全球智識精選:2023年6月

DTC 轉型

能源、公用事業及資源

PwC Report, 6 June 2023

2023年礦業報告:礦業重生時代

  • 本篇PwC報告分析全球前40大礦業公司,提供產業趨勢洞察。本報告建議,礦業必須重點考慮三個關鍵要素,籌畫未來發展:政府、淨零碳排和勞動力。
  • 政府已成為礦業市場的重要參與者,制定補助政策、創立或參與產業相關策略聯盟。
  • 淨零碳排成為礦業必須面對的挑戰與重點。三分之一的礦業CEO認為公司將面臨氣候相關風險。礦業必須專注於減少碳排和供應鏈轉型,同時增加關鍵礦物的產出,這些改變也可促進效率、節省成本並創造新的合作機會。
  • 關鍵礦物需求增長勢必需要新的勞動力支持。三分之二的礦業CEO認為未來十年內,技能與勞動力缺口將影響獲利與營運。因此,礦業公司必須提升對新人才的吸引力,也讓這些人才被外界看見,將有助礦業發展。

科技效應

PwC Article, 19 May 2023

生成式AI的風險挑戰

  • 企業必須審慎評估與管理AI相關的隱私、網路安全、法規、第三方關係、法律義務和智慧財產權等風險,方能真正從生成式AI這項劃時代的科技中受益。
  • 企業具備平衡AI風險與效益的能力,也有助於向利害關係人展現對創新的堅持,藉以建立信任。
  • 風險管理專家們可以協助企業,建立隱私、公平、有效性、問責和透明度等要素的相關指南與規範,確保生成式AI安全可靠。
  • 企業高階主管(C Suite leaders)在管理生成式AI上扮演關鍵角色,必須堅守負責任的AI(Responsible AI)原則,並建立客戶、投資者、合作夥伴、員工和社會等利害關係人的信任。
    • 資訊安全長(Chief Information Security Officer)須專注於防衛威脅,嚴防釣魚軟體和惡意操縱AI的駭客等。
    • 數據長(Chief Data Officer)和隱私長(Chief Privacy Officer)須負責管理生成式AI的數據和隱私風險;常見的風險如未經授權使用數據、AI偏見和是否遵守隱私法規等。
    • 法遵主管(Chief Compliance Officer)必須即時了解生成式AI相關的新法規與動態,並針對現有法規強化與企業內部組織的合作。
    • 法務長(Chief Legal Officer)和法務總監(General Counsel)須促使AI的使用受到適當治理與監督,降低如資訊洩露、違反法規、違約、侵權、詐騙和聲譽損害等法律相關風險。
    • 內部稽核主管須根據企業目標和AI部署,制定以生成式AI風險為基礎的內控計畫。
    • 財務長(Chief Financial Officer)和財務總監(Controller)則主責生成式AI相關的財務風險。
  • 建立AI治理須多方合作,包括數據科學家、工程師、數據提供者,甚至也需要多元、公平、共融領域的專家、UX設計師和功能型經理人及產品經理等,缺一不可。
  • 投資內部人員教育,培養評估生成式AI輸出內容的能力,是企業掌控風險的關鍵。

PwC Article, 1 June 2023

政策制定者致力讓生成式AI更安全

  • 所謂生成式AI,意指能夠因應用戶提示,透過擷取網路內容或資料、數據,進而生成文字、代碼、圖像、影音或其他素材的AI技術。全球政策制定者如今正迫切地處理生成式AI帶來的相關風險,包括更具說服力的假訊息、無法掌握個人資料、錯誤資訊、偏見、勞動力被取代和權力過度集中等問題。
  • 如歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation; GDPR)及保障平等就業機會等現有法規,雖可規範生成式AI的某些面向,但仍需要更新、更完善的法律管理生成式AI,尤其美國及中國大陸更迫切需要新法,協助縮小生成式AI造成的法規落差。
  • 即便如此,企業仍應盡可能在其內部封閉環境進行對負責任AI(Responsible AI)的部署,為未來的法規變動做好準備。
  • 中國大陸於2023年4月提出《生成式人工智能服務管理辦法》草案,主張政府須審查AI聊天工具,並施加限制和問責。
  • 歐盟正在制定《人工智慧法案》(the Artificial Intelligence Act),規劃擴大管轄範疇,以監管通用型AI(general-purpose AI)。英國的資訊委員辦公室(UK Information Commissioner’s Office)則強調生成式AI的資料保護義務和隱私設計原則。
  • 美國缺乏全國性的AI法律,但正在制定生成式AI使用的相關政策。白宮正在評估AI系統,徵求公眾意見,並發布2023年最新的《國家人工智慧策略計畫》。美國聯邦貿易委員會(FTC)、美國司法部等機構則致力防止AI歧視、提倡負責任AI的創新以及保護個人權益等事宜。美國國會正在立法,各州也可能制定自己的AI法律。
  • 本文建議企業與領袖的下一步:
    • 根據現有的隱私法律和法規,更新AI風險管理計畫,考慮生成式AI相關因素。
    • 組建風險高階領導團隊,創建企業全體適用的負責任AI指南,團隊成員建議納入數據長(Chief Data Officer)、資訊安全長(Chief Information Security Officer)、法務長(Chief Legal Officer)、財務長(Chief Financial Officer)、法遵主管(Chief Compliance Officer)和內部稽核負責人等。
    • 將生成式AI納入企業AI治理框架,並讓企業的利害關係人參與討論。
  • 考慮向監管機構提供意見和建議,參與監管過程。

