一种数据处理方法及装置与流程

1.本公开属于计算机技术领域，具体涉及一种数据处理方法及装置。


背景技术：

2.专利是一种无形资产，其不仅具有技术属性和法律属性，同时还具有经济属性，其能够为专利权人带来经济回报。然而，随着金融业的发展，可用于资产变现的金融工具也日益地繁多复杂，加之专利资产自身的特殊性，相关技术中缺乏能够为专利资产匹配合适金融工具的技术方案，这大大限制了专利资产的流通性。


技术实现要素：

3.本公开的目的在于提供一种数据处理方法，借助人工智能技术为专利资产科学地匹配可用于变现的金融工具，从而使专利资产的金融价值得以实现，并通过降低交易成本的方式来推动专利资产的流通。
4.本公开实现上述目的的技术方案为：一种数据处理方法，包括：将待变现专利的著录项目信息送入变现方式预测模型，以确定待变现专利的变现方式，变现方式至少包括专利许可、专利质押以及专利证券化；其中，变现方式预测模型是基于专利样本的著录项目训练数据训练获得的。
5.进一步地，还包括：获取对应于待变现专利的第一次许可协议信息以及第二次许可协议信息；基于第一次许可协议信息和第二次许可协议信息确定待变现专利的基准价值和基准许可费率；其中，第一次许可协议信息约束目标金融机构与待变现专利的专利权人之间的第一民事行为，该第一民事行为表征目标金融机构以一次性支付第一价款为对价，从专利权人处获取待变现专利在第一预设期限内的第一许可的法律行为；第二次许可协议信息约束目标金融机构与待变现专利的专利权人之间的第二民事行为，该第二民事行为表征目标金融机构以第一许可费率为对价，将待变现专利反向许可给专利权人在第一预设期限内使用的法律行为；第一价款对应于基准价值，第一许可费率对应于基准许可费率，第一许可费率是基于第一价款和第一预设期限确定的。
6.进一步地，还包括：根据市场平均许可费率以及基准许可费率确定最终许可费率；该最终许可费率用于将待变现专利许可给至少一个潜在被许可人在第二预设期限内使用，潜在被许可人为除目标金融机构和专利权人以外的第三人。
7.进一步地，变现方式预测模型采用bp神经网络搭建而成，该bp神经网络包括输入层、隐藏层、第一输出层和第二输出层。
8.进一步地，还包括：通过智能合约系统获取第一许可协议信息和第二次许可协议信息，智能合约系统是基于区块链技术而构建的。
9.进一步地，基于第一次许可协议信息和第二次许可协议信息确定待变现专利的基准价值和基准许可费率的步骤包括：基于资本品价格计算模型确定基准许可费率，其中：
10.z0＝z1/(1 rs) z2/(1 rs)^2
……
zn/(1 rs)^n；
11.z0为基准价值，rs为基准许可费率，n为对于第一预设期限的分期数，zn为第n期的预期许可费。
12.进一步地，根据市场平均许可费率以及基准许可费率确定最终许可费率的步骤包括：
13.采用资本资产定价模型计算确定最终许可费率，其中：
14.r＝x β*(y
‑
x)；
15.r为最终许可费率，x为无风险许可费率且x＝rs，y为市场平均许可费率，β为风险系数。
16.进一步地，采用资本资产定价模型计算确定最终许可费率的步骤包括：获取多个预设专利联盟的联盟许可费率，并对多个预设专利联盟的联盟许可费率求平均以确定市场平均许可费率y。
17.进一步地，风险系数β表征待变现专利的许可费率的历史表现与整个市场中许可费率的历史表现的相关性，其中：
18.β＝γ*(σx/σy)；
19.γ为x和y的相关系数，σx为待变现专利在第二预设期限内的历年许可费率的标准差，σy为在第二预设期限内历年的市场平均许可费率的标准差。
20.本公开还揭示了一种数据处理装置，用于执行本公开所述的方法。
21.相较于相关技术，本公开揭示了一种数据处理方法，其采用了预先训练的变现方式预测模型，能够基于待变现专利的著录项目信息来确定相应专利最适宜采用的变现方式，从而解决了专利资产的资本化难题，促进了专利资产价值的实现。本公开还揭示了一种数据处理装置，其用于执行本公开中所揭示的方法，能够根据待变现专利的著录项目信息向用户指示出最适宜采用的变现方式。
