利用 AI 精通專利分類

對於企業內部智慧財產權團隊與外部法律顧問而言，雜亂無章的專利數據可能會引發後續問題。這會導致難以釐清專利組合的實際涵蓋範圍、難以識別獲利或授權機會、難以排定刪減決策的優先順序，也難以大規模執行精確的侵權或有效性分析。

這正是 AI 驅動的專利分類能發揮作用的地方。

與其依賴手動標記、試算表排序或不一致的內部分類法，AI 可以協助專利團隊自動按技術對資產進行分組、大規模應用主題標籤，並為專利組合策略建立更實用的基礎。若執行得當，專利分類不僅僅是一項行政工作，更是讓更廣泛的專利情報工作流程變得更精確、更具執行力的工具。

在本指南中，我們將探討 AI 專利分類的運作方式、它對現代專利組合管理的重要性，以及 Patlytics 如何協助團隊從原始專利數據轉向更具針對性的侵權與有效性分析。

什麼是專利分類？

專利分類是根據專利的主題、技術領域或策略相關性，將其組織成有意義類別的過程。

傳統方法固然有用，但當團隊需要針對授權、執行、刪減、競爭監控或盡職調查等特定業務目標，快速整理專利組合時，這些方法往往力有未逮。

這是因為傳統的分類系統並非專為回答以下實際的專利組合問題而設計：

• 哪些專利與我們的核心產品線相關？
• 哪些資產屬於同一個侵權行動？
• 哪些專利應放在一起進行無效性或獲利分析？
• 我們專利組合中最強的技術聚落在哪裡？
• 哪些專利群組應納入潛在放棄或延續策略的審查範圍？

AI 驅動的專利分類透過更靈活、可擴展且符合現代智慧財產權團隊實際工作方式的組織方式，協助彌補了這一差距。

為什麼專利分類很重要

許多組織將分類視為後勤工作，但它卻具有重大的策略影響。

當專利未經智慧化分組時，幾乎所有後續的專利組合工作流程都會變得緩慢且不可靠。團隊最終會浪費時間搜尋正確的資產、為不同的分析手動重新分組專利，並執行包含不相關專利的廣泛審查。

這不僅造成效率低下，更帶來了風險。

例如，如果將不相關的專利捆綁在一起進行專利組合層級的侵權分析，某些資產可能會因為與不相關的產品進行比較，而顯得比實際更弱。在其他情況下，有價值的專利可能會因為從未被歸類到正確的技術類別中而被忽略。

良好的分類能提升以下方面的成效：

• 專利組合可視化
• 侵權分析
• 無效性分析
• 授權與獲利策略
• 專利刪減
• 與外部法律顧問的協作
• 高階主管報告

換句話說，分類通常是專利組合情報的基礎。

AI 專利分類的運作方式

AI 專利分類利用機器學習與語言理解技術來分析專利內容，並根據主題、技術領域或組織定義的類別對專利進行分組。

AI 無需審查人員逐一閱讀每份專利並手動標記，而是能透過分析專利請求項、說明書及其他元數據，識別出共同的技術概念並建議相關的分組。

根據工作流程的不同，這可能包括：

• 產生建議的主題標籤應用現有的內部分類至新上傳的專利將專利聚類為技術群組以供後續分析為專利組合熱圖或搜尋工作流程整理專利實現後續更精確的篩選與匯出

其優勢不僅在於速度，更在於靈活性。無論組織是否已有既定的分類體系，或是從零開始，AI 分類都能發揮作用。

Patlytics 如何支援 AI 專利分類

Patlytics 協助團隊將專利分類從手動瓶頸轉變為更具擴展性的工作流程。該平台不會強迫使用者遵循僵化的分類流程，而是根據團隊偏好的工作方式，支援多種專利分類途徑。

這一點至關重要，因為智慧財產權（IP）團隊的起點往往各不相同。有些團隊已有精心開發的內部分類系統，而另一些團隊則是在處理新匯入的組合、繼承的資產，或是需要先建立結構才能進行有效分析的零散專利集。

