__wf_예약_상속

AI를 활용한 특허청의 효율성 향상과 시기 적절한 출원 업무 처리

__wf_예약_상속

특허 출원 건수와 복잡성이 증가하면서 글로벌 특허 시스템의 지속 가능성에 대한 부담이 커지고 있습니다. 특허 출원이 가장 빠르게 증가하는 국가에서는 역량 격차로 인해 특허 심사가 지연되고, 특허 품질이 저하될 위험이 발생하며, 고객 만족도가 감소하고, 혁신과 투자 속도가 느려집니다.

최근 몇 년간의 특허 출원 추세를 보여주는 그래프
그림 1: 지난 10년간의 특허 출원


시기 적절한 출원 업무 처리와 특허 품질 향상

출원 업무의 지연을 줄이는 것은 특허청이 고객 만족도를 높이고 혁신을 촉진하기 위해 추구하는 공통적인 우선 순위입니다. 출원 절차가 지연되면 발명가에게 법적 불확실성을 야기하고 발명가가 투자를 주저하게 만듭니다. 브라질 최고의 변리사이자 Gusmao & Labrunie의 파트너인 Juliano Ryota Murakami는 IP 이해관계자에게 다음과 같은 위험성을 강조합니다.

“특허 심사 업무가 과도하게 지연되면 국가의 혁신과 경제 발전이 저하됩니다. 이러한 지연은 특허가 최종적으로 승인될 때 특허를 통해 보호되는 기술이 완전히 시대에 뒤떨어지고 구식이 될 수 있기 때문에 기업들이 자사 발명품에 대한 법적 보호 조치를 추구하는 것을 어렵게 만듭니다. 또한 복제 독점과 발명품의 잠재적인 상업화에 대한 불확실성을 야기합니다.”

특허 심사관들은 주로 시기 적절한 출원 업무 처리와 특허 품질을 보장해야 한다는 부담을 안고 있으며, 이와 관련하여 검토를 신속하게 처리하기 위해 관련 선행 기술을 빠르게 찾는 심사관의 역량이 중요합니다. 그러나 선행 기술 검색은 많은 시간과 복잡한 검색 전략, 주제에 대한 심도 있는 전문 지식을 요구합니다.

직원의 검색 활동에 대한 EPO 분석을 살펴보면 종합적인 특허 출원 검색은 179개의 데이터베이스에서 13억 개의 기술 기록을 사용하며 매월 약 6억 개의 문서가 검색 결과에 나타납니다. 일본 특허청의 연구에서는 심사관이 선행 기술을 검색하고 결과를 검토하는 데 전체 시간의 40% 정도 소모한다고 추정했습니다. 심사관이 선행 기술에 쉽게 접근할 수 있는 시간, 전문 지식이나 기술 자원이 부족하면 특허 품질이 저하될 수 있습니다.

AI 기반의 검색 솔루션은 모든 특허 생태계에서 효율성과 특허 품질을 모두 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 특허청 내에서 보다 빠른 심사를 지원할 수 있으며 혁신가들이 선행 기술을 조기에 파악할 수 있도록 지원함으로써 특허 심사에 들어가는 시간과 비용 또는 잘못된 특허에 대한 타당성 문제에서 자유로워질 수 있습니다. 이것이 과학 정보와 IP 검색을 개선하기 위해 CAS SciFinder Discovery PlatformSTNext® 솔루션에 AI 선행 기술 알고리즘을 추가한 이유입니다.

지속 가능성을 지원하는 새로운 접근 방식

출원 지연과 비효율성 문제는 특허청의 장기적인 운영 지속성을 보장하는 조치를 통해 해결되고 있습니다. 유럽 ​​특허청(EPO)은 고용 직원, 디지털 혁신, 효과적인 특허 승인 절차와 강력한 국제 협력을 위해 지속 가능성 목표를 갖고 있습니다. 다른 특허청에서도 조직의 효율성을 높이기 위해 유사한 우선 순위를 설정하고 있습니다.

보다 빠르고 높은 품질의 심사를 제공하기 위해 특허청에서는 더 많은 특허 심사관을 고용하고 AI와 같은 시간을 절약하는 기술을 배포하며 워크플로를 혁신하고 있습니다.

  • USPTO는 특허 품질과 시기 적절한 출원 업무를 최적화하기 위한 전략 계획에 따라 증가하는 업무량을 처리하기 위해 2021년에 수백 명의 심사관을 채용했습니다. 또한 심사관들이 더 쉽게 선행 기술에 접근할 수 있도록 특허 분류와 검색을 위한 AI 구현을 확대하고 있습니다.
  • 영국 특허청은 2021년에 특허 출원 건수가 두 자릿수로 증가할 것을 예상하여 전년도에 심사관 인원을 두 배로 늘렸습니다. 절차를 간소화하고 현대화하기 위한 특허청의 5개년 프로그램 목표는 핵심 운영 비용의 최소 3.5%에 해당하는 효율성을 달성하는 것입니다. 특허청은 서비스 제공에 더 많은 투자를 함에 따라 AI를 최대한 활용할 수 있는 방안도 검토하고 있습니다.
  • EPO는 "선행 기술 마스터"라고 부르는 핵심 이니셔티브에서 검색 정확도를 높이고 심사 초기에 관련 문서를 검색하기 위해 분류 절차를 개선하고 있습니다. 인공지능, 머신 러닝 및 기타 기술을 체계적으로 적용하여 보다 효율적이고 꼼꼼한 디지털 특허 승인 절차를 구축하고 있습니다.