附图说明
22.图1为本公开所述方法其中一实施方式的步骤框图；
23.图2为本公开所述方法其中一实施方式中所涉及的变现方式预测模型的神经网络结构示意图；
24.图3为本公开所述装置其中一实施方式的模块架构图。
具体实施方式
25.为了使本公开的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰，下面结合附图和具体实施方式，对本公开所揭示的一种数据处理方法、数据处理装置及其对应的有益效果进行详细阐述。应当理解的是，本说明书中描述的实施例仅仅是为了解释本公开，并非为了限定本公开，实施例的参数、比例等可视实施方式的情况做出选择和改变。
26.参考图1，涉及本公开所述的一种数据处理方法，包括：将待变现专利的著录项目信息送入变现方式预测模型，以确定待变现专利的变现方式，变现方式至少包括专利许可、专利质押以及专利证券化；其中，变现方式预测模型是基于专利样本的著录项目训练数据训练获得的。该实施例中，采用变现方式预测模型基于待变现专利的著录项目信息来对变现方式进行预测，能够高效、智能地为待变现专利匹配到最适宜的变现方式，从而促进了专
利资产价值的实现。该变现方式预测模型是基于专利样本的著录项目训练数据训练获得的，预测依据真实可靠，相较于专家意见会更加客观。
27.参考图1，揭示了本公开所述的一种数据处理方法，包括：
28.步骤s101：将待变现专利的著录项目信息送入变现方式预测模型；
29.步骤102：确定所述待变现专利的变现方式。
30.该实施例中，待变现专利的著录项目信息包括但不限于：专利权人信息、发明人信息、ipc分类号信息、申请日信息、授权日信息、专利引用信息、专利估值信息、专利法律信息、专利许可信息以及专利质押信息。本领域人员可以理解地，相应的著录项目信息至少部分地可以通过公开或商用的专利数据库获得。该实施例中所涉及的变现方式至少包括专利质押、专利许可以及专利资产证券化。其中，专利证券化的是指利用资产证券化的结构融资原理，处置专利未来一定期限的预期收入，使之立即变现取得大量现金收入，其主要涉及一次性兑付给专利权人的现金收入和未来许可费收益的出让。
31.该实施例中所涉及的变现方式预测模型为一种分类器模型，本领域人员可以理解地，其可以通过卷积神经网络来搭建，例如，可以采用反向传播神经网络(bp神经网络)来搭建。bp神经网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，其能够无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。而本公开中意图通过搭建bp神经网络的方式，训练生成分类器模型，以基于所给定的专利价值特征和训练获得的分类器模型得到相应待变现专利在进行变现时所最适宜采用的金融工具，本公开中作为备选的金融工具包括专利许可、专利质押和专利证券化。
32.本公开通过智慧芽专利数据库检索命中了474件曾经发生过知识产权金融事项的专利文件作为bp神经网络模型的训练样本，其中发生过许可事项的专利共121件，发生过质押事项的专利共156件，而同时发生过许可事项和质押事项(也即相当于发生了证券化事项)的专利共197件，利用这三类专利的著录项目训练数据作为已标注的输入数据，并以对应的变现方式作为输出结果，对bp神经网络模型进行训练，从而得到用于指示专利变现方式的分类器模型。该分类器模型能够基于待变现专利的专利价值特征(也即所述待变现专利的著录项目信息)给出该专利在进行变现时所最适宜采用的金融工具。
