FIND好書》如何運用人工智慧，協助組織做出關鍵決策

FIND推薦好書：在人工智慧的時代，企業該如何運用人工智慧以及巨量資料(Big Data)，來協助經營管理者做出關鍵決策？本文以專利資料分析為例，看產業界如何透過AI及跨域資料，整合專利資訊分析、產品資訊分析、產業資訊分析。本書指導者為已故的前鴻海法務長、政大副教授周延鵬律師，希望透過不同個案實證，提供具體的建議和解方。

本書指導者：周延鵬

近年來隨著人工智慧（Artificial Intelligence, AI）技術的進步，透過機器去學習人類所建立的演算法（Algorithms）可在短時間內針對各種來源的巨量資料（Big-Data）進行演算。幫助使用者在短時間內即可從巨量資料中獲得關鍵的洞察。

此外，隨著近年來美歐日等國開放專利資料、資料生態系的發展，更加速推進了專利資料分析（Patent Analytics）的發展，使得以往沒有被廣泛利用的巨量專利資料的運用獲得了解放，能將多又複雜的專利資訊加以分類、排序、學習並預測，並且透過視覺化的圖示、報表等方式呈現，支持權利人從專利資訊中獲得關鍵的重要情報，大幅度減少權利人以往曠日費時的人工檢索、整理資料、繪製專利地圖（Patent Map）或是製作呈給經營管理者看的報告等的時間。例如：孚創雲端（InQuartik）運用語意、自然語言、圖形分析以及機器與深度學習等技術，發展出Patentcloud的各種專利資料的即時分析解決方案。

另一方面，即使專利資料提供企業技術發展脈絡的重要參考情報，但透過人工智慧的專利資料分析目前仍有些侷限存在，舉例說明如下：

‧ 仍無法完全透過機器判斷專利內容的產品結構、技術結構、應用領域結構（以國際專利分類號（IPC）的分類執行專利分析的可解釋性有限）；

• 仍無法單獨透過專利技術資料判斷企業業務營運的好與壞（仍須參考企業本身財務與非財務資訊，包含綜合參考企業在產業鏈、供應鏈、價值鏈的定位與其競爭對手、合作夥伴之間的產品、技術動態競合關係、投資併購關係）；
• 對於第三方的專利資訊分析侷限於公開資訊。（從專利申請日到公開日為止，最長有18個月的時間，亦即第三方目前公開的專利資訊無法完全代表其目前的研發內容，且亦有可能選擇以不公開的營業秘密的方式保護智慧財產）；
• 其他國家的專利資訊公開程度遠不如美國。（多數國家的專利訴訟、轉讓、授權、質押等數據未公開）。

因此，權利人在做各種決策時，跨領域的同時參考專利與非專利資訊（詳參下方表格），透過綜合觀察所有資料中隱藏的情報信號，由科學的方式來支持經營管理者做決策，相較於憑藉經營管理者的臆測，決策錯誤的機會就會降低許多。例如：世博科技顧問（WISPRO）提出，運用跨域資訊的決策模式，整合專利資訊分析、產品資訊分析、產業資訊分析，讓經營團隊快速掌握產業現況及其動態變化，據此規劃自身商業模式、發展方向、研發資源配置、潛在合作對象、潛在客戶、與對應智慧財產佈局與營運策略。

表：跨域資訊範例

資料來源：孚創雲端（InQuartik）

備 註 

本文中所稱的跨域資訊泛指從專利文獻（Patent Literature）等所獲取的專利資訊（Patent Data）；以及從非專利文獻（Non-Patent Literature）所獲取的非專利資訊（Non-Patent Data）。

本文內容出自：《專利營運的新機制：運用AI分析專利資訊，輔助經營管理者做出關鍵決策》，由時報出版社授權轉載，並同意FIND編寫導讀及修訂標題。

首圖來源：Pixabay