一般情况下，进行专利检索后为了得到如市场趋势、竞争对手趋势和专利检索后的技术趋势，都会进行统计和分析。然而，在进行这项工作之前必须进行的工作是消除噪音和对文献进行分类。

在整个专利分析过程中，去除杂音和分类是一个非常耗时的过程，占总时间70%-80%，需要大量人力才能完成，时间和成本都非常高。

过去，因为这个问题，人们尝试了很多方式对专利文献进行自动分类，但都没有达到预期的效果，也没有得到客户的认可。现在随着人工智能技术的发展，可以有很多改进和令人惊讶的发展。某公司长期致力于AI专利数据的研发，今年发布了一款基于面向化文献技术和数据的AI专利文献分类器。

专利文献分类的另一个问题是没有分类标准。虽然韩国知识产权局采用IPC、CPC等分类标准，但在实际工作中通过结构、方法、技术、组件等分类标准，对一个部件的技术细分不能按IPC或CPC分类。更何况，多个研发人员按照此标准分类会比较困难。需要查阅的专利文献一般少则几千个，多则几万个，而且数量非常大。

知识产权专业服务公司也有相关顾虑，因此在这一领域进行了长期的研究和努力。最终的选择是根据用户标准，培训专门定制的AI分类器，打造出符合客户要求的单独AI分类器。

对于已经有内部分类标准的客户，这是一项更加个性化的服务。如果按照客户标准训练的人工智能分类器对新专利进行自动分类，可以在短时间内一以贯之地处理反复重复的文献审查和分类任务。

结合人工智能技术和专利相关知识的发展，新推出的人工智能专利文献分类器的客户反馈受到热捧。韩国跨国公司已经引入并开始使用AI自动分类器来处理专利文献，因为这款产品确实为客户的问题提供了解决方案。