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企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进

行业
纳暮2年前
企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进

#本文仅代表作者观点,不代表IPRdaily立场,未经作者许可,禁止转载#


“基于初步组合估值(PPV)技术的专利价值评价及专利改进建议在实践中证明是可行的,此外增加新的视觉暗示和新的分布统计方法,可以拓宽PPV技术的解读结论,最终目的仍然是发现专利资产的不足以及制定相应的改良措施。”


来源:IPRdaily中文网(iprdaily.cn)

作者:闫文龙 江苏集萃智能液晶科技有限公司


企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进


01 背景


在企业的知识产权管理中,专利的申请策略和维护策略基于每件专利的价值评定。更具有实务操作性的专利价值评定方法往往基于指数体系,即选定多个维度的评价指数,并由机器或专家针对待评价专利,为每个维度的指数进行赋值(或打分),由所有维度的赋值结果综合评定待评价专利的价值情况。评价指数的选择与迭代与企业的管理策略、所属行业的特点有关,这并不是本文讨论的重点。由所有维度的赋值结果综合评定待评价专利的价值情况的具体实现过程多是:将所有维度的赋值结果加权求和,并根据和数划定待评价专利所属的价值区间、质量等级或重要程度。权重的选取取决于企业当前的管理策略,对更看重的指数维度设定更高的权重。基于指数体系的专利价值评定通常局限于对单件专利的质量或重要程度进行划定,并由此确定当前专利的申请和管理策略,尚存在如下不足:可以对每件专利的总体进行评价,不能分析专利的具体不足,进而无法得出改进建议。


William J. Murphy在《Patent Valuation: Improving Decision Making through Analysis》一书中提出一种初步组合估值(PPV,Preliminary Portfolio Valuation)技术。该技术本质仍然是一种基于指数体系的专利价值评定,相对于常规实现,该技术将指标体系划分为专利资产的战略重要性、和专利资产的法律关系两组,每组指标体系内包括多个指标。每组指标体系内的指标评分加权求和后得到该组指标的综合评分,即每个专利资产具有战略重要性评分、和法律关系评分。对专利资产的综合评价和改进建议通过所谓PPV图表完成。PPV图表为一张二维图表,两个维度分别为战略重要性和法律关系,每个专利资产基于其战略重要性和法律关系的得分,落入该PPV图表中的对应位置(参见图1)。PPV图表的区域被划分为三个区域:


危险区:战略上重要、但没有得到足够的法律保护并且需要立即关注的专利。


浪费区:战略重要性不支持现有法律保护水平的合理性,除非战略重要性可以被提升,否则就可能表示的资源和资产存在潜在浪费的专利。


最佳区:战略重要性与现有法律保护处于平衡,并且当前不需要特别关注的专利。


企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进

图1 PPV图表


对于危险区和和浪费区内的专利资产,企业内部应仔细研究,确定资产是否存在相关风险或浪费情况,并分析原因,制定改善建议。


由此可见,PPV评估技术对每个专利资产并非简单给出打分总和,而是进一步根据战略重要性和法律关系两组维度分别评价打分,并根据二者的匹配程度,得出评价结论。进一步通过PPV图表可以直观展示全部专利资产的整体分布情况,并根据每个专利资产落入的区域确定改良建议。


PPV图表的图表类型属于一种散点图,根据散点图可以提供的视觉暗示信息,PPV图表在实际使用中还可以呈现更多信息,本文将通过一个实际案例说明PPV图表的实际应用过程以及PPV图表的增强改进。


02 PPV评估框架


本文采用的PPV评估框架如图2所示。战略重要性和法律关系分别选择5个评价指数。


企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进

图2 PPV评估框架


利用上述评估框架,对待评价专利资产中的每件专利分别进行打分评估,得出的评分明细表用于后续数据处理和展示。


03 PPV评估整体图表


企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进

图3 PPV评估结果


参见图3,PPV图表了展示待评价专利资产组合的每件专利的战略重要性和法律关系分布位置,越靠近右上方的专利资产整体价值较高,越靠近左下方的专利资产整体价值越低。落入中间对角线白色区域的专利资产其战略重要性与法律关系相匹配,不匹配的专利资产落入危险区或浪费区。


危险区与浪费区的区域大小设定由边界线与X轴和Y轴的截距决定,本文将该截距设定为1,因此危险区与浪费区中间的最佳区的宽度设定为企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进


除传统PPV图表的展示信息外,本文增加如下视觉暗示信息或额外信息展示:


▪ 每个专利资产表示一个专利族,为此每个专利资产需要提供申请地区的信息,本文通过数据点的填充颜色映射该信息,蓝色表示该专利资产只有CN专利,已过优先权期限未申请其他区域专利,黄色表示除了CN专利还有尚未进入国家的PCT专利,红色表示除了CN专利,还有国外专利(含PCT进入国外的专利),灰色表示暂时只有CN专利,且尚未超过优先权期限。


