓋製造加工、零售批發、企業服務和交通運輸等。

此次調查發現,有88%的企業確認新冠肺炎疫情對於2020年上半年業務的影響。各產業中受疫情衝擊的企業均超過半數,其中以運輸業受衝擊面最廣。

新冠肺炎啟示錄 全球供應鏈「雙布局雙保險」

全球經濟接連遭逢嚴峻挑戰,中美貿易大戰已延燒近兩年,挑戰過度依賴中國紅色供應鏈的產業經驗,今年初爆發的新冠肺炎疫情,更讓全球供應鏈措手不及,產業籠罩在斷鏈陰霾中!

《灰犀牛》一書的作者Michele Wucker提醒我們:灰犀牛是顯而易見既存的威脅,卻經常被我們視而不見。如今,中國經濟放緩的「灰犀牛」,遇上疫情帶來的「黑天鵝」,一再示警:必須制定全球供應鏈政策和應急計畫,並建立供應商風險的評估流程,避免供應鏈中斷的風險,最重要的是,針對供應鏈中的關鍵零組件,必須啟動雙源採購(Dual Sourcing),形成「雙布局雙保險」的優勢。

鄧白氏發佈2019第三季度全球商業風險報告,跨境商業前景略有改善但仍具挑戰

鄧白氏近期發佈了《2019第三季度全球商業風險報告》, 報告根據各個潛在影響企業的風險狀況,對企業面臨的最大威脅依序排名,並為各個風險因素評分。排名前十位的風險因素分數則用於計算全球商業影響評分(GBI)的總分。最新的全球商業影響評分顯示,跨境商業前景略有改善,扭轉了第二季度該評分達到歷史最高水準的趨勢,但仍面臨極大挑戰。

鄧白氏2019第三季度全球商業影響評分顯示,儘管較上季度有所改善,按歷史標準衡量,企業面臨的風險仍然很高。2019年第三季度的評分顯示,若無意外,儘管全球經濟正在從2008-2009年的衰退中復甦,隨著全球經濟增長再次放緩,企業決策者仍需持續、謹慎地關注全球商業環境。同時,與政策制定、政治和經濟發展相關的風險,在區域上呈現出分散化和多樣化的特點,這將導致商業環境越來越具有挑戰性。

如何運用商業數據資料,挑選到適合的合作夥伴?

中國大陸通訊裝置龍頭華為被眾多國家遭禁,並直接衝擊了華為在各國的供應鏈廠商,其中,華為被美國宣告列入禁運名單後,同時間也被提出 2012 年起陸續違反美國對伊朗禁運令而被列入管制清單的5家台灣公司以及2位個人,顯示不單單是大公司,就連小企業也在監督範圍內,因此不要認為,自己是小企業,就比較不可能被遭禁。以華為規模如此之大的企業,與他相關的供應鏈公司都可能面臨突如其來的重大波及,或許華為根基豐厚還撐的住這場風暴,但若是規模、根基不穩固的中小型公司,一但面臨了這樣子的挑戰與風險,台灣的企業應變的能力嗎?

就差一步!只因未符合法規而失去進入全球市場的機會?

著產業的分工日益明顯,因此供應鏈金融、供應鏈貿易融資逐漸崛起,也就是銀行將優質的核心企業與其上下游企業連結在一起,並提供一個靈活運用的金融產品與服務的融資方式,如蘋果供應鏈、鴻海供應鏈、台塑供應鏈等等。

So easy!有了這個工具,輕鬆突破商業合作夥伴法遵合規管理痛點

實施法遵合規管理是一項極為繁複的工作,法遵合規團隊不僅需要對合作廠商和潛在客戶進行詳細的風險篩查,更需要對這些商業夥伴的審核流程提高速度和效率。

在現今千變萬化的數位世界裡,如何設定關注方向?

數據存在一些很有趣的現象。如何增進與數據的關係,十分值得我們思考。隱私就是現象之一。全球各地都在發生受不同隱私和數據所有權觀點影響的監管變化或事件。誰控制著數據,數據在不同情況下可用來做些什麼?這是一個備受爭議的主題,短期來看也難以找到解決方案。我們也知道更多的隱私,意味著更少的數據。或者至少可以說,更少的不同數據或更少的易於取得的數據。數據消耗型技術是否會隨著可用數據流程量和特性的削弱而退步?對關鍵應用又有哪些影響?
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