俄烏戰爭的戰火持續延燒，這場戰爭又對全世界造成哪些影響？各國又是如何控管風險與保持隨機應變的警覺心？

近日公視內部大量的歷史影片資料被全數刪除，而且沒有備份。是什麼原因導致，目前公視仍未給出明確的回應，但可以確定的是，公視本身並沒有雇用任何與資安相關的專業技術人員。如此龐大的媒體部門也會出現這麼嚴重的資安漏洞，更何況目前全球矚目的俄烏危機中，網路戰正以肉眼無法察覺的方式，造成不亞於實際砲火的破壞。我們都應該更加關注網路攻擊的危害，並提高自己的資安防護意識。

供應鏈的透明度，是影響產品製造與交貨能力的關鍵，為了盡可能減少供應鏈的風險，領導人需要將供應商視做合作伙伴，讓他們提供有關產品與供應鏈的重要資訊。因此，製造商應該與供應商建立透明的關係，主動發現潛在的風險，而不是被動地從供應商那裡「抽取」資訊。以完全透明為基礎的供應商伙伴關係所帶來的最終利益，將遠遠超過管理這個變革過程中的各項困難。

數據的重要性已經愈來愈融入公司的各項業務中，對數據使用的素養，成為每一個員工都必須具備的技能，但大多數公司仍難以培養數據素養。90％的企業領導人表示，只有25％的員工，對自己的數據技能有信心。本文提出五項策略來改善：讓數據素養成為整個組織的優先要務；開發內部的共同語言；在組織內設置空間；設立「學習與發展」計畫，讓員工真正投入。

不管你位於什麼階層，在規劃職涯時，都必須為任何可能的風險做規畫。本文作者提出了三步驟，可以協助任何人預防不利影響，策略性地保護本身的職涯：首先，確定你的假設。接下來，對你的計畫進行壓力測試，檢視計畫可能出錯的所有方式。最後，抵御這些漏洞，在問題發生之前先解決問題，強固你的職涯之路。

在海洋學中，「異常巨浪」是指多種罕見的自然現象交會在一起，會突然出現滔天巨浪。套用在商業環境中，就是一連串的危機來襲。這正是2020年初，惠普遭逢的狀況。照理說，公司應該會破產倒閉，但一年後，惠普的營收與盈餘都維持穩定，這是怎麼辦到的？一大原因，就是惠普始終都意識到異常巨浪會隨時發生，因此組建「未來單位」小隊，採取刻意且主動的方法，來利用異常巨浪。

當愈來愈多產品和流程使用以機器學習為基礎的人工智慧時，風險也隨之而來。企業主管和董事會該如何善用機器學習，並管理風險？

一般人直覺認為，企業在資料隱私對策上做得更多會更好，但事實並非如此。在資料隱私方面的績效愈高，就愈有可能失去將資料轉化為收入的機會；在資料隱私方面的績效愈低，就愈容易受到多重損害的風險，例如聲譽醜聞、訴訟刑罰。調查也顯示，資料隱私績效與企業市場價值之間的關係是倒U形，如何達到這個倒U的最高點，是領導人需要關注的問題。