AI 기반의 솔루션은 선행 기술 검색을 넘어 다양한 기능을 위해 특허청에서 활용할 수 있습니다. 여기에는 분류 지정과 변환, 보다 효율적인 문서 전달을 위한 API, 검토 및 분석 등을 위한 온라인 도구가 포함됩니다. 이러한 솔루션은 효율성과 특허 품질, 고객 서비스를 개선해 특허청이 운영상의 지속 가능성과 글로벌 혁신을 위한 전략적 목표를 달성하도록 지원하는 승수 효과를 창출할 수 있습니다.

특허 출원 지연 감소의 가능성을 보여주는 AI 및 워크플로 혁신

CAS는 최근 브라질의 국립 산업 재산연구소(INPI)와 함께 엄선된 데이터, 인공지능, 맞춤형 워크플로 및 아웃소싱 IP 검색 서비스를 고유하게 조합하여 선행 기술 검색을 간소화하는 프로젝트를 완료했습니다. 프로젝트는 다음과 같은 상당한 이점을 창출했습니다.

  • 심사 시간 최대 50% 단축
  • 처리된 모든 국내 출원의 77%에서 심사관 검색 시간 단축
  • 처리된 모든 국내 출원의 29%에서 추가 검색이 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않음
  • 생산성 향상으로 특허청의 적체 80% 감소

선행 기술 검색에서 AI 성능을 최적화하기 위한 학습

AI는 수백만 개의 데이터 세트를 빠르게 분석하고 관련 결과를 제공하는 기술 덕분에 특허청들이 더 많은 관심을 보이고 있습니다. WIPO에 따르면 70건이 넘는 AI 관련 프로젝트가 27개 특허청에서 진행 중이며, 그중 19개 특허청에서는 선행 기술 검색과 심사 절차에 집중적으로 AI를 활용합니다.

INPI 브라질과의 업무는 선행 기술 검색에서 AI 활용을 최적화하기 위해 다음과 같은 몇 가지 기본 원칙을 강화했습니다.

  • 예측 정확도를 크게 높여주는 깨끗하고 구조화된 데이터
  • 가장 높은 관련성을 통해 유사성을 도출하려면 여러 알고리즘이 필요
  • 인간의 전문 지식으로 기술을 보강해 검색 결과 개선

데이터 품질: 대부분의 공개적으로 이용 가능한 엄선되지 않은과학 및 특허 데이터는 특허청에 내재된 문제를 드러냅니다. 여기에는 표기 오류, 잘못 표시된 단위와 지나치게 복잡한 특허 용어가 포함되는 경우가 많습니다. 외국어는 특별한 과제를 유발합니다.

정규화되고 사전에 준비되었으며 구조화된 형식으로 연결된 엄선한 데이터는 AI 알고리즘 훈련을 개선하고 선행 기술 검색의 성능을 높입니다. 엄선된 데이터는 유사성이 있는 더 많은 특허를 찾아내고 명확성 문제를 제기할 수 있는 인접 특허를 식별합니다.

다양한 알고리즘: 특정 검색 방법에 맞게 맞춤화된 여러 알고리즘을 사용하면 AI 성능이 향상됩니다. 저희는 브라질에서 1차 결과를 제공하기 위해 10개의 알고리즘을 개발했습니다. 앙상블 학습을 위한 또 다른 알고리즘은 이러한 결과를 분석하여 관련성이 높고 순위에 오른 결과의 최종 세트를 생성했습니다.

최적화된 워크플로: INPI 브라질을 위한 맞춤형 워크플로 솔루션은 선행 기술 검색 단계를 절반으로 줄였습니다. 또한 단일 클라우드 기반 인터페이스를 통해 특허 및 비특허 검색 결과와 참조문헌을 생성하고 정렬, 필터링 및 시각화를 위한 도구를 만들어 시간을 절약할 수 있습니다. 맞춤형 워크플로는 완전히 자동화되거나 알고리즘 모델을 검증하고 검색을 필터링할 수 있는 외부 검색 전문가를 포함함으로써 심사관의 역량을 강화할 수 있습니다.

특허청의 AI 기반 워크플로 접근 방식에 대해 자세히 알아보고 예측 기술이 전체 지식재산권 생태계의 지속 가능성을 보장하는데 어떻게 도움이 되는지 알고 싶으십니까? CAS Insights 보고서 - 글로벌 특허 시스템의 지속 가능성 문제 해결: 생산성 향상에 있어 AI의 역할을 읽어보십시오

Gain new perspectives for faster progress directly to your inbox.