商業智能技術在專利審查管理中的應用

摘 要：針對專利審查的業務特點及專利審查管理的業務需求，結合商業智能技術（Business Intelligence，BI）的特點，給出了商業智能技術在專利審查智能管理系統中的具體應用實例。

關鍵詞：商業智能；審查管理；應用

1 引言

專利審查是指國務院專利行政部門（即國家知識產權局專利局）受理專利申請以后，必須依照專利法規定的程序進行審查。專利審查業務的特點是業務關系復雜、業務數據量大。如何從大量的、有噪聲的業務數據中提取隱含在其中的、潛在有用的信息，使這些信息為國家知識產權局審查業務管理的決策服務，提高決策能力、決策效率、決策準確是一個重要的課題。商業智能理論的提出及技術的應用為這一切提供可能。

2 商業智能技術與商業智能系統

商業智能是指透過資料的萃取，整合以及分析，支持決策過程的技術和商業的處理流程，其目的是為了能使使用者在決策的時候，能得到盡可能的、更好的幫助。

商業智能技術是包括數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘在內的用于統計和分析數據的先進的信息技術。能夠迅速地完成信息采集、分析的工作。

商業智能技術在信息化中的應用即建設商業智能系統，建設商業智能系統是以計算機網絡為載體，運用商業智能理論及相關技術，從不同的數據源收集的數據中提取有用的數據，對數據進行清理保證數據的正確性，數據經過轉換后裝載到數據倉庫中，然后利用合適的查詢和分析工具、聯機分析處理工具、數據挖掘等工具對其進行分析和處理，并把結果呈現給管理者，為管理者的決策過程提供數據信息支撐。

3 商業智能技術在專利審查智能管理系統中的應用

專利審查管理是專利審查業務的基礎。專利審查業務非常復雜，整個業務是由貫穿在專利審查的流程之中的各個業務節點組成的。其中，一級業務節點的數量近十個，二級業務節點的個數為百余個，專利審查智能管理系統就是通過整合與審查業務運行密切相關的數據資源，利用商業智能技術形成對百余個業務節點進行全流程監控、分析的平臺。通過對海量的專利審查業務數據進行梳理、挖掘，形成監控的指標體系，并對指標進行實時監控分析、預警、定期預測分析，并將分析結果以清晰、豐富、易于理解的畫面展現給各用戶，供各層面了解到各個業務環節的審查的狀況。在此基礎之上為決策層用戶對審查業務的管理提供決策支持。

3.1 BI技術架構

圖1 技術架構

系統的整個技術架構分為數據資源管理層、數據源層、數據采集交換層、數據倉庫層、監控預警處理層、監控信息發布層、用戶展示層。各層含義如下：

（1）用戶展示層

用戶展示層是基于開發支撐平臺、數據分析工具等，對數據倉庫（集市）數據進行展示和分析，主要包括監控圖形展示組件、圖表＼報表展示組件、多維分析鉆取組件等。

（2）監控信息發布層

監控信息發布層是預告警信息生成發布的平臺，包括預警信息生成、預警發布。

（3）監控預警引擎

監控預警引擎指基于系統運行審批運行監控數據倉庫進行監控預警分析，產生預告警事件并發布事件。

（4）數據倉庫層

數據倉庫層是存儲各類審批運行流程的主題數據，包括各類業務主題及多維分析主題的數據，為監控預警處理層提供數據支撐。

（5）數據采集交換層

數據采集交換層主要包括數據補充工具、數據獲取工具，數據維護與管理、ETL工具等，捕獲并轉換存儲業務運行數據，形成審批行監控的數據倉庫。

（6）數據源層

數據源層是系統獲取基礎監控數據的來源，包括公共著錄項目信息、受理子系統數據、發明初審子系統數據、外觀設計子系統數據、實用新型子系統數據、發明實審子系統數據等各審批子系統的數據。

