专利保险是知识产权金融创新的重点工作之一，也是促进知识产权资源与金融资源深度融合的重要手段。在推进创新型国家建设的背景下，专利保险可以为科技创新提供风险保障，进一步促进企业自主创新。
目前，尽管我国专利保险产品种类已逐渐丰富，但在市场化运作与推广方面仍面临供需不平衡、信息不对称的难题。有鉴于此，笔者将从专利属性与专利服务机构在专利保险业务链条中的价值服务出发，就专利保险的市场认知度低、风险评估难、运营管理难以及“大数法则”实现难等问题进行剖析并提出可行的解决方案，以期促进专利保险进一步市场化。
保险试点初具规模
近年来，国内一些坚持自主创新且拥有核心技术的企业，因深陷旷日持久的专利诉讼，不堪重负而影响正常经营的事件时有发生。专利保险作为一种事前的风险防控管理手段，可以减轻相关企业在专利纠纷中承担的风险，为企业提供一定的安全保障。
专利保险制度对于创新主体的重要意义不言而喻。当前，尽管我国专利保险产品仍处在一个探索发展阶段，且可能遇到一些短期内难以解决的问题，但在政策引导下，我国专利保险已初具规模，专利保险业务取得了不错的成绩。国家知识产权局2021年第一季度例行新闻发布会上，有关负责人表示，2020年，全国知识产权保险的保障金额突破200亿元，惠及4295家企业。
在笔者看来，这些工作成效得益于我国自始至终都重视知识产权保护，建立专利保险制度，打下良好的工作基础。主要表现在：
首先，我国正从知识产权引进大国向创造大国转变，专利成为不可忽视的核心资产。我国专利申请总量已跃居全球首位，世界知识产权组织公布我国创新指数居于全球第十四位。
其次，国内知识产权保护环境日益优化。建立健全营造产权保护良好社会氛围工作机制，加大知识产权侵权惩罚措施。加强对产权保护的普法教育和政策宣传,常态化发布知识产权行政执法、司法保护典型案例。
第三，为优化国内营商环境，各地政府积极探索知识产权保险试点工作。至今，国家知识产权局已经先后批复37个知识产权运营服务体系建设重点城市，推动开展知识产权保险试点工作。
全面铺开面临难题
在笔者看来，专利保险在我国还属于比较新的金融产品。专利本身与生俱来的技术属性和法律属性等复合属性决定了其与传统的保险标的有本质的区别。经过十余年的实践，专利保险的市场化和规模化推广仍存在着市场认知度低、风险评估难、运营管理难、“大数法则”实现难等典型问题，导致市场主体对专利保险持有观望态度。
市场认知度低。一方面是参保率低，主要是专利权人维权意识和意愿较弱。数据显示，大多数专利权人认为自己被诉侵权的概率较低。另一方面是保险人参与度低，国内知识产权保险市场尚未被广大保险人所发现。商业保险公司中只有中国人民财产保险公司、信达财产保险公司、太平洋保险公司等少数几家保险公司推出专利保险业务。
风险评估难。一方面，知识产权的专业壁垒较高，不是保险人所熟悉的传统财产领域，保险人自身难以胜任；另一方面，逆向选择风险难以防范，容易发生权利人“带病投保”，导致理赔率过高，保险人不敢承保。此外，事故数据库尚不完备，无法为保险产品的设计提供充分合理的统计数据，从而不能合理预测保险事故发生概率。
运营管理难。由于专利保险的保险标的——专利权权属和法律状态具有不稳定性，导致保险公司对保险标的实现动态跟踪的难度较大，保后风险不易管控。另外，保险标的的处置难度较大。目前还缺少成熟高频的知识产权交易市场，相关配套机制尚不健全，知识产权非标准化的、可市场化操作的资产，知识产权的处置需要专业人员的服务支撑。这些因素都制约专利保险运营管理。
“大数法则”实现难。根据保险学中的“大数法则”，只有保险合同订立数量越多，一定期限内保险事故实际发生的数量越接近于理论上的数量，才有可能实现商业保险的风险集中与风险分摊机制。但是受限于参保率低，保险规模无法快速扩大。另外，专利本身特性决定了专利保险风险审查和风险评估程序复杂，周期成本较高，保险规模迅速扩大对于保险公司来说也是不小的挑战。