33.本公开中，选取474件专利中的70％(332件)专利作为训练集，15％(71件)专利作为验证集，以及15％(71件)专利作为测试集，最终训练获得分类器模型，该模型即本公开其中一实施方式中所涉及的变现方式预测模型201，其神经网络结构如图2所示。在其中一实施例中，变现方式预测模型201包括输入层(input)、隐藏层(hidden)、第一输出层(output1)和第二输出层(output2)，其中输入层的层数设置为9，隐藏层的层数设置为10，第一输出层的层数设置为3，第二输出层的层数设置为3，将待变现专利的著录项目信息作为输入项送入变现方式预测模型201后，最终的输出结果能够指示该待变现专利在进行变现时所最适宜采用的金融工具，相应的金融工具为专利许可、专利质押或专利证券化中的其中之一。
34.可比许可协议法是指通过比较专利权人与其他被许可人对于相似技术或相同规模的专利许可协议，再结合案件实际情况最终确定专利许可费的方式。专利权人和其他被许可人之间基于frand原则所订立的专利许可协议，一方面体现了协议双方的真实意思表
示，另一方面也体现了协议双方对于被许可专利的市场价值的认可，因而在专利权人向第三方再次进行专利许可时，已经订立的专利许可协议对于专利价值的评估以及专利许可费的确定极具参考意义。但是，本公开的发明人经过研究发现，可比许可协议理论的应用前提在于，专利权人与至少一个被许可人之间已经基于frand原则订立了相应的专利许可协议，当这一条件不成立时(例如，专利权人首次对相应的专利作出许可)，可比许可协议理论的应用便无从谈起。另外，目前业界对于可比许可协议理论的应用主要局限在专利许可层面，而对于专利质押及专利证券化业务，则未能充分借鉴专利许可协议中所确定的许可费率。
35.为此，在本公开中，一方面考虑将待变现专利的专利价值特征输入至训练好的bp神经网络分类器中，以确定相应专利最适宜的变现渠道；另一方面，在明确了最适宜的变现渠道之后，首先由专利权人与开展知识产权abs业务(知识产权资产证券化业务)的目标金融机构通过专利许可的授权和反授权模式订立第一次许可协议和第二次许可协议，其中，第一次许可协议由专利权人将专利的使用权和再许可权以独占许可的方式授予目标金融机构，并由目标金融机构向专利权人一次性支付专利的许可费，该许可费同时可以被认为是目标金融机构与专利权人基于双方所共同认可的专利价值而确立的专利质押金额；而第二次许可协议由目标金融机构将相应专利的使用权反向许可给原专利权人，并由原专利权人按预设的周期(如，按季度或按年度)和许可费率支付许可费，从而使得待变现专利具有了基于frand原则订立的专利许可协议的基础，该许可费率同时可以被认为是对应于专利质押金额而产生的预期资金收益率，且原专利权人负有协议约定的、按期足额支付许可费的义务，因而该第二次许可协议所确定的许可费率可以被认为是一种有保障的无风险许可费率。
36.因而，在本公开其中一实施方式中揭示的方法，还包括：获取对应于所述待变现专利的第一次许可协议信息以及第二次许可协议信息；基于所述第一次许可协议信息和所述第二次许可协议信息确定所述待变现专利的基准价值和基准许可费率；其中，所述第一次许可协议信息约束目标金融机构与所述待变现专利的专利权人之间的第一民事行为，该第一民事行为表征所述目标金融机构以一次性支付第一价款为对价，从所述专利权人处获取所述待变现专利在第一预设期限内的第一许可的法律行为；所述第二次许可协议信息约束所述目标金融机构与所述待变现专利的专利权人之间的第二民事行为，该第二民事行为表征所述目标金融机构以第一许可费率为对价，将所述待变现专利反向许可给所述专利权人在所述第一预设期限内使用的法律行为；所述第一价款对应于所述基准价值，所述第一许可费率对应于所述基准许可费率，所述第一许可费率是基于所述第一价款和所述第一预设期限确定的。通过本公开所设计的二次许可协议机制，能够获得待变现专利可信的基准价值(也即第一价款)以及基准许可费率(也即第一许可费率)，其中，基准价值可以理解为专利质押金额，而基准许可费率可以理解为对应于专利质押金额而产生的预期资金收益率。基于第一次许可协议所产生的专利质押金额，可以直接确定待变现专利在质押后所能获得的资金；而基于第二次许可协议所产生的第一许可费率，可以对待变现专利开展专利证券化操作，亦可以按照该第一许可费率将待变现专利许可给他人使用。由此，本公开中所提出的二次许可协议机制，能够一次性给出专利质押的关键参量(专利质押金额，也即第一价款)、专利许可的关键参量(第一许可费率)以及专利证券化的关键参量(第一价款，也即基准价值；以及预期资金收益率，也即无风险许可费率，也即基准许可费率)，从而为实施相应
