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會引發後續問題。這會導致難以掌握專利組合的實際涵蓋範圍、難以發掘授權或變現機會、難以排定資產清理的優先順序，也難以大規模進行精確的侵權或有效性分析。

這正是 AI 專利分類 發揮作用的地方。

與其依賴人工標記、試算表分類或不一致的內部分類法，AI 能協助專利團隊自動按技術領域分組資產、大規模套用主題標籤，並為專利組合策略建立更實用的基礎。若執行得當，專利分類不僅是一項行政工作，更是提升整體專利情報工作流程準確度與執行力的關鍵工具。

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

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，將其整理為有意義類別的過程。

傳統方法固然有用，但當團隊需要針對授權、執行、清理、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，往往顯得力不從心。

這是因為傳統分類系統並非為了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訴訟專案？
• 哪些專利應合併進行無效性或變現分析？
• 我們專利組合中最強大的技術聚落在哪裡？
• 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運作方式的分類架構，有效彌補了這一缺口。

為什麼專利分類很重要

許多組織將分類視為後勤行政工作，但它其實具有重大的策略影響。

若專利未經智慧化分組，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資產、為不同分析手動重新分組專利，並進行包含不相關專利的廣泛審查。

這不僅造成效率低落，更帶來了風險。

舉例來說，若在投資組合層級的侵權分析中將不相關的專利綑綁在一起，某些資產可能會因為與無關的產品進行比較，而顯得比實際價值更弱。在其他情況下，有價值的專利也可能因為最初未被歸類到正確的技術類別中，而遭到忽略。

良好的分類能實現更佳的：

• 投資組合可視性
• 侵權態勢分析
• 無效性分析
• 授權與變現策略
• 專利精簡
• 與外部法律顧問的協作
• 高階主管報告

換句話說，分類往往是投資組合情報的基礎。

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，分析專利內容並根據主題、技術主題或組織定義的類別將專利分組。

AI 無需審查人員逐一閱讀每項專利並手動標記，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：

• 生成建議的主題標籤
• 將既有的內部分類套用到新上傳的專利
• 將專利聚類為技術群組，以利後續分析
• 為投資組合熱點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功能

其優勢不僅在於速度，更在於靈活性。無論組織是已有既定的分類體系，還是從零開始，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繁瑣的手動瓶頸轉變為更具擴展性的工作流程。該平台不強迫使用者遵循僵化的分類流程，而是支援多種分類方式，以配合團隊偏好的工作模式。

這一點至關重要，因為各個智慧財產權團隊的起點往往不同。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剛匯入的專利組合、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，讓團隊能在平台上的任何位置進行分類。使用者可以直接在特定的「專案工作區」或從更廣泛的 專利庫中自動分類專利，具體取決於他們正在進行的工作流程。

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；如果是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，並將該結構延續到後續的分析中。

這種靈活性非常實用，因為分類並非總是單次性的工作，它通常是反覆運算式專利組合流程的一部分。

2. 使用「自動分類精靈」從零開始

並非每個組織都有完善的專利分類體系。

對於從較無結構的專利組合開始的團隊，Patlytics 提供了「自動分類精靈」，能根據使用者的目標和基礎專利集，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，這項功能特別實用，例如：

• 哪些專利與特定產品類別相關？
• 哪些資產應歸類在一起以進行侵權分析？
• 專利組合中哪些技術佔比最高？
• 哪些技術群組可能有助於變現計畫？

Patlytics 不會剝奪使用者的掌控權。團隊在最終確認分類前，仍可隨時審閱、編輯、新增或刪除系統建議的標籤。這讓 AI 能在加速初步整理工作的同時，確保法律與業務相關人員始終掌握資產組合的架構方式。

3. 大規模套用現有內部分類系統

對於已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法，而是更有效率地應用現有的分類架構。

Patlytics 支援此需求，允許使用者選取預先定義的分類，並直接套用於新上傳的專利組合。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：

• 大型營運專利組合
• 由多個團隊共同管理的專利組合
• 協助處理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負擔。

4. 大規模批次分類專利組合

規模化正是手動工作流程最容易崩潰的地方。

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

批次分類至關重要，因為組合決策通常是針對群組而非單一專利做出的。團隊必須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。

這些群組的架構效率越高，團隊就能越快進入實質的組合分析工作。

為何分類能提升專利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，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。這種錯配會導致偽陰性結果，進而掩蓋了有價值的資產。

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。

平台不會將龐大的專利集視為單一且無區別的群體，而是在分析開始前將專利整理為不同的技術類別。這有助於確保每個專利群組都能針對更相關的產品與搜尋參數進行評估。

結果是更精確的分析。

5. 在執行專利組合熱點圖前，先進行智慧分組

在進行大規模侵權分析時，Patlytics 能自動將專利歸類至相關技術群組。這能降低在搜尋過程中將無關專利與不相關產品進行比對的機率。

這一點至關重要，因為錯誤的比對會扭曲分析結果。強勢專利可能獲得低分，並非因為它缺乏市場關聯性，而是因為它被拿去與錯誤的產品範圍進行測試。

透過預先進行專利分組，團隊能提升分析品質，並使產出結果更易於解讀。

6. 依分類群組產生專屬熱點圖

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。

這能提升侵權判讀的訊號品質，並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，進而找出侵權或授權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處理，在內部或與外部法律顧問分享時也更具說服力。

7. 依分類、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。

當結合「僅限」(ONLY) 與「或」(OR) 等邏輯運算子時，這項功能將更為強大，能讓處理細緻的專利組合查詢變得更加容易。

這種靈活性在實務操作中非常重要。智慧財產權團隊很少會提出「顯示所有專利」這類籠統的問題，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，更能推動多種高價值的專利組合工作流程。

侵權分析佈局

按技術領域對專利進行分組，有助於確保大規模侵權分析是針對相關產品進行，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有效的搜尋策略。

授權與獲利化

分類有助於找出潛在的專利群組，進而支援對外授權或更廣泛的變現策略，特別是在結合產品映射與市場分析時效果更佳。

專利精簡

雜亂無章的專利組合會讓精簡決策變得困難。透過分類，團隊能清楚掌握專利的定位、哪些群組具有戰略重要性，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的構成，支援內部規劃，並確保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 正在改變這一切。

透過 AI 驅動的專利分類，團隊能更快速地整理資產、更一致地套用內部分類法、減少分析雜訊，並為侵權調查、有效性審查、精簡與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戰略意義的組合情報。

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、改善專利組合瀏覽體驗，並支援更精準的侵權與有效性分析。

預約演示 了解 Patlytics 如何支援 AI 驅動的專利分類與組合策略。