Patlytics 能支援各種情境。

1. 在工作流程的任何環節進行專利分類

專利組合管理中最大的實務挑戰之一，就是分類工作往往發生在錯誤的環節，或是流程進行得太晚。

Patlytics 簡化了此流程，允許團隊在平台上的任何位置進行分類。使用者可根據當前的工作流程，直接在特定的「專案工作區」或更廣泛的「專利庫」中自動分類專利。

如果使用者正在處理特定專案，他們可以在該專案的背景下進行分類；如果他們正在管理更廣泛的組織專利組合，則可以從中央專利儲存庫進行分類，並將該結構帶入後續的分析中。

這種靈活性非常實用，因為分類並非一次性的工作，它通常是迭代式專利組合流程的一部分。

2. 使用「自動分類精靈」從零開始

並非每個組織都有發展完善的專利分類體系。

對於從結構較鬆散的組合開始的團隊，Patlytics 提供了「自動分類精靈」，能根據使用者的目標與底層專利集，協助產生建議的主題標籤清單。

當團隊希望圍繞實際的策略問題快速整理專利時，這特別有用，例如：

• 哪些專利與特定產品類別相關？哪些資產應歸類以進行侵權分析？組合中哪些技術佔比最高？哪些群組可能有助於變現計畫？

Patlytics 不會剝奪使用者的主導權。團隊在最終確定分類前，仍可審查、編輯、新增或刪除建議的標籤。這讓 AI 能加速初步的整理工作，同時確保法律與業務相關人員仍能掌控專利組合的結構方式。

3. 大規模應用現有的內部分類系統

對於已經擁有成熟內部標籤系統的組織而言，目標通常不是重新發明分類方式，而是更有效率地應用現有的分類架構。

Patlytics 支援此需求，允許使用者選擇預先定義的分類，並直接套用到新上傳的專利組合中。這意味著團隊無需逐一手動分類每項資產，即可保留既有的內部命名慣例與組織邏輯。

這對於以下情況特別有價值：

• 大型營運組合
• 由多個團隊共同管理的組合
• 支援重複性客戶工作流程的外部法律顧問
• 需要在報告與分析中保持一致性的組織

透過加速現有分類器的應用，該平台有助於維持作業連續性，同時減少手動操作的工作量。

4. 大規模批次處理專利組合分類

當規模擴大時，手動工作流程的弊端便顯露無遺。

Patlytics 支援對大型資產集進行批次分類，允許團隊一次分類多達 250 項專利。對於需要為訴訟、授權審查、組合審計或策略性佈局整理大量專利群組的組織來說，這使工作流程更具實用性。

批次分類之所以重要，是因為組合決策通常是針對群組而非單一專利做出的。團隊需要能夠快速整理出具代表性的資產區塊，特別是在回應內部需求、準備盡職調查或啟動更廣泛的執行分析時。

這些群組的結構化效率越高，團隊就能越快進入實質的組合分析工作。

為何分類能提升組合熱點圖的準確度

優先進行專利分類最重要的原因之一，在於它能提升後續分析的品質。

當團隊在未進行智慧分組的情況下直接執行大規模專利熱點圖分析時，分析結果可能會充滿雜訊。某項專利可能僅因被拿來與不相關的產品集進行評估，而顯得表現不佳。這種錯配會產生偽陰性結果，進而掩蓋了具價值的資產。