的专利变现方式提供了数据支持，并保障了待变现专利实现其金融价值的可行性。
37.在本公开其中一实施方式中所述的方法，还包括：通过智能合约系统获取所述第一许可协议信息和所述第二许可协议信息，所述智能合约系统是基于区块链技术而构建的。该实施例中，第一许可协议信息和第二许可协议信息可以通过智能合约系统获取，该智能合约系统是基于区块链技术而构建的，专利权人和目标金融机构可以在该智能合约系统中缔结第一次许可协议和第二次许可协议，从而智能合约系统能够自动执行协议内容，并保障协议内容不被篡改。
38.在本公开其中一实施方式中所述的方法，所述基于所述第一次许可协议信息和所述第二次许可协议信息确定所述待变现专利的基准价值和基准许可费率的步骤包括：
39.基于资本品价格计算模型确定所述基准许可费率，其中：
40.z0＝z1/(1 rs) z2/(1 rs)^2
……
zn/(1 rs)^n(公式1)；
41.z0为所述基准价值，rs为所述基准许可费率，n为对于所述第一预设期限的分期数，zn为第n期的预期许可费。基于该实施例所述的方法，在第一次许可协议中，原专利权人所期望获得的专利质押金额(也即第一价款)和还款期限(也即第一预设期限)确立之后，第二次许可协议中的第一许可费率即可相应的确立。因为此时该项专利资产已经是一项资本品，根据资本品价格的计算公式(即公式1)进行计算，即可求得所述的基准许可费率rs。
42.在本公开的其中一实施方式中所述的方法，还包括：根据市场平均许可费率以及所述基准许可费率确定最终许可费率；该最终许可费率用于将所述待变现专利许可给至少一个潜在被许可人在第二预设期限内使用，所述潜在被许可人为除所述目标金融机构和所述专利权人以外的第三人。该实施例中所揭示的方法，用于在第一次许可协议和第二次许可协议的基础上进一步确定最终许可费率，该最终许可费率用于将待变现专利再许可给其他潜在被许可人，以进一步扩大待变现专利的经济价值，并推广待变现专利的技术应用范围。
43.本公开的发明人经过研究发现，根据金融市场理论的假设，所有的收益都要经过风险的调整。而在本公开中第二次许可协议所确立的基准许可费率，可以认为是基于第一次许可协议中所确定的专利质押金额所产生的收益率，该收益率由第二次许可协议所保障，可以认为是一种无风险收益率(也即无风险许可费率)。但如果想要将第二次许可协议所确定的无风险许可费率作为可比许可费率向其他被许可人进行推广，该无风险许可费率很有可能遭受潜在被许可人(除专利权人和目标金融机构以外的、期望获得待变现专利的专利许可的其他被许可人)的挑战，因而该无风险许可费率(无风险收益率)应该受到风险的调整，以将调整后的收益率作为最终许可费率，以用于将所述待变现专利许可给至少一个潜在被许可人在第二预设期限内使用。
44.本公开的发明人还发现，对于专利资产而言，其风险主要来自于专利的权利稳定性、可规避性、技术老化以及无人推广等因素，这些因素最终都将反映在专利资产的市场表现中，从而对许可费率造成影响。而另一方面，随着技术的成熟、产业链的完善以及市场规模的扩大，专利资产的价值也有可能随之提升，这些因素也将最终反映至专利资产的市场表现中，从而促使许可费率相应地抬升。这两方面的影响造成了专利资产的许可费率会在专利生命周期内波动，从而为最终许可费率的确定带来了困难。同时，借助可比许可协议理论以及现有的许可费率计算方法，在潜在被许可人的数量较少的情况下，可以由目标金融
机构与潜在被许可人采取商业谈判的方式，比照第二次许可协议中的无风险许可费率协商确定具体的许可费率。但是，在专利资产被许可一定年限后，随着潜在被许可人数量的增加，目标金融机构与各个潜在被许可人之间的谈判成本将大幅提升，且不同的潜在被许可人之间可能对差异化的许可费率定价产生不满，此时就需要一种更加高效且公平的许可费率确定方式。