ESG

PwC Article, 17 May 2023

今天的外在影響(impact)是明天的內部價值:企業不可忽視的影響評估

  • 企業需要評估並揭露商業活動對環境和社會的正面和負面「影響(impact)」,而投資者也想要了解正負面「影響」在財務上的數字與價值。
  • 企業內部需要共同合作,制定將「影響」納入決策的機制,永續報告書的揭露也需要一種共同語言和對公司績效的綜觀審視。而這些正負面「影響」,都可能會影響企業的現金流、融資和價值。
  • 企業除了評估正負面「影響」,也應透明地將相關資訊對利害關係人揭露,並應用於決策過程。如何因應這些影響,並盡快制定系統性的解決方案至關重要。
  • 本文提供評估公司「影響」的三大步驟:
    • 評估企業活動對環境和社區的影響:確定關鍵利害關係人包含哪些對象,並了解他們的關注重點。再者,評估這些影響對氣候變遷、生物多樣性流失、收入不均、種族歧視等系統性問題造成的後果。
    • 思考與權衡這些正負面影響,對現金流和融資造成的效果。亦可運用經濟模型來計算這些影響對社會造成的外部成本、效益及對內造成的財務影響。
    • 透明揭露正負面影響:關注利害關係人必須知道的資訊,誠實揭露,同時說明公司如何管理這些正負面影響。平衡報導也至關重要,企業須針對正負面影響,進行坦率、公正的揭露。

併購

strategy& Blog post, 30 May 2023

掌握併購後的風向變化

  • 在市場動態、監管干預和融資條件變化下,處理併購整合過程變得越來越具挑戰,商業現實也往往導致併購前預估的成長,事後難以順利達標。
  • 然而,儘管複雜性增加,更多企業仍在進行重要併購。為了提高整併的成功率,企業也正加強併購後的整合作業,並提前開始規劃。本文提供四大步驟建議,協助企業在併購之後校準座標,調整策略,因應併購之後的種種情勢變化:
    • 重新檢視並思考交易前的價值分析觀點,瞭解當時的假設,並思考可能的盲點。
    • 透過全面評估和利害關係人的回饋,找出尚未察覺和其他替代性的價值機會。
    • 優先考量分析可量化、具重大性的影響,並利用數據分析,關注市場變化。
    • 聚焦上述影響,執行相關策略,包括考慮修正方案或潛在出售,作為加速轉型的選項。

企業轉型

PwC Article, 5 June 2023

翻轉削減成本思維:三個關鍵問題,助CEO創造企業成長基礎

  • CEO為達到短期利潤目標,削減成本,反而可能為企業帶來風險。CEO若單純專注於降低支出,也可能錯失創造營運改革的機會。被動式降低成本可能會剝奪企業未來成長的機會,並讓原有業務雜亂無章、缺乏效率。
  • CEO可以運用適應成長(Fit for Growth)思維模式,重新定位支出管理。成本應視為業務投資,並與策略目標相對應。
  • 本文建議CEO省思三個關鍵問題,改變企業成本文化:
    • 有多少投資與重要成果相關?
    • 是否已全面審視所有業務活動,並簡化流程?
    • 是否有效利用生態網絡進入市場和擴大業務量能?
  • CEO也可以考慮數位投資和零基預算(zero-based budgeting),提高成本管理效率。
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