基于共享中臺的創新型知識產權服務解決方案研究*

王子炫，何明慧，李 曼

（廣東東軟學院，廣東 佛山 528225）

2021 年9 月，中共中央、國務院印發了《知識產權強國建設綱要（2021—2035 年）》，綱領明確要求在推進激勵創新發展的知識產權市場運行體制中，要提高知識產權代理、法律、信息、咨詢等知識產權服務水平。綱領中更是提到要在2025 年專利密集型工業的增加值占GDP 比重到達13%，版權的產出增加值占GDP 比重到達7.5%，其中知識產權的使用費用一年的進出口總額達到3 500 億元的長遠發展目標，這換算到個人就是每萬人口高價值的發明專利擁有量會達到12 件左右，這意味著知識產權市場將會進一步擴大容量，這對知識產權服務行業無疑是一大利好。本文在以往研究基礎上，基于共享中臺創新出高效率、低成本的知識產權服務是知識產權行業的數字化發展方向，同時也是國家推動產業升級要求的可持續發展有效的應對措施。

1 知識產權服務及中臺的現狀和問題分析

1.1 現狀分析

知識服務的觀點起源于外國貿易服務，它最初被稱為知識密集型商業服務（Knowledge Intensive Business Services，KIBS），在理論研究上，知識服務是基于知識管理上提出的觀點。隨著科技的不斷進步，技術創新對行業的推動作用將加強，如人工智能、大數據等技術的運用可有效帶動知識產權服務成本的降低和效率的提升，并促進知識產權服務的標準化和精準化，以及知識產權服務分工的日益細化和產業鏈條的延伸。截至2020 年底，我國知識產權服務機構營業收入超過2 250 億元。

中臺不僅應用在互聯網以及新媒體等高度數字化行業，同時也在金融、電力這樣的傳統行業中開始大膽嘗試。企業經由One Model 模式統一數據構建與管理（One Model），統一數據萃取（One ID）以及統一數據服務（One Service）完成數據中臺落地。同時，離線計算功能、數據算力以及解析力，都是幫助中臺完成運算的強大支撐。目前眾多行業的龍頭企業都已經提出相關戰略或者已經構建企業財務相關的“數據互通室”，各行業也開始根據各自企業屬性需求量身定制互通服務系統搭建，這為數據中臺的服務提供了“模版”[1-4]。構建One Data 方法論實現數據準確且服務器響應快、靈活應用多方面數據、流程統一，并且有能夠保證運行過程中暢通的智能大數據系統體系。

1.2 問題分析

1）傳統架構導致系統之間差異大，難以整合。知識產權服務企業高速發展，伴隨的是業務部門的快速增加，而各個部門往往是獨立部署的，各部門為了保證數據資料的準確性，大多數使用票據、合同、報表等紙質形式記載原始信息，為了快速滿足決策需求，這些信息的整合成為一個非常難的問題。例如產品經理急需客戶數據，而業務辦理（行為信息）部門和信息提交（注冊信息）部門是兩個不同的部門，產品經理為了保證數據的準確性，不得不花費大量的時間和精力在兩個部門之間確認的環節上。

2）系統功能重復建設和維護導致的高額成本。當前許多知識產權代理機構普遍執行使用傳統的業務管理流程，其弊端不僅加大了公司內部人力消耗，而且也因管理流程繁瑣而導致客戶時間成本的增加。現在知識產權服務企業面臨的不是有無業務系統的問題，而是相關的業務系統或管理系統太多，并且大多是低水平的重復建設，加之系統的實際應用水平參差不齊，從開發和維護成本的角度，對于知識產權服務企業是一種極大的資源浪費。

3）系統服務響應速度遲緩。傳統的知識產權服務企業系統，都是在企業成立之初為了解決真實當時業務需求建立的，如果企業業務不發生改變的話并無大礙，當隨著企業的不斷發展，業務的經營范圍不斷擴大，業務范圍發生改變，其變化速度或者變化維度遠遠超出了傳統的知識產權服務的應變能力，知識產權業務系統難快速響應。例如支付系統，傳統知識產權服務企業中最開始因為受審計和相關政策的限制建立起財務支付系統，在面對快捷的網絡支付時，傳統的財務支付系統的流程就顯得過于僵化、遲緩。

2 知識產權服務與中臺的結合

創新型知識產權服務體系的搭建，我們將舍棄傳統的“煙囪式”（前臺-后臺）的信息管理模式，從而改用“前臺-中臺-后臺”的新型信息管理模式。并且結合“輕前臺、重中臺、強后臺”的架構理論根據企業的信息管理系統進行規劃。數據中臺的核心在于構建標準的數據體系和快速響應前端變化的能力，通過數據來驅動業務的創新和變革[5]。以知識產權服務業務板塊中的商標注冊板塊為例，可以將前臺作為營銷陣地，運用基于大數據的營銷服務管理技術和智能精準營銷技術。在目前社交平臺的數據基礎上，利用大數據分析技術，對現已有的廣告投放模式進行改進，基于客戶的基礎信息和行為數據進行分析繪制用戶畫像，按照廣告主的受眾需求做精準的廣告投放營銷策略。中臺作為信息管理模式的“強化劑”，銜接“前臺”（如各大電子商務網站平臺）及“后臺”。中臺通過打通業務和整合企業所有數據達到幫助企業在不同應用場景下提升效率的目的。中臺的特點在于能夠實現數據的梳理、整合、分析及應用從而形成閉環，打破數據與業務之間的隔閡，也是將原本“前臺”與“后臺”兩個獨立部分高效互通，保持整個系統的高性能、可擴展性，以及數據流轉的一致性與實效性。當前人們將“中臺”劃分為業務中臺、技術中臺、組織中臺和數據中臺，并從模塊化、組件化、通用性等核心特征去界定其各自屬性[6]。而其中共享中臺的搭建又可以初步細化成技術中臺、數據中臺和業務中臺。