45.为此，在本发明所述方法的其中一实施例中所述的方法，根据市场平均许可费率以及所述基准许可费率确定最终许可费率的步骤包括：
46.采用资本资产定价模型计算确定所述最终许可费率，其中：
47.r＝x β*(y
‑
x)(公式2)；
48.r为最终许可费率，x为无风险许可费率且x＝rs，y为市场平均许可费率，β为风险系数。
49.在该实施例中，作为基于风险资产期望收益均衡基础上的预测模型之一，本公开引入了资本资产定价模型(camp)模型，其中，capm模型阐述了在投资者都采用马科维茨的理论进行投资管理的条件下市场均衡状态的形成，其把资产的预期收益与预期风险之间的理论关系用一个简单的线性关系表达出来了，即认为一项资产的预期收益率与衡量该资产风险的一个尺度β值之间存在正相关关系。
50.该实施例中，通过camp模型对无风险许可费率进行了调整，使得计算获得的最终许可费率r充分考虑了市场中的风险因素，从而使最终许可费率能够更加贴合市场的供需关系。同时，最终许可费率r是在基准许可费率rs的基础上受风险系数β调整而来，一方面符合经济学领域公认的金融市场风险理论，另一方面也有助于消除目标金融机构与潜在被许可人进行谈判时的纷争，从而降低再许可过程中的谈判成本，促进待变现专利的推广。
51.在本公开所述方法的其中一实施方式中，采用资本资产定价模型计算确定所述最终许可费率的步骤包括：
52.获取多个预设专利联盟的联盟许可费率，并对所述多个预设专利联盟的联盟许可费率求平均以确定所述市场平均许可费率y。市场平均许可费率y，可以通过统计市场上所有专利许可协议的许可费率并求平均获得，但是考虑到该项统计工作的复杂性以及专利许可协议可能涉及到商业秘密而导致的非公开性，可以参考具体产业中各主要专利联盟所公开或申明的联盟许可费率作为替代，进行统计和求平均获得，从而解决市场平均许可费率y的数据来源问题。
53.在本公开所述方法的其中一实施方式中，所述风险系数β表征所述待变现专利的许可费率的历史表现与整个市场中许可费率的历史表现的相关性，其中：
54.β＝γ*(σx/σy)(公式3)；
55.γ为x和y的相关系数，σx为所述待变现专利在所述第二预设期限内的历年许可费率的标准差，σy为在所述第二预设期限内历年的市场平均许可费率的标准差。基于上述公式，可以求得β值，再结合第二次许可协议所订立的无风险许可费率x，以及对各主要专利联盟所公开或申明的许可费率进行统计和求平均获得的市场平均许可费率y，即可得到多个潜在被许可人情况下的最终许可费率r。
56.本公开中，通过bp神经网络搭建分类器，基于待变现专利的著录项目信息给出与之相适宜的金融变现工具；以可比许可协议理论为基础，构建了目标金融机构与专利权人
之间的二次许可协议机制，一次性给出了专利质押、专利许可以及专利证券化中的关键参量；同时，考虑到专利资产推广至多个潜在被许可人的情况下，为了降低谈判成本并促成更加公平的许可费率，引入了camp模型对无风险许可费率进行了调整。综上，本公开有望解决现有专利资产难以变现的难题，同时也为专利资产的合理许可费率的确定提供了新思路。
57.本公开还揭示了一种数据处理装置，用于执行本公开中所述的数据处理方法。参考图3，该数据处理装置300，包括输入模块301、变现方式预测模块302以及输出模块303，输入模块301用于获取待变现专利的著录项目信息，变现方式预测模块302能够根据所获取到的著录项目信息进行分析处理，并通过输出模块303给出该待变现专利所最适宜的变现方式。该数据处理装置能够为专利资本化的合理方式给出决策依据。
58.虽然已经参考若干具体实施方式描述了本公开的精神和原理，但是应该理解，本公开并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本公开旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。