主持人：感谢周总的精彩分享，其实做主持人是很纠结的，一方面和大家一样，希望利用这个机会多听听专家的介绍，但是另一方面时间有限制。我们后面还有专家，所以不得不提示时间。下面的专家都是企业家，知识产权管理方面的资深人士。还是每人十分钟，到第八分钟，我会站起来。下一位是来自北大英华科技有限公司的副总经理--何远琼，她的演讲主题是“让知产更智慧——北大法宝赋能企业知识产权管理”，有请。

何远琼：谢谢大家，我是北大英华公司的何远琼。北大法宝是属于北大控股的高新技术企业，主打的产品--北大法宝数据库主要是为法律专业人士提供法律知识信息服务的，在业界也比较有影响力。最近两年随着大数据和人工智能的发展，北大法宝也在朝专业化和智能化的方向上做探索。2017年5月，我们对外发布了和北大法学院陈兴良、车浩等老师合作的刑事法宝新产品。在今年世界知识产权日的时候，我们发布了和北大法学院张平老师，包括参加主论坛的陶新良等老师合作的IP法宝新产品。今天我很高兴有这个机会，从北大法宝怎样赋能企业知识产权管理的角度做一个简单的分享。

一、知识产权管理的价值

大家都知道乔丹的案子，也都意识到知识产权管理对一个企业的价值。今天在座的很多大企业，在企业的知识产权管理上，在十多年前就已经开始探索，也取得很大的成果。但是在中国来说，绝大多数的企业，在知识产权管理上真的还是认识不够，没有上升到战略的高度。很多企业都是出了问题后，再想事后救济，很少做到事前部署的。有一些企业探索的知识产权管理可能是法务线、业务线等分散管理的模式，没有实现系统的目标化的管理。即使有一些企业做得比较到位，比如像讲的GDPR出来后，更多的都是关注合规风控的角度，还没有上升到真正的大家想做的知识产权管理价值创新的程度。

二、知识产权管理的变革

这几年随着大数据和人工智能的技术发展，大家理论上判断，觉得企业的知识产权管理能够发生巨大的变革。可能以前是基于一些专利数据的分析，以后是不是能变成智能战略的预测了？比如上次，我也听百度的知识产权管理部的秦建总经理讲过，百度通过专利数据申请分析，就能够预测到目前科技研发的热点在哪儿，他们应该主攻在哪儿。

第二个层次，以前我们主要侧重于利用工具做一些辅助，现在有大数据和人工智能的技术以后，工具是否就能做一些评价来判断？比如，美国的Lexmachina做知识产权数据分析,宣称可以判断出美国到底是东部还是西部的一些法院，对专利侵权案子的判决，对专利权人更有利还是不利，有利于当事人做管辖权的选择。到后来大家就期望，比如今天有很多专利代理机构，每次写文书都很费劲，是不是以后人工智能就能自动生成文书了。大家也都知道最近今日头条、抖音和微信视频的争议。今日头条的算法可能会导致一些人一夜暴红，是不是可能因为知识产权的算法可以使一个品牌更有知誉度和美誉度。未来想象的空间很大，在想象的空间里，知识产权管理会逐步上升，真正朝价值管理的角度进阶，会从大家更关注知识产权安全性的问题上升到战略层面方向性的问题。更实质的就是像刚才讲到的，知识产权创造是创造新价值的问题，大数据和人工智能等技术的发展可以让企业知识产权在管理上更有效率更有价值。

但是实际，这两天大家都看到了，微信里很多都在传这一轮的AI热潮是不是要退烧进入一轮寒冬了。我们不能说它进入寒冬，但是它发展还是面临着重重障碍的，哪怕是在知识产权管理上也是一样。首先，在数据层面上，很多数据法律层面上是不能公开获取的，即使获取了成本也是非常巨大的。其次，在算法上，很多算法还没有真正实现突破，要实现突破这个投入也是非常大。即使有一些大公司在算法上已经有突破了，别的公司也很难突破他的专利保护，获得这些算法的应用。更重要的是在法律这个领域，法律本身就是边界开放的，规则不清，而且还内涵一些伦理价值的判断。所以在这个领域的一些大数据和人工智能的探索，真的是需要耗费大量的时间和成本的。尤其是法律领域讲求公平正义，即使我们有这些算法，可能也会引发一些新的法律问题。比如算法黑箱的法律问题，哪怕发展出了一些算法一些人工智能，比如自动裁决，不一定能够在法律场景里得到真正的直接应用。不管怎么说障碍是有，但是方向是清楚的，所以大家都在朝这个方向努力。