2.1 知識產權服務技術中臺

技術中臺是一套集多方位式服務和架構的技術解決方案，主要由多方位業務功能框架、多方位數據庫、緩存數據服務等工具組。一方面，幫助知識產權服務企業解決技術問題的公司，也就是解決業務支持能力的問題，如高并發問題和請求響應時效問題；另一方面，技術中臺前期研發的多方位基礎框架，在知識產權服務企業發展過程中新的系統開發可以直接建立在基礎框架上，既可以減少新系統的開發成本，同時降低了服務間的耦合性、企業在業務功能上可以靈活拓展。

2.2 知識產權服務數據中臺

當今企業多元化發展往往會衍生出很多業務，而很多時候往往因為業務沒有實現互通，會導致數據使用效率極低，而數據中臺能夠很好的滿足提高數據重用效率這一需求。如果知識產權相關業務產生數據，并將數據收集匯總形成虛擬資產，依靠數據資產推出相對應的數據功能，將其功能加持在企業業務中，讓企業業務能夠快速響應市場變化，根據變化對業務進行調整或者升級，同時實現人力成本的降低從而形成閉環。數據中臺既要通過技術打破業務和后臺數據的壁壘，同時要打破知識產權服務企業發展過程中各組織、各部門、各系統間信息及利益的壁壘，幫助解決系統之間的數據孤島問題。否則，數據中臺會僅僅成為一個“子平臺”“子緩存數據庫”。相對于業務中臺的數據處理，數據中臺更加注重收集數據的“全”以及管理數據與組織之間的協調合作關系。

2.3 知識產權服務業務中臺

業務中臺是鑒于國外的微服務框架，將傳統信息系統中能共享的部分抽離出來，形成多個業務中心，這樣整理不會加重后臺的數據處理負擔，同時還能滿足電商平臺網站作為前臺的靈活的需求。可以說業務中臺是實現“前臺”與“后臺”無縫銜接的關鍵，同時是對內、對外抽離后的數據的整合。業務中心整合知識產權服務企業已有的全渠道業務系統，提供“全渠道一體化庫存-訂單-客戶信息-物流”等企業運營管理信息。總之，業務中臺是基于技術和行業應用場景數據，要求把企業通用的服務系統、服務能力沉淀下來，以此應對以電子商務網站平臺作為前臺不斷變化的需求，并且能生產若干個業務模型、業務產品等。

3 知識產權服務共享中臺效果預測

3.1 高效構建全域數據資產

當知識產權服務相關業務量增加，數據點、數據流程發生改變時，無需“重復造輪子”，能夠基于數據的自動化、智能化開發幫助企業自動搭建面向新業務的數據基礎、系統框架，這有效解決了業務線增多導致的系統功能重復建設或者相似度高建設、維護導致的高額成本的問題。

3.2 賦能企業擴展更多業務

共享中臺應該做到在業務中產生數據，以技術為保障，數據中臺輔助聚合內外數據，將原始數據轉化為數據資產，快速搭建高效數據服務體系，用數據洞察驅動業務決策和運營。當業務的系統也就是業務邏輯發生改變時，底層的數據基礎能快速靈活的響應，展現模式也能快速改變，最終提升企業決策水平和業務表現，解決如今知識產權服務企業業務高速發展的同時系統響應速度跟不上業務發展速度的問題。

3.3 促進知識產權行業信息互通

借助數據中臺，融合知識產權服務企業業務系統，提取消費者多觸點、全鏈路消費與行為數據，生成消費者標簽與洞察指標。同時為客戶提供一站式的客戶洞察、顧客運營、精準營銷、觸點接入、素材管理、活動設計等全鏈路業務閉環工具。結合5G 技術，中臺可以采集海量多元化數據提升在互聯網的全息感知、連接、開放的共享能力，實現行業與信息的互聯互通，最終實現共建、共治、共享的互聯網生態圈。

3.4 促進中臺算法技術完善

算法的介入是知識產權服務企業共享中臺的綜合實力重要競爭力之一，也是企業在知識產權服務行業的競爭力的體現。而共享中臺的自動化、智能化是算法體系的主要陣營，不斷探索全景化智能分析能力，完善AI 算法是企業對于共享中臺板塊的重中之重，甚至延伸出專門的算法服務中臺。業務推動中臺算法技術完善，而中臺算法技術的完善將帶來響應更快、營銷更精準、服務體系更合理的服務內容。

4 結束語

本文通過對知識產權服務及中臺的現狀和問題分析，論證了知識產權服務與中臺的結合，并對知識產權服務共享中臺效果進行預測，以期為知識產權服務的數字化發展提供有利借鑒。