Bliv medlem Min side
Velkommen tilbage
Ny hos DI?
Vi rådgiver dig

Patrade oplever mere effektive arbejdsgange ved brug af AI til klassificering af potentielle IP-krænkelsessager

Patrade har gentænkt interne arbejdsgange hos deres online brand protection team ved at implementere AI-teknologi, der effektivt sorterer og klassificerer store mængder af potentielle IP-krænkelsessager. Løsningen har ikke kun reduceret behovet for manuelt arbejde, men også øget effektiviteten op til fire gange. AI hjælper med hurtigt og præcist at vurdere potentielle krænkelser, hvilket betyder øget værdi for kunderne, højere medarbejdertilfredshed og mere effektivitet.

Patrade er medlem af DI Rådgiverne, DI Handel & DI Hovedstaden

Udklip fra samtale mellem DI, Lars Væhrens og Lisbeth Kempel, hhv. Data Scientist og CMO hos Patrade.

Patrade er et specialiseret IP-konsulenthus, der rådgiver om IP-strategi, etablering og beskyttelse af immaterielle rettigheder som patenter, varemærker og design. Online brand protection er et voksende forretningsområde, hvor Patrade finder online krænkelser og fjerner dem, det kan for eksempel være svindelwebshops og annoncer for kopivarer.

Tidligere var processen med at identificere potentielle IP-krænkelsessager meget tidskrævende og krævede omfattende manuelt arbejde. Medarbejderne fra Patrade skulle gennemgå store mængder data fra internettet for at finde potentielle krænkelser, som derefter skulle vurderes af en jurist. Det betød også at risikoen for at overse vigtige sager var relativ høj, da det ville kræve uanede mængder ressourcer at kontrollere og efterse alt materiale, der ligger tilgængeligt på internettet. En tung og på sin vis endeløs opgave at løfte.

I dag har man udviklet en AI-model til at afhjælpe en stor del af den manuelle arbejdsbyrde sådan, at medarbejderne i højere grad kan fokusere på det arbejde, der skaber reel og direkte værdi for kunderne.

- Vi har udviklet noget software, som indhenter data fra internettet, med det formål at finde ting, som potentielt krænker vores kunders brands, fortæller Lars Væhrens, Data Scientist hos Patrade.

I den omtalte software spiller AI-teknologi en afgørende rolle for at kvaliteten stemmer overens med forventningerne. Lars Væhrens uddyber:

- Her kommer AI ind i billedet, fordi AI er et rigtig godt værktøj til at klassificere, hvorvidt der er tale om krænkelser, originalprodukter eller noget helt tredje.

Scraping-værktøjet indhenter altså automatisk relevant data fra internettet og kan i samspil med AI håndtere en langt større mængde, end et menneske ville kunne gennemgå på en brøkdel af tiden.

Ikke nok med at AI-teknologien kan håndtere en større mængde af potentielle sager på kortere tid, betyder det ligeledes, at medarbejderne slipper for en arbejdsgang, der mildest talt kan betegnes som udmattende. Lars Væhrens sætter ord på betydningen:

- Vi har oplevet en mangeganges effektivisering af interne arbejdsgange ved at få AI til at lave det her lidt slaviske arbejde.

3 hurtige om Patrade

  • Patrade er et af Danmarks førende konsulenthuse inden for IP (Intellectual Property).
  • Patrade har kontorer i Aarhus, Aalborg og København og yder skræddersyet rådgivning til både nationale og internationale kunder.
  • Patrade beskæftiger i dag mere end 75 kompetente medarbejdere.

Læs mere om Patrade her

Vi har oplevet en mangeganges effektivisering af interne arbejdsgange ved at få AI til at lave det her lidt slaviske arbejde Lars Væhrens, Data Scientist

Opstart, erfaringer og tanker bag løsningen

Hos Patrade har man arbejdet med online brand protection i mere end 10 år. De sidste tre år har man beskæftiget sig med AI-løsninger. Den omtalte model har været i brug hos Patrade i knap to år. En proces der ikke stopper foreløbigt, da man løbende sigter efter at kunne forbedre løsningen. Effekterne af løsningen kan dog sagtens mærkes i dag.
 
- Vi snakker i hvert fald 2,3 måske 4 ganges effektivisering på det manuelle arbejde, der ligger i at gennemgå søgeresultater, fortæller Lars Væhrens.
 
Selvom AI-løsningen løfter en stor del af arbejdsmængden, har man med vilje valgt ikke at automatisere hele processen. AI-modellen nøjes med at identificere og klassificere potentielle sager - og med god grund. Lars Væhrens forklarer:
 
- Løsningen er ikke 100% fuldautomatiseret. Hvis AI'en finder potentielle krænkelser, ryger de forbi vores jurister, som vurderer hvorvidt vi skal sende dem ind og får dem vurderet ved de relevante instanser. For at sikre en høj kvalitet kræver det altså, at en jurist er inde over.
 
