超車日韓印！台灣 AI 投入動能亞太第一　鄧白氏：資料品質與合規成落地關鍵

【記者林鼎皓／台北報導】

隨著企業加速導入生成式 AI 與代理型 AI，AI 能否真正走進營運流程，關鍵不在模型能力，而在資料是否可被信任、驗證與治理。依據鄧白氏《企業 AI 動能指數》觀察(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），台灣 2026 年第二季 AI 動能指數從第一季的53上升至 72， 高於全球平均62，在日本(56)、南韓(69)、印度(61)等亞洲受訪市場中居於領先地位。調查同步指出，已有37% 企業進入規模化階段， 40% 企業已將 AI 導入多個核心業務流程，合計 77% 企業已跨越規劃與試點，邁向規模化與營運化。然而調查也顯示，台灣及全球企業在AI應用中面臨的主要挑戰包括：資料可取得性與存取、資料隱私與合規，以及資料品質與完整性。若企業要讓 AI 真正參與授信、法遵、供應鏈與業務決策，關鍵不是導入更多工具，而是建立可被 AI 信任與有效使用的數據基礎。

在此趨勢下，全球商業數據與分析領導者之一的美商鄧白氏（Dun & Bradstreet）今日宣布將既有的企業數據雲能力升級轉型為「全球商業圖譜（Global Commercial Graph）」，以企業身份識別、所有權結構、關聯企業、供應鏈與財務風險訊號為基礎，協助企業在代理型 AI 時代建立可信決策情境，讓 AI 不只「讀到資料」，更能在可信、可追溯的商業脈絡中進行判斷。

過去市場對鄧白氏的理解，多聚焦於全球企業數據庫與商業數據分析服務；但在代理型 AI 時代，企業需要的不只是資料查詢，而是能讓 AI 正確理解「企業是誰、與誰有關、誰擁有或控制它、風險如何變化」的商業脈絡。全球商業圖譜正是將以上關鍵資訊轉化為可驗證、可追溯、可治理、可供 AI使用的商業真相來源。

鄧白氏全球商業圖譜涵蓋超過 6.5 億家企業資料，以 D-U-N-S® 環球編碼作為企業身份錨點，協助企業在跨系統、跨市場、跨流程的 AI 應用中，建立一致且可信的企業識別基礎。相較於單點資料查詢，其價值在於讓 AI 能辨識正確企業實體、理解企業之間的關係，並在可信資料基礎上進行判斷，使 AI 在高風險決策場景中具備更高的穩定性與可稽核性。

美商鄧白氏全球業務營運與轉型執行副總裁暨台灣區總經理鮑文安（Julian Prower）表示：「在 AI 加速進入商業決策流程的此刻，企業面對的核心問題，已不是 AI 能不能生成答案，而是這些答案能否建立在可信、可追溯的資料基礎上。多數企業卡關的難題在於資料的可信度與可治理性，無法跟上 AI 擴展的速度。鄧白氏已與 Anthropic、OpenAI、Microsoft、Google、Databricks、Snowflake等夥伴合作，透過全球商業圖譜把已驗證的商業資料，協助客戶將可信的企業、風險與合規資料導入既有 AI 平台與流程，加速推進AI 在金融、風險、法遵、供應鏈與業務開發等關鍵場景落地，提升決策品質與營運韌性。」

有了全球商業圖譜作為可信資料基礎後，企業更關心的是：如何讓 AI 在既有工作流程中真正用得上這些資料。作為建立於全球商業圖譜之上的 AI 應用框架，D&B.AI讓企業可依照不同的應用需求，以更便利的方式存取、理解並使用鄧白氏的商業資料。

D&B.AI 提供三大核心能力：ChatD&B（AI 商業數據快搜）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）透過模型上下文協定（MCP），將鄧白氏資料直接整合至企業的代理型 AI 工作流；AI 代理專用答案 (Agent-Ready Answers) 則進一步將資料轉化為可供 AI 代理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。

目前D&B.AI也已與主流 AI 生態系完成整合，包括雲端平台 Microsoft 與 Google Cloud、數據平台 Databricks 與 Snowflake、基礎模型平台 OpenAI 與 Anthropic（Claude）。以 OpenAI 為例，企業可透過 MCP 在 ChatGPT 中直接調用鄧白氏全球商業圖譜，將企業身份、信用與風險資料導入盡職調查與授信流程；透過 Anthropic（Claude）的整合，則可進一步建構以 KYC／KYB、企業客戶准入與合規審查為核心的 AI 代理（agents），讓代理在明確的商業與風險脈絡下，自動完成企業驗證、風險評估與文件生成等任務，協助企業縮短審查時間並提升流程效率。