（7）數據資源管理層

數據資源管理層提供數據資源管理的各類功能，包括數據源配置、數據采集配置等。

3.2 監控預警體系

3.2.1 監控預警體系架構

按照BI系統的設計思路，監控預警體系大致由指標體系設計、監控引擎設計、預警信息發布三部分組成，如圖2：

圖2 監控預警體系架構

監控預警體系各層含義如下：

（1）指標數據層

指標體系是監控預警系統基礎，指標體系由基礎指標和監控指標組成，基礎指標包括指標定義、指標維度、基礎指標分類、指標數據采集頻度；監控指標包括用戶定義的監控閥值定義、監控標桿值定義、監控事件定義。數據集市是系統按照指標規則抽取清洗后生成的標準監控數據。

（2） 監控處理層

監控引擎是監控系統的核心功能組件，具體功能包括：監控配置、監控掃描、事件處理三部分。

監控配置是監控掃描前需要加載的一系列數據項，包括監控閥值定義、監控維度定義、監控標桿值定義、調度規則定義等組成；

監控掃描是由一組掃描程序及比對程序組成的模塊，在監控掃描開始前進行加載監控配置項，生成監控規則，掃描程序結合監控規則和定時調度進行全流程掃描及分類掃描，比對程序根據掃描結果進行標桿值比對，然后根據比對結果生成相應的緩存事件。

事件處理主要包括事件觸發和事件追溯兩部分構成。

（3） 預警展示層

預/告警信息發布提供了監控事件轉換為監控信息展現的方法.監控事件經過影響分析后可生成相應級別的預告警信息，并把該信息轉換為統計報表和及時通信方式所需要的格式，為各種展現提供數據來源。

3.2.2 指標體系設計

指標體系設計包括指標事件定義、樣本選取、監控頻度、監控維度、指標分類及全流程各階段監控指標定義。

（1）事件定義

a.監控事件與指標關聯

監控事件是由指標值在超過一定閥值后生成，需要我們把監控事件與涉及指標進行對應，以下是以實審待提案節點為例說明這種對應關系：

b. 監控事件級別：準預警、預警、準告警、告警

準預警：關注將要達到預警閥值，而沒有超過閥值的報警，展示監控節點閃爍，建議部門及時解決。

預警：對于超過預警閥值未達到準告警閥值的，顯示預警，建議部門必須解決。

準告警：關注將要達到告警閥值，而沒有超過閥值的報警，展示監控節點閃爍。建議嚴重告警部門必須解決。

告警：告警超過告警值需要，領導進行決策，及時解決。

c. 監控事件分類：超審限、案件擁塞、人均量失衡、進出不平衡

（2）樣本選取

樣本選取分別按照審查業務的不同需求，具體的選取過程如下：

a. 按照全流程業務節點樣本選取：選取案件在各個業務流程節點的周期數據。

b. 按案件基本信息獲取：選取案件的著錄項目信息及其它相關基礎信息。

c. 按統計方法獲取：根據統計要求按照特定的統計方法獲取統計數據。

（3）監控頻度

監控頻度一般以日為單位，提供年、半年、月等頻度的監控配置。

（4）監控維度

監控維度的選取包括：時間維度、專利類型、國別、地域、申請方式、代辦處、申請人類型、IPC分類、審查單元等、PCT國際階段、費用種類文件類型等。

3.2.3 預警等級設置

預警的危害級別一般可分為：提醒、預警、嚴重、危害四個等級，分別對應預警等級中的準預警、預警、準告警、告警。

3.3 典型BI應用

3.3.1 預警發布

預警信息發布是在預警事件產生后生成多種信息展現形式的過程。信息發布展現形式包括：運行圖、故障事件分析表等。

運行圖是由審查節點構成，當運行圖上某業務節點出現異常，節點燈發出警告信息，節點燈的不同顏色表示不同的警示級別。如果需要進一步了解是節點上哪些指標出現問題，出現什么樣的問題，出現問題的程度，可通過點擊節點，鉆取到節點查看報警的詳細內容。

3.3.2 監控分析

監控分析是通過對專利審查基礎數據進行清理、抽取、轉換和裝載，清除噪音數據，之后根據指標體系的定義對數據進行多維分析，包括：處理率分析、趨勢分析、分布分析、2/8分析、逐層分析、構成分析、狀態分析、對比分析、TOP10機構企業分析等。

參考文獻

[1]宋政.商業智能技術的應用.