Desuden understreger Lisbeth Kempel, CMO hos Patrade, at det netop er denne kombination, der gør dem ekstra stærke:
 
- Vi overlader ikke den her service til AI. Det er meget vigtigt for os at understrege, da det netop er kombinationen af it-kyndige og jurister, som gør os så stærke på det her felt.
 
I dag bruges den selvudviklede løsning på en stor del af Patrades kunder, med stor succes:
 
- Vi startede med nogle få kunder, hvor det hurtigt viste sig, at det var meget effektivt. Efterhånden som vi blev bedre til det, kunne vi brede det ud til de øvrige kunder.
 
Men succesen kommer ikke af sig selv. For at AI'en kan levere tilfredsstillende resultater kræver det, at den trænes på relevant data. Patrade indhenter data fra internettet, som de herefter kan træne modellen på. Blandt andet billeder og tekstmateriale fra diverse online markedspladser, hvor kundernes produkter optræder. Modellen kan derefter bruge dette som en rød tråd, når den søger på internettet efter at finde for eksempel kopivarer.
 
- Det er en lidt anden type data, men centreret omkring ting på internettet, hvor der kan opstå ophavsretlige krænkelser eller varemærkekrænkelser, som ofte enten fremgår som tekst eller billede, forklarer Lars Væhrens.

Tæt samarbejde mellem data scientists og jurister styrker AI-løsningen

Den gode relation i Brand Protection Teamet, mellem data scientists og juristerne har spillet en afgørende rolle for, at løsningen fungerer så godt.
 
- Vi har et godt samarbejde mellem mit team og juristerne, som vi taler dagligt med. En ting er at forbedre løsningen, en anden ting er juristernes afgørende rolle i at træne modellen, forklarer Lars Væhrens.
 
Modellen er nemlig trænet efter en såkaldt "supervised" metode. Det betyder i praksis, at man hos Patrade tager datapunkter, hvor en jurist har vurderet, at der enten er tale om en krænkelse eller ikke en krænkelse.
 
Ud fra disse datapunkter kan AI'en på baggrund af dataene fra juristerne begynde at mønstergenkende. Herefter bliver processen mere iterativ, hvorfra AI løbende vil blive forbedret, i takt med at den får mere data.
 
For at opsummere er det altså kombinationen mellem ovenstående og det tidligere omtalte billed- og tekstmateriale, der er grundlaget for AI'ens vurdering.
 
- Det er mit klare indtryk, at vores konsulenter og advokater har taget rigtig godt imod det. Det, det har betydet er jo, at vi simpelthen er blevet mere konkurrencedygtige. Kunderne får mere for pengene, fordi vi ikke skal bruge så meget tid på det, der ikke skaber værdi, forklarer Lisbeth Kempel.

En afsluttende bemærkning: I dag kan Patrade opsætte en model til en ny kunde på under en time.
 
Herunder kan du læse to gode råd fra Lars Væhrens i forbindelse med at arbejde med AI:

2 gode råd

  • Få styr på dataen
    En god datakvalitet er altafgørende for, at AI-modeller fungerer optimalt. Det er din data, der i sidste ende afgør, hvad der er muligt at opnå med AI.
  • Værdien af traditionelle modeller
    Selvom store sprogmodeller som ChatGPT har fået meget opmærksomhed, bør man ifølge Lars Væhrens ikke undervurdere værdien af mere traditionelle modeller. For eksempel kan klassificering af data være utroligt effektivt for mange opgaver. Hos Patrade anvender man udelukkende traditionelle modeller til at klassificere data, uden at generere ny data, som det ofte gøres i chatbots eller andre mere 'hypede' modeller.

Mød Lars og Lisbeth

Lars Væhrens er Data Scientist hos Patrade. Han har været ansat i virksomheden siden august 2021. Lars er uddannet civilingeniør med speciale i robotteknologi fra Aalborg Universitet.
 
Lisbeth Kempel er CMO hos Patrade og har været ansat hos Patrade siden august 2020. Lisbeth er uddannet fra Aarhus Universitet BSS (Handelshøjskolen). Her har hun læst HD-afsætningsøkonomi (HD-A) som hun senere supplerede med en executive master i strategisk virksomhedskommunikation (EMCC).

Vil du vide mere?

Her kan du finde andet relevant information om AI. Du kan blandt andet gå på opdagelse i andre use-cases eller se vores kommende kurser.

Se kommende AI-kurser Find flere use-cases

Relateret indhold

Favorit

For at gemme siden som favorit, har vi brug for din e-mail adresse.

Se her, hvordan DI håndterer dine oplysninger