최근 발명진흥회에서는 SMART3(System to Measure, Analyze and Rate patent Technology 3)라는 특허분석평가시스템을 개발해 정량적인 평가를 중심으로 한 특허가치평가의 시스템적인 접근을 시도하고 있으나, 특허의 가치에 대한 이러한 시스템적 평가는 그 한계가 있는바, 그 내용과 과제에 대해 살펴보고자 한다. 

인공지능 컴퓨터는 특정 대상에 대한 수많은 빅데이터를 분석해 해당 내용에 대한 결과물을 제시하는 형태인데, 현재 구글, IBM 등 다국적 기업에서 개발 및 연구가 진행되고 있다. 일 예로, IBM의 '왓슨'은 의료분야에 적용돼 의사의 오진율을 낮추는데 기여하고 있다. 특허의 가치에 대한 평가 부분에서는 앞서 언급한 발명진흥회의 'SMART3'와 같은 정량적인 평가 부분의 시스템적 평가에 대한 시도가 이뤄지고 있다. 

그러나 특허의 가치를 평가함에 있어 청구항·독립항 개수, 레퍼런스의 수 등과 같은 형식적이고 기계적인 평가가 가지는 문제점은 특히, 특허의 가치 중 시장의 변동에 따른 변화하는 가치 내지 특허포트폴리오 구축에 의한 가치 등 획일적인 정량화가 불가능한 정성적 가치에 있어 특허 전문가에 의한 평가가 뒷받침되지 않는 한 진정한 특허의 가치를 평가하는 데에는 한계를 가질 수밖에 없다. 이처럼 특허 즉, 지적재산권이라는 무형의 가치를 단순한 데이터적인 접근에서 시스템적으로만 해결하는 것에 대한 한계를 인지하고, 시스템적 뒷받침하에 보다 정확한 특허가치평가가 이뤄질 수 있는 모델 구축이 더욱 필요한 시점이라 할 것이다. 

결과적으로 특허가치평가에 있어서도 시스템적인 접근이 필요함은 이미 눈앞의 현실이고 이를 데이터 분석의 보완도구로 활용해 나간다면 지적재산권이라는 무형의 가치에 대한 보다 정확한 가치평가모델을 구축해나가는데 크게 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.