从国外经验来看，专利保险在美国、日本、欧洲等国家和地区的市场化推广过程中也遇到了种种障碍，市场参与度低、风险评估难、逆向选择等问题也无法得到有效解决。
诺贝尔奖获得者、信息经济学开创者之一的斯蒂格利茨曾指出：保险公司事前不知道投保人的风险程度，从而使保险水平不能达到对称信息情况下的最优水平。低风险类型的消费者认为保费是额外支出而不愿投保，反之，高风险类型的消费者则倾向投保。这就是保险市场天然存在的逆向选择问题。
在笔者看来，从专利制度本质出发，充分挖掘专利大数据在专利保险业务中的价值体现，透过专利洞察背后的企业、人、技术之间的关联风险，能够有效地降低信息不对称成本。同时利用信息化工具，智能分析投保专利风险水平，动态跟踪投保专利法律状态变化，科学高效地辅助保险公司进行风险评估与监控，提升产品开发与运营管理能力，从而促进专利保险市场规模的进一步扩大。
推出可行解决方案
当下商业保险公司想要获得市场竞争优势，除了专业的产品开发与运营之外，还需要以增值服务来吸引更多的客户。专利本质主要体现三种属性：法律属性、工具属性和资产属性。从法律属性来讲，专利权人面临法律纠纷的概率持续增高。从资产属性来讲，专利已成为反映国家自主创新与核心竞争力的核心资产。从工具属性来讲，专利数据可以作为保险人提高风险监控与运营管理能力、推动专利保险规模扩大的有力抓手。
上述提到的种种困难对专利保险市场化形成了实质性阻碍。在笔者看来，针对“逆向选择”问题，专利数据是全球标准统一的科技数据，而且专利数据还是多维的。透过专利数据，将其背后的企业工商数据、发明工程师数据、技术扩散数据、产业分类数据等等进行关联融合，形成企业、产业、技术、人才的知识产权大数据。在此基础上，从宏观层面统计全球范围内同行业同领域的法律诉讼数据，合理预测投保人所处的诉讼环境；从中观层面沿行业赛道对投保人的科技创新水平进行评价，评估投保人可能面临的侵权或被侵权概率；从微观层面基于投保人的专利申请动机、专利产生过程、既往诉讼历史等深入分析投保动机。全方位的“体检”辅助保险公司准确筛查投保人“易诉”体质。
针对“风险评估”问题，通过对专利数据深度加工，形成量化指标体系，可以从专利文本质量，权利稳定性，涉诉可能性及胜诉概率等多个维度，全面评估投保专利风险水平。
针对“运营管理难”问题，利用专利大数据及信息化工具，可以实时监测投保专利的法律状态变化、生命周期演进，投保人的专利申请情况、法律纠纷情况，同行业同领域的诉讼趋势变化等可能导致发生理赔风险的事件，在第一时间发现警示信号，为保险公司制定应对预案以及保险产品的升级优化提供有力支撑，助力运营管理水平的提升。
针对“大数法则”实现难问题，在针对投保专利制定量化风险评价指标体系之外，利用信息化工具实现智能审核批量评价，为保险公司在短期内快速积累大量投保样本提供可靠保障，也为进一步预测理赔比率并制定合理的保费费率打下良好的基础。
综上所述，笔者认为，专利保险业务涉及面广、专业性强，专利保险的市场化需要知识产权专业机构共同参与风险评估、保后管理等关键环节。基于此，我们应依托专利大数据与信息化技术赋能，积极探索专利本身属性与自身专业优势在专利保险业务中的价值体现，提出一些可供参考的建议，这样一方面，知识产权服务机构可以发挥专业优势，深度挖掘专利数据价值，为保险公司在风险审查、风险评估及风险管控方面提供必要的支撑。另一方面，从企业自身需求出发，企业除了购买专利保险之外，还希望获得专利咨询、风险评估、法律服务等更多的增值服务，为专利保险市场化规模进一步扩大提供了可行的解决方案。
文章来源：中国知识产权报