用巨量資料和人工智慧 翻轉不對稱的研發與專利零和賽局

全球已有幾家新創公司用巨量資料和人工智慧,進行訴訟檔案分析。圖為示意圖。圖/photo-ac
全球已有幾家新創公司用巨量資料和人工智慧,進行訴訟檔案分析。圖為示意圖。圖/photo-ac

銜接《於世界智慧財產日反思「專利一甲子的糾結與問題癥結」》一文,筆者就亞洲國家和企業60年來的專利主要問題癥結,拋磚引玉地呼籲研發和專利基礎環境還需持續扎根,並提出已驗證並執行中的專利新解方供各界參酌:

1.基礎和運用技術的研究:亞洲除少數大企業和學研界外,大多企業所稱的研發,較多是跟隨者的產品發展與技術工程。因此,許多企業是可運用巨量資料協助精準選題,再銜接他方基礎和運用技術研究,援用NASA的技術成熟度研發機制(TRL)和美國軟體業的敏捷機制(SCRUM),始能低成本快速地提升產品發展和工程技術的含金量,進而提升專利價值。

2.高端專利專業人士的養成:亞洲專利人員大多從事專利的檢索、申請、維持等基本工作而較少有科學方法與機制從事專利布局、資產組合管理及其運營(商品化、貨幣化)。進言之,亞洲國家需要跳脫出以自己母國專利優先以及專利師或專利工程師的框框,亟需養成跨領域跨國域的高端專利專業人士,例如專利資料科學家、專利資產組合布局專家、專利品質與價值分析專家、專利風險控制專家、專利資產交易專家、專利訴訟策略家、專利流程管理專家。

3.巨量資料及人工智慧為基礎的分析:亞洲專利人員較多從事傳統的專利檢索、分析及專利地圖,而較少意識到專利地圖對於研究、專利和企業活動的效用。次者,專利人員不容易意識到其使用的專利資料品質不良而影響其判斷。而能充份掌握巨量資料、人工智慧及資料科學正在衝擊並改變現有檢索分析的是極少的。

亦即,過往的專利檢索、分析及專利地圖不是當今的資料分析(Analytics),它欠缺很多科學基礎、方法及工具支持,導致費工、費時並費錢去產出對決策層沒有意義的報告。換言之,如今,拜賜於巨量資料、人工智慧以及專業實務整合,全球已有幾家新創公司,例如Exata所推出的Apex Standards、Docket Navigator所推出的訴訟檔案分析、InQuartik所推出的Quality Insights, Due Diligence和SEP智能分析,專利人員已經不需要再去檢索資料並製作長篇報告,而是要轉型到資料科學家去做判斷並支持經營決策。

4.美國專利的品質洞察:各國專利的品質過往係依據專利局審查來維持專利要件的基本線,而要瞬間洞察每件專利的品質是難以做到的。現在,基於美國政府開放專利資料,新創企業梳理出專利資料品質的完整性、正確性、一致性、標準化及一日內更新,再結合人工智慧、軟體技術和先進使用者介面,專利人員已可瞬間獲取結構化的申請審查/獲證後審查資訊,精準掌握每件專利的權利範圍及其變化,而且還深入掌握會影響每件美國專利有效性的IP 5和WIPO家族前案、前案的前案以及語意分析所獲得的關聯前案。此將完全揭露出美國專利的品質問題,此也應證了美國專利侵權訴訟和多方複審審查近乎75~80%被無效、不可執行或被限縮權利範圍。要言之,美國專利品質可瞬間辨識後,美國專利的訴訟和交易賽局將徹底改變,而將使劣勢者於不對稱的戰爭中翻轉到優勢者地位。

5.專利資產的評估:長期來專利人員對專利盤點仍要透過傳統檢索並以計算數量為主,而難以實質評估特定權利人或技術的專利資產,導致權利人自己或任何第三方難以從決策維度觀測並透析專利資產的虛實。而當今人工智慧已可支持任何人瞬間獲取至少50,000件各國專利資產評估報告,包括專利分布、殘餘壽命、法律狀態、技術類別、共有狀態、發明人及其歷年專利申請、轉讓、設質、授權(限有登記者)、再審、審查中被挑戰的專利適格性/新穎性/進步性/確定性問題,以及品質價值等級及其與同領域專利技術和權利人的脈絡關係,包括可主張目標對象、同業專利發展脈絡、同業引用脈絡。此將全盤透析專利資產的大量低品質低價值情況,而聚焦於少量高品質高價值的專利組合,而無需再耗費資源去取得和授權大量低品質低價值的專利。

6.團隊協作空間並分享知識,個人不再是孤島:過往專利人員大都是各做各的,沒有共用資料庫,也難以分享積累經驗,導致沒有效率。如今,新SaaS業者,例如Patent Vault提供了各項專利工作的整合型雲端安全協作空間,用持續積累的資料協助跨國家、跨組織、跨部門和跨團隊,使人員於雲端安全地協作並分享知識經驗,此不僅提高作業效率,而且也實踐了組織記憶和知識管理理論。

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