三、北大法宝赋能企业知识产权管理

    我们北大法宝在知识产权领域里也在做一些大数据和人工智能的探索，但是考虑到前面所说的数据、算法和法律层面的障碍，我们就是立足于现实，还是基于知识产权法律信息服务的角度，选择以核心法律信息为主，以专业知识应用场景为主，以现在开放的一些人工智能和技术为主进行一些探索。目前我们刚刚发布了一款新的产品就叫IP法宝，和十个国内比较出名的知识产权界的专家进行合作的。这款产品是在原有数据库的模式上，做了专业化和智能化的探索，主要栏目包括数据分析，主要是针对知识产权类的案例分析，还有知识产权法律知识要点图谱展示，还有对知识产权案例进行推送，还有对比较法律进行指引，还有对知识产权领域服务的专家机构进行链接。

    通过数据智能分析和专家人工审查，对知识产权领域的法律要点进行深入分析，根据用户真正在法律知识需求服务上的要点，我们做了抓要点、查依据、晓规则、看形势、解疑问等知识需求点上的深度加工和智能关联。尤其是对知产案例的大数据分析，我们从七个角度六个层面做了很多的分析指标。具体来说实现智能分析后，企业有知产类的纠纷时，可以帮助大家进行分析同案和类案检索，需要打官司的时候可以直截了当了解法官审查的意见；在选择律师时有一些律师的对比数据可以帮助企业进行参照选择；同时我们提供了智能分析报告自动生成的功能；在这个基础上我们也提供了自主选择分析维度，实现定义化分析。同时，基于强大的合作专家团队，我们也提供知产的定制化分析报告。前一段时间在世界知识产权日的时候我们也是和阿里巴巴合作，为他们发布的侵犯知识产权行为的罪与罚的专题报告，提供了背后的数据分析。

    我们目前的尝试还只是达到这样的程度，即主要还是基于现有的一些核心法律数据来提供知识产权法律信息服务。，从长远来看，我们展望的关于大数据时代智能服务模型，我们理解，还是要从企业的定位出发，朝着为企业实现真正的IP增值的目标出发。尤其是要基于企业真正知识产权管理的需求，怎么帮助企业通过他的管理制度、一定的管理工具、有效的管理措施实现知产领域的合规风控、战略布局、价值创新。我们理解从这些需求出发，每一个企业实际上都是需要外部的知识产权管理的信息服务的，主要集中在几个方面，首先就是知产的法律信息服务，包括国外的判决、行政文书、法律新闻、法律舆情。同时还有知识产权机构信息服务，包括专利、商标、著作权信息数据，机构流程实务信息。还有知识产权社会数据服务，比如我们要和哪家商标上有冲突时，要详细了解这个企业的信息数据，还有社会经济数据还有在国际贸易摩擦时，还需要一些国际贸易的信息数据。同时我们也需要知识产权资源平台服务，比如今天在座的律所的一些服务专利代理机构的服务，包括评估机构等等，还有知识产权交易方面的信息服务。

    北大法宝正在基于企业真正的需求，进一步扩大数据的采集，这个是我们目前已经具备的数据资源。我们下一步还会从我刚才介绍的四个方面，不断扩大数据的来源，然后通过数据清洗、标签、关联和算法，进一步加强数据的加工。目的是要实现数据的智能应用，包括智能的推荐，智能关联、智能审核、分析、决策等等。总体来说北大法宝想在知产这个领域，打造大数据智能管理综合服务的平台，真正实现在企业知识产权管理上全业务的管理辅助的作用，包括专利商标著作权、不正当竞争以及个人信息保护等领域的全流程管理。以商标为例，从注册到无效宣告到最后的商标转让，这个全流程的自动化的管理，在流程当中实现全方位的信息服务，包括法律的信息、机构信息、中介信息、律师、社会、企业、行业信息等等。并基于大数据和人工智能技术，帮助企业真正地实现智能的信息化的检索、知识的关联、数据的分析、在数据分析的基础上，文书的审核、撰写、风险预警还有企业需要资源的高度匹配，帮助企业做智能决策起到辅助作用。

    所以我们也是希望在这个过程中能和在座的各位专家和各方面机构展开深入的交流和合作。谢谢大家，我的介绍就到此为止。