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以大数据和人工智能助力企业专利工作

日期:2021-03-04 10:46  发布来源: 知产网

多年来,知识产权被全球更多企业用于市场博弈,企业在“走出去”中如何有效应对这样的竞争?可以用大数据和人工智能翻转知识产权的零和赛局。

就亚洲企业进入欧美市场所面临的专利问题而言,其主要症结包括:未掌握欧美专利生态系统及其组织编制、人员专业、业务类别、过程、预算等运作关系,导致这些企业“走出去”时只是被动地调整了专利工作的形式,而没有实质的革新;较少或没有具备专利诉讼、许可、转让、质押以及全生命周期的资产组合运营所需的技能、经验、方法及工具,导致所投入的专利申请等结果只有数量表征,而没有市场技术效益;大多企业和学研界长期是以母国专利申请为始点,再翻译成美国专利申请文件,而非自始以美国专利实务及货币化要求来考虑并转化成申请业务内涵,导致专利质量不高;多数亚洲企业没有投入基础或应用技术研究,而是以跟随者角色进行商品发展和工程改良,导致前瞻技术少及专利价值低;未形成可以瞬间从不同维度用大数据和人工智能观测并透析专利信息的新方法,导致不能采取有效的研发并产出高质量高价值的专利组合。
改变的方法应持续研究企业“走出去”中的专利基础环境,并在实践中探索用大数据和人工智能等手段助力企业参与专利竞争的新方法。
首先,应展开大数据及人工智能为基础的数据分析。如今的企业专利检索、分析及专利地图存在的问题是欠缺很多科学基础、方法及工具支持,导致耗费很多人力物力产出了对决策层没有参照意义也没有实用价值的报告。而受惠于大数据、人工智能以及专业实务整合,全球已有几家新创企业所推出的分析报告工具已经具备相关报告制作功能,专利管理人员不需要再去检索庞大数据并制作长篇报告,而是要科学地运用数据做判断并协助组织经营决策。要关注高端专利专业人士的训练与养成。亚洲国家需要跳脱出以自己母国专利优先以及专利代理人或专利工程师的业务框架,培训跨领域跨国域的高端专利专业人士,例如专利数据科学家、专利资产组合布局专家、专利质量与价值分析专家、专利风险控制专家、 专利资产买卖专家、专利诉讼策略家、专利过程管理专家。
 亚洲企业可以充分应用相关基础技术研究。企业研发大多数是伴随着商品发展与技术工程而产生的。所以,这些企业纵使没有条件进行基础研究,也可以借鉴运用美国航空航天局(NASA)所发展的技术成熟度研发机制(TRL)和美国软件业所发展的敏捷机制(SCRUM),运用大数据在研发前进行精准的专利分析,衔接应用技术的研究,提高商品发展和工程技术的含金量,进而提高 专利价值。
 同时,要做好专利资产组合的评估和管理。长期以来,专利管理及分析人员对专利尽职调查仍要透过传统检索并以计算数量为主,而难以实质评估特定权利人或技术的专利资产,导致权利人自己或任何第三方难以从决策维度观测并透析专利资产的虚实。而当今人工智能已可支持任何人(不限于专利人员)快速获取至少5万份各国专利资产评估报告,包括专利分布、专利年限、法律状态、技术类别与分布、共有状态、发明人及其历年 专利申请、转让、设质、许可、再审、审查中被挑战的专利新颖性/创造性/实用性问题,以及质量价值等级及其与同领域专利技术和权利人的脉络关系,包括可主张目标对象、同业专利发展脉络、同业引用脉络。这样将有助于权利人和第三人全盘透析专利资产的真实情形,也有助各界聚焦于高质量高价值的专利组合,而不需要再耗费庞大资源去取得和维持很多低质量低价值的专利。

此外,可以尝试专利层面的组织团队协作并分享知识。企业专利工作较为独立,没有共享数据,即使分享成果也多限于会议及邮件交流。这导致专利作业效率较低,不能持续积累数据和经验并实时分享。如今,新的网络工具为各项专利工作提供了云端安全协作空间,用持续积累的数据协助跨国家、跨组织、跨部门和跨团队协作,使人员于云端安全地协作并分享知识经验。这样不仅将提高专利工作效率,也使组织记忆和知识管理理论可以被更多实践。

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