▪ 每个专利资产的人工标引重要度,通过数据点的大小映射该信息,从小到大分别表示普通、重要、核心三个级别。本文对专利资产重要度仍然采用人工标引给出,这是为了后续验证PPV评估结果与人工标引重要度之间的关联性。


▪ 每个专利资产的法律状态,通过数据点的形状映射该信息,方形表示Pending,圆形表示Granted。当每个数据点表示一个专利族时,Pending表示该专利族中至少有1件专利悬而未决,Granted表示该专利族中全部专利已决且存在授权专利。


▪ 在最佳区内增加右上角的重要区划定,该区域内专利资产的战略重要性和法律关系均高于特定阈值。


▪ 在图表的右侧和上侧分别展示所有专利资产的法律关系得分和战略重要性得分的统计直方图,用于展示整体专利资产在两个维度上的评价结果分布。


04 PPV评估结果与人工标引重要度之间的关联性


根据图3中数据点的位置和数据点的大小(映射人工标引的专利资产重要度)之间的关联性分析可以得出如下结论:


▪ 当战略重要度>=3.25 且 法律关系>=3.25,则该专利资产至少属于重要专利。对应图3中红色区域示出区域。

▪ 当战略重要度>4 或 法律关系>4,则该专利资产属于核心专利。


通过反复使用确定类似上述关联条件,可以后续根据专利资产的战略重要性和法律关系,自动标引专利的重要度。


05 PPV整体图表的应用


5.1 申请区域的改进建议


图3中处于红色区域内或数据点大小属于重要和核心的专利,应申请国外专利,如仅仅填充为蓝色,则表示需要改进。


5.2 危险区专利资产的排查及改进


落入危险区的专利需要逐一分析每件专利资产落入危险区的具体原因,并制定改进计划,本文根据实际项目的情况,对上述原因归纳如下:


专利解决行业典型用户体验问题使得资产战略重要度评分高,但专利本身的授权范围不理想或最近一次审查意见答辩权利范围修改不理想,导致法律关系评分相对低。改进建议:分案申请改良权利范围或另行申请新案。


专利涉及行业典型产品形态使得资产战略重要度评分高,但专利本身的授权范围不理想或最近一次审查意见答辩权利范围修改不理想,导致法律关系评分相对低。改进建议:分案申请改良权利范围或另行申请新案。


专利涉及产品关键技术改进使得战略重要度评分高,但专利技术方案挖掘不充分,说明书内容单薄,权利要求创造性风险高,导致法律关系评分相对低。改进建议:案例及法规研究、另行申请新案、以及内部质量管控强化。


06 PPV图表的拆分


当待评价专利资产数量庞大,数据点之间存在严重重叠时,有必要对PPV图表按特定维度进行拆分。例如按照技术分类/技术环节对PPV图表进行拆分,如图4所示,不仅可以降低单个图表中的数据点数量,还可以横向对比不同技术分类/技术环节的专利资产价值情况。


企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进

图4 按技术分类拆分的PPV图表


07 PPV评估结果的密度分布分析


为了进一步分析各个技术分类的专利资产的PPV评估整体情况,分析专利资产的战略重要度和法律关系分布密度情况,可以使用如图5示出的数据分布图表。在该图表中,每列对应一个技术分类,每列图表的左半边(红色填充)为该技术分类的专利资产的法律关系得分分布密度曲线,表征法律关系得分数据在连续区间内的数据分布状况,长横线表示均值。每列图表的右半边(绿色填充)为该技术分类的专利资产的战略重要度得分分布密度曲线,表征战略重要度得分数据在连续区间内的数据分布状况,长横线表示均值。


企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进

图5 PPV评估数据分布图表


由图5可以看出,全部技术分类专利资产的战略重要度整体得分及均值高于法律关系的整体得分及均值。这反映待评估的专利资产整体的法律关系维度质量需要加强。另外,战略重要度均值与法律关系均值差值较大的技术分类,经过验证落入危险区的专利资产数量更多。此外战略重要度或法律关系分布密度曲线出现2个及以上峰值的情况,说明相应维度的评估结果分布分散,例如分类2中专利资产的法律关系维度、以及分类3中专利资产的战略重要性维度均存在两级分化的情况。


08 结论


基于初步组合估值(PPV)技术的专利价值评价及专利改进建议在实践中证明是可行的,此外增加新的视觉暗示和新的分布统计方法,可以拓宽PPV技术的解读结论,最终目的仍然是发现专利资产的不足以及制定相应的改良措施。


参考消息:

1、William J. Murphy,《Patent Valuation: Improving Decision Making through Analysis》
2、《R语言 数据可视化之美 专业图表绘制指南》

(原标题:企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进)


来源:IPRdaily中文网(iprdaily.cn)

作者:闫文龙 江苏集萃智能液晶科技有限公司

编辑:IPRdaily辛夷          校对:IPRdaily纵横君


注:原文链接企业专利资产分级及综合评定结论的使用工具——初步专利组合估值审计的应用及改进点击标题查看原文)


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