在短短幾週內，鄧白氏（Dun & Bradstreet）接連宣布多項 AI 策略合作，合作對象涵蓋 Anthropic、Microsoft、OpenAI、Google、Databricks、Snowflake 等全球科技公司。擁有超過百年歷史的鄧白氏，正加速轉型，重新定義我們的市場角色，將龐大的商業數據，嵌入驅動企業 AI 發展的核心系統之中。
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。
鄧白氏全球業務營運與轉型執行副總裁暨臺灣總經理鮑文安（Julian Prower）指出：「隨著 AI 進入企業決策流程，關鍵在於答案是否建立在可信且可追溯的數據基礎上。多數企業的瓶頸，來自數據可信度與治理能力無法跟上 AI 擴展速度。」透過與 Anthropic、Microsoft、OpenAI、Google、Databricks、Snowflake 等夥伴合作，鄧白氏將已驗證的商業數據整合至各類 AI 平臺與流程，加速企業在金融、風險、法遵、供應鏈與業務開發等關鍵場景的應用落地。
在具備全球商業圖譜這一可信數據基礎後，企業下一步關注的是，如何讓 AI 在既有工作流程中運用這些數據。作為建構於全球商業圖譜之上的 AI 應用框架，鄧白氏最新推出的 AI 數據解決方案 D&B.AI™ 讓企業能依應用需求，更有效地存取、理解並運用鄧白氏的商業數據。
從本質上來看，鄧白氏定位為企業 AI 系統中的「Context Window（決策上下文）」，透過 MCP（模型上下文協定）與 A2A 成為連接模型與真實世界商業環境的關鍵數據層。
鄧白氏全面推動「AI First」策略。鄧白氏首席數據與分析長 Gary Kotovets 表示：「科技夥伴致力建立企業中的 AI 引擎，而鄧白氏的角色，是提供驅動這些引擎運作的核心數據基礎。」
這一轉變也反映在使用場景上，最終使用者也包含各類 AI Agent（AI 代理）。企業得以透過更直接的方式存取數據，並整合至 AI-Native（AI原生）環境中。
例如，與 OpenAI 的合作，已讓開發者能將鄧白氏數據直接嵌入程式碼與 AI Agent 應用中，縮短數據與決策之間的距離。
隨著大型語言模型持續演進，企業邁向具備自主決策能力的 Agentic AI 階段，重塑營運模式。鄧白氏專家認為，在建構 Agentic AI（代理型 AI）之前，企業首先必須確保數據基礎完整且可信，而鄧白氏聚焦的核心，正是提供 AI 所依賴的可靠數據中間層。
在此基礎上推出的 D&B.AI™，整合合規數據與驗證機制，並引入「Truth Agents（真實驗證代理）」，可嵌入各類工作流程，確保決策建立於可驗證的事實之上。
D&B.AI™ 提供三大核心能力：ChatD&B™ 支援自然語言查詢，讓使用者直接與商業圖譜對話；Agent-Ready Data（AI 代理專用數據）透過 MCP，將鄧白氏數據直接整合至企業的代理型 AI 工作流；Agent-Ready Answers（AI 代理專用答案）則進一步將數據轉化為可供 AI Agent 直接調用的結構化答案。上述三大核心應用，涵蓋多個重要的數據應用領域，包括財務、合規、銷售行銷、供應鏈與企業主數據等，協助企業在不必重新建構資料基礎的前提下，加快 AI 應用落地速度。
鄧白氏這一系列與全球科技夥伴的合作反映市場對 AI 的即時需求，也展現我們的長期定位，成為 AI 時代的可信數據基礎。在快速演進的 AI 生態中，平臺與介面可以更迭，但高品質數據的價值將持續放大。
“Just like humans have been relying on us before. Now agents will rely on us.”
「過去，人類依賴鄧白氏的數據；未來，AI 代理也將如此。」
新聞來源：
Dun & Bradstreet partners with Anthropic, Microsoft, OpenAI - Jacksonville Business Journal