Patlytics 透過「分類優先」的工作流程來解決熱點圖分析中的此類問題。

該平台不會將大型專利集視為一個未經區分的整體，而是在分析開始前，將專利組織成不同的技術類別。這有助於確保每個專利群組都是針對更相關的產品與搜尋參數進行評估。

其結果就是更精確的分析。

5. 在執行組合熱點圖前使用智慧分組

在準備大規模侵權分析時，Patlytics 可以自動將專利分類至相關的技術群組中。這降低了在搜尋過程中將不相關的專利與無關產品進行比較的機率。

這一點至關重要，因為錯誤的比較會扭曲分析結果。一項強大的專利可能會獲得低分，並非因為它缺乏市場關聯性，而是因為它被放在錯誤的產品範疇中進行了測試。

透過先將專利分組，團隊能提升分析品質，並讓產出結果更易於解讀。

6. 針對分類群組生成專屬熱點圖

一旦將專利整理成有意義的群組，每個分類叢集都能擁有專屬的熱點圖與產品搜尋結果。

這能提升侵權比對結果的訊號品質，讓團隊能以更具針對性的方式評估專利組合。與其檢視單一且龐雜的輸出結果，團隊可以按技術群組比較分析，進而找出侵權或獲利機會最強的領域。

對於試圖擴大專利組合分析規模的團隊而言，這種結構至關重要。它能讓大量的分析結果更易於分類篩選，在內部或與外部法律顧問溝通時也更具說服力。

7. 依分類器、司法管轄區與核准日期進行篩選

專利完成分類後，使用者即可套用更精確的篩選條件，鎖定與特定任務相關的資產。例如，團隊可能只想查看與特定技術主題相關、在特定司法管轄區核准，或落在特定日期範圍內的專利。

若搭配「僅限」(ONLY) 與「或」(OR) 等邏輯運算子，此功能將更為強大，能讓複雜的專利組合查詢作業變得更輕鬆。

這種靈活性在實際應用中非常重要。智慧財產權團隊很少會提出「列出所有專利」這種籠統的要求，他們通常會針對專利組合的特定部分提出更具針對性的問題，而系統必須能支援這類需求。

AI 專利分類的策略性應用案例

AI 驅動的專利分類不僅能協助內部組織，還能推動各種高價值的專利組合工作流程。

侵權分析佈局

將專利按技術領域分組，有助於確保針對相關產品進行大規模的侵權分析，進而提升訊號品質並降低偽陰性的風險。

有效性與無效性審查

當專利被整理成條理分明的技術群組時，團隊能進行更聚焦的有效性分析，並圍繞相關資產建立更實用的搜尋策略。

授權與獲利

分類有助於找出具備授權潛力或有助於擴大獲利策略的專利叢集，特別是在結合產品對應與市場分析時效果更佳。

專利精簡

雜亂無章的專利組合會增加精簡決策的難度。分類能協助團隊釐清專利的定位、哪些叢集具有策略重要性，以及哪些資產已不再值得持續投入成本。

高階主管報告與專利組合可視化

結構完善的專利類別能讓您更輕鬆地向領導層說明專利組合構成，為內部規劃提供支援，並使智慧財產權決策與業務優先事項保持一致。

結論

專利分類聽起來或許是項簡單的工作，但實際上它在專利組合策略中扮演著核心角色。若缺乏清晰的結構，專利組合將難以瀏覽、分析，也難以有效變現。

Patlytics 正在改變這一現狀。

透過 AI 驅動的專利分類，團隊能更快速地整理資產、更一致地應用內部分類法、減少分析雜訊，並為侵權分析、有效性審查、專利汰除及報告建立更穩固的基礎。

Patlytics 讓上述工作流程變得切實可行。該平台支援從「專利庫 (Patent Vault)」或「專案工作區 (Project Workspace)」進行靈活分類，同時支援自動生成與預定義的分類器，並提升後續專利組合熱點圖的準確性，協助智慧財產權團隊將原始專利數據轉化為更具策略性的組合情報。

了解 Patlytics 如何協助整理與分析專利組合

如果您的團隊仍透過手動標籤、試算表或不一致的內部結構來管理日益增長的專利組合，現在有更好的工作方式。

Patlytics 協助智慧財產權團隊大規模分類專利、改善組合瀏覽體驗，並支援更具針對性的侵權與有效性分析。

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