『數據，是當今不斷發展的商業環境中，公司所擁有最具戰略意義的資產。』

這是鄧白氏各個演講中不斷與大家分享的重要核心；然而，在數據量及數據來源都以爆炸性的幅度上升的現在，該如何有效率的借助數據之力，達成企業目標，就成了非常關鍵的課題。

美商鄧白氏專案總監張哲揚博士今日於 Digitimes 智慧工廠論壇的演講中以「以數據之力，突破供應鏈風險」為題，進行分享。

演講中他首先提到企業數據需持續建立可信任的數據基礎，並透過與外部數據的結合洞悉、產生模型，創造可視化的企業價值。
藉此，便可以達成兩個非常重要的目標：拓展商機和降低風險。

此外，張哲揚博士還分享了一份全球 CPO 調查的內容，研究顯示，全球的採購長普遍都認為採購團隊面臨的壓力越來越大，除了成本的考量外，往來廠商的道德規範以及全球規模的複雜程度對採購團隊來說，都是極大的考驗。
以此為核心，張哲揚博士與所有觀眾分享了突破供應鏈風險的三大要素：「資訊」、「匹配和尋源」以及「監控」。
供應鏈風險解決方案三部曲
「資訊」代表的是主數據的質量，舉凡是客戶或供應鏈的資料缺失、各部門的資料來源不同…等因素，都將阻礙企業形成360度的商業洞察。

張哲揚博士提到，全球的供應鏈因為各種原因而導致缺貨或斷鏈、如對供應商下游不瞭解以致於無法確切掌握風險，這些都體現了「匹配和尋源」的必要性。在風險發生之前尋找替代的供應商並實現供應鏈的可視性，便能大幅度的降低風險。

而供應商的管理，便是現在所有企業注重的 ESG 之中重要且不可忽略的一環。鄧白氏近期於 ESG 專欄文章中提及，維持良好供應商關係的企業，供應商帳款拖欠比例亦較低。而根據近期釋出的［如何通過 ESG 數據建立更完善的供應商網絡」白皮書顯示，供應商關係維繫差的企業帳款拖欠比例更是排名佳的 15.1 倍 (如下圖表所示)。
若沒有注意到這些影響因子，公司的聲譽和財務風險都將面臨風險。
維持良好供應商關係與營收成長呈正相關
因此企業必須建立有效的「監控」方法以實現供應鏈可視化。而鄧白氏的「D&B 供應鏈風險解決方案三部曲」透過機器學習及圖理論繪製 Tier 1~3 供應鏈原始檔，得以完成企業所需，也順勢建立一套系統性與整合性方法，來標準化評估 ESG 的風險與機會。

舉例來說，若及早發現供應鏈結構中的供應商 ESG 評比欠佳，即時採取因應措施，降低風險管理成本、識別鏈中脆弱環節並著手補強，才能夠真正的強化供應鏈的韌性。因為只有當我們確實掌握了優質的數據且和過去的經驗，成功預期供應商相關性，才能在未來的 ESG 道路上，更有效的透過系統化的監控掌握風險。

 
系統化監控有助風險控管
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