В.И. Иванов - Генеральный директор ЗАО «ВЭБИС», главный конструктор ВЭБИС, к.т.н.

Развитие рынка интеллектуальной собственности

Общая бизнес – модель экономики знаний
Наука превращает ресурсы в знания
Инновации конвертируют знания в деньги
Ресурсы = ФК(Деньги) + ИК (ЧК + СК+ ПотребК)

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СОБСТВЕННОСТЬ
Интеллектуальная собственность – это исключительные права на результат интеллектуальной деятельности (ИД)
Источники исключительного права – ИД, закон, обычаи делового оборота

Низкая конкурентоспособность российских предприятий с точки зрения рынка ИС
Отсутствие механизмов снижения инвестиционных рисков в наукоемкие инновационные проекты.
Традиционно неэффективное использование механизмов защиты интеллектуальной собственности и авторских прав.
Недостаток квалифицированных инновационных кадров.
Низкий уровень капитализации нематериальных активов.
Ограничение прав собственности авторов на результаты НИОКР, проведенных по госзаказу. Низкая заинтересованность авторов в реализации изобретений.

РЫНОК ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ РФ и конкурентоспособность
*)–данные Роспатента; **) –данные Счетной палаты РФ; ***) – в развитых странах – более 20%.
*)

РОССИЯ НА МИРОВОМ РЫНКЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ
Рынок информационных технологий в Индии в 10 раз больше доходов РФ от торговли оружием!!

Принятие управленческого решения на примере оценки стоимости ОИС, лицензионного соглашения
• экономическое обоснование;
• техническое обоснование;
• юридическое обоснование;
• изучение рынка (маркетинг)
= работа с большими массивами информации (хранилища информации, БД)

В мире известно все, и, лишь, неизвестно – где лежит необходимая информация 1. Поиск информации осуществляется по ключевым словам, тэгам, облакам тэгов.
2. Известно более 100 методов анализа информации, прогнозирования и распознавания образов, «заточеных» под конкретные задачи. (базируются на экстраполяции, моделировании, эвристическом анализе, статистике (экстраполяция и интерполяция) и подверженных большому влиянию человеческого фактора (экспертная оценка) - иными словами, используется индуктивная и вероятностная логика, которая исключает достоверные утверждения.
3. Развитие компьютерной техники поставило задачу максимальной формализации методов анализа информации, задачу «проникновения» внутрь механизмов формирования научных, прикладных и управленческих знаний, т.е. использования принципа дедукции.
Данная задача решается с помощью «Автоматизированной системы семантического анализа баз данных» - АССА БД

АССА БД ОБЕСПЕЧИВАЕТ:
Формализацию (исключение влияния субъективного человеческого фактора) при анализе массивов информации.
Установление количественных, а не качественных характеристик когнитивной (интеллектуальной) структуры анализируемых массивов информации.
Оценку семантической (смысловой) меры информации, содержащейся в анализируемом массиве и ее потенциальной возможности в рамках данной парадигмы или управленческого решения.
Установление статистических характеристик еще отсутствующей в рамках данной парадигмы, управленческого решения или теории информации. Осуществление полного анализа реального развития конкретных событий, научных направлений (в отличие от используемого в настоящее время принципа максимальной энтропии Э.Т.Джейсона, оценивающего лишь крайние точки становления явлений).
Прогноз скачка в знаниях, конкретизацию тупиковых или застойных направлений в данной научной области.
Возможность синтеза новой информации на средствах вычислительной техники в данной области знаний или выявления скрытых закономерностей.
заблаговременно фиксировать риски появления признаков политических, экономических, экологических и финансовых кризисов и оценивать величину их ущерба;