2019 年，巴西 INPI 面临着近 15 万项专利申请，平均超过十年，严重影响了拉丁美洲最大经济体的创新。 同年，该局采取各种措施，以在未来两年内将积压的工作总量减少 80%。
作为巴西 INPI 计划的参与者，CAS 开发了一种 AI 工作流程解决方案，可将专利申请审查时间缩短近一半，并减少了占总积压量 15% 的化学申请积压。 该项目涉及使用人工智能提高现有技术检索速度以及检索结果相关性。 该解决方案显著缩短了77%的已处理国家申请的审查员检索时间，其中29%需要很少或不需要额外检索。
对于国家而言，拥有现代、充满活力的知识产权制度意味着科技创新，经济发达。 考虑到巴西将继续在 INPI 投资基础设施和创新，并采用积极、现代的知识产权立法，因此有望成为世界上最具吸引力的市场之一。
Rana Gosain高级合伙人Daniel Law，里约热内卢
本案例研究介绍了位于日本 Koizaka 的化学研发企业小西化学工业株式会社（以下简称“小西化工”）及其如何利用 CAS SciFinderⁿ加速科学研究，开发出能在瞬息万变的市场中实现盈利的解决方案。
强大的数据平台能够在需要的时间和地点整合有价值的研发数据。 但是，管理科学数据需要专业知识。 东丽株式会社 (Toray) 是行业领先的材料公司，其研究人员通过 CAS 的专业培训掌握数据管理的关键原理。
仅仅使用内部数据可能导致缺少生成创新机器学习预测所需的特定电子、结构和设备属性。 了解一下这家公司如何利用定制收录的数据，从而扩大受限的科研布局视野。