如今“大數據”成為熱詞，引申而來的“大數據企業”項目也剛剛申報結束。大數據是新的一代，大數據時代，過去認為難以解決的問題，會因為大數據和機器智能的使用而迎刃而解，比如解決癌癥個性化**的難題
 
      同時，大數據和機器智能還可能徹底改變未來的商業模式，很多傳統行業都不得不通過大數據技術實現升級換代，同時改變原有的商業模式。

      大數據還會對現有的法律體系帶來挑戰，例如若大數據產品發生侵權糾紛該如何確定侵權主體，該怎樣認定侵權因果關系以及適用怎樣的歸責原則。可見，大數據對于未來社會的影響可能是*的。

企業知識產權管理的對象將擴大范疇

管理企業的知識產權業務，雖然要以扎實的法律技能做工作基礎，但更重要的內涵在于解決組織（企業）發展過程中的管理問題。這也是從事知識產權工作的外部律師/代理人與企業職業發展的定位差異所在。

在管理學體系下管理有五層含義。管理是一個過程，管理的任務是達到組織的目標，管理的核心是持續改進和追求更好，管理的手段是配置和運作組織擁有的資源，管理的本質是決策和協調。

企業知識產權管理屬于管理學范疇，傳統環境下進行知識產權管理，管理的對象包括生產資料、生產力和生產產品，例如，生產資料可以是供應鏈上游的物料也可以是生產工具(制造設備或制造方法)，生產力可以是科學技術中的發明創造，生產產品可以是實體物質產品也可以是無形精神產品。

做好企業內部的知識產權管理，就是在知識產權的業務層面，針對上述管理對象提升管理效率、降低管理成本、優化管理質量、控制管理風險。

   大數據時代，大數據將成為重要的生產資料，云計算如無意外將成為首要的生產力。大數據對知識產權管理提出了新的內在要求，企業知識產權管理者未來必須要管理好與大數據和云計算相關的知識產權。

比如，數據庫的保護、數據的披露和使用是否屬于知識產權管理的范疇；考慮到云計算發生在服務器端，現有的專利布局理念和實踐經驗是否能有效保護涉及云計算的創新；企業知識產權管理部門有無措施、有無權限去保護企業的大數據和云計算能力，都是懸而未決的問題。

企業知識產權管理的依據將遇到挑戰

企業運行知識產權管理，其主要動因在于**企業主營業務高速奔跑的同時防止同業者同質化競爭，進而還衍生出允許同業者同質化競爭但通過知識產權授權提升其成本。企業知識產權管理的依據在于規制侵權行為的法律，例如民法、刑法等基本法律以及各類知識產權法。

大數據時代，現有法律體系將會遇到挑戰，很多新生的業務模式根據現有的法律可能無法確定其風險。試舉一例，企業開發了一種根據用戶輸入條件自動作曲的大數據產品，如果創作出的歌曲侵犯了他人著作權，此時首先需要明確如何認定侵權主體，由于大數據產品可能是在無人或少人狀態下進行生產或工作的，其與一般產品責任相比有共性也有特殊性，其可能牽連多個潛在責任主體。

數據模型建立者、訓練數據提供者、產品設計研發者、產品生產者、產品銷售者、產品運行的操作者、相關監管部門。與一般產品相比，上述每個潛在責任主體應承擔責任的比重是否發生變化，在不同情形下發生知識產權侵權的評判標準是否一致，亟待進行探索。

企業知識產權管理的組織將迎接變革

現階段企業知識產權管理者的工作不外乎創新保護（專利+技術秘密）、創作保護（版權）和品牌保護（商標+域名），只是處于不**業、不同發展階段的企業對于上述三種工作的理解、重視程度和投入分配各有不同。現有的企業知識產權管理組織架構，不管組織規模大小，不管人員內置或外包，一般會包括申請（注冊）、分析、爭議解決、許可交易等職能模塊。

知識產權管理部門的人員規模越大、預算越多，它所承受的收益期待和績效壓力就會越高。同時，如果知識產權管理部門人數過多并且同質化嚴重，則該組織還可能遇到晉升危機和成長性不足的難題。

大數據時代，大多數重復性的工作將被自動化工具接管，任何決策前的基礎分析和概然性預測可能由機器人完成，企業知識產權管理部門不能再比拼“體重”，要比拼“健康”。如果商標智能檢索工具逐漸完善，知識產權的工作將不再糾結于商標檢索，而會偏向于如何迎合業務目標進行決策。

如果版權智能監測工具日益完備，將不再需要雇傭大量的知識產權進行人工監測；如果專利智能撰寫工具開始成熟，知識產權將更容易從繁雜耗時的申請撰寫、申請審核中解脫出來。企業可能更僅需要少量的、但具備*從業經驗、同時具有敏銳商業嗅覺的知識產權管理專家，去駕馭眾多大數據工具從而優化效能，抽絲剝繭只處理較為關鍵的事務。

同時，企業知識產權管理部門還需要考慮是否應當增加開發、運維大數據產品的崗位職能，因為那時大數據產品可能已不再是輔助性工具，而變成整個團隊較重要的生產力。

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