IPA được định nghĩa là khoa học dữ liệu phân tích lượng lớn thông tin sở hữu trí tuệ nhằm phát hiện xu hướng, mối quan hệ và mô hình phục vụ ra quyết định.

Quy trình IPA gồm ba giai đoạn: tiền xử lý (làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu), xử lý (phân loại, phân cụm, trích xuất thông tin), và hậu xử lý (trực quan hóa và đánh giá kết quả).

Phân tích thư mục cho thấy số lượng bài nghiên cứu tăng mạnh từ 2010 đến 2017, tập trung ở các lĩnh vực khoa học máy tính, xã hội, kinh doanh và kỹ thuật.

Châu Á dẫn đầu về số lượng nghiên cứu IPA, đặc biệt là Đài Loan, Hàn Quốc và Trung Quốc.

Các phương pháp AI phổ biến gồm: mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), máy vector hỗ trợ (SVM), học sâu (Deep Belief Networks), phân tích thành phần chính (PCA), hồi quy logistic, khai phá văn bản (NLP), và học tăng cường.

Phân loại ứng dụng IPA thành 4 nhóm:

– Quản lý tri thức: đánh giá chất lượng bằng sáng chế, phân loại tài liệu IP, hỗ trợ đổi mới sản phẩm.

– Quản lý công nghệ: nhận diện xu hướng công nghệ, dự báo công nghệ mới, phân tích vòng đời công nghệ, hỗ trợ chuyển giao công nghệ.

– Giá trị kinh tế: dự báo hiệu quả doanh nghiệp, đánh giá giá trị bằng sáng chế, phân tích tác động của IP đến thị trường.

– Khai thác thông tin: nhận diện tên hóa học, trích xuất hình ảnh bằng sáng chế, phân loại dữ liệu IP theo chủ đề, xây dựng mạng lưới IP.

Tác giả đề xuất cần nghiên cứu thêm các ứng dụng IPA trong quy trình đổi mới sáng tạo và triển khai thực tế tại doanh nghiệp.