▲ 팻스냅(Patsnap)의 사업개발 총괄 디렉터 한슨 허우(Hanson Hou)가 인터뷰를 진행하고 있다.   © 특허뉴스

 

특허뉴스는 창간 21주년을 맞아 글로벌 AI 기반 기술 인텔리전스 플랫폼 팻스냅(Patsnap)의 사업개발 총괄 디렉터 한슨 허우(Hanson Hou)와 인터뷰를 진행했다. 이번 인터뷰에서 한슨 허우 디렉터는 AI 시대의 지식재산(IP) 산업 변화, 기업 R&D 의사결정 방식의 전환, 한국 IP 서비스 시장의 특징, 그리고 향후 글로벌 IP 플랫폼 경쟁 구도에 대한 견해를 밝혔다.

 

한슨 허우 디렉터는 팻스냅을 단순한 특허 검색 서비스가 아니라, IP와 R&D 분야의 ‘네이티브 AI 에이전트 플랫폼’으로 정의했다. 그는 "팻스냅이 지난 약 20년간 특허와 혁신 데이터 분야에 집중해 왔으며, IP 전문가와 R&D 조직이 실제 현장에서 겪는 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 적극적으로 도입해 왔다"고 설명했다. 특히 "팻스냅은 15년 전부터 AI 역량 개발을 시작했으며, 현재는 방대한 글로벌 특허 데이터와 과학 논문, 기업 정보, 투자 데이터, 생명과학 데이터를 통합해 기업이 기술 전략을 더 빠르고 정교하게 수립할 수 있도록 지원하고 있다"고 밝혔다.

 

그가 강조한 핵심은 ‘데이터에서 실행 가능한 인사이트까지 걸리는 시간의 단축’이다. 과거 기업들은 특허 검색, 선행기술 조사, 자유실시(FTO) 분석, 경쟁사 기술 분석 등을 위해 많은 시간과 비용을 투입해야 했다. 그러나 AI 기반 플랫폼이 등장하면서 단순 검색을 넘어 기술의 의미를 해석하고, 리스크를 판단하며, 사업화 가능성까지 분석하는 구조로 IP 서비스가 진화하고 있다는 설명이다.

 

한슨 허우 디렉터는 기존 전통적 IP 서비스와 AI 기반 기술 인텔리전스 플랫폼의 차이를 ‘더 빠르고, 더 저렴하며, 더 뛰어난’ 가치로 설명했다. 대표적으로 그는 "FTO 분석의 경우 기존에는 로펌이나 외부 전문가를 통해 수주가 걸리고 상당한 비용이 소요됐지만, 팻스냅의 AI 에이전트는 종합 보고서를 약 10분 안에 제공할 수 있다"고 밝혔다. 또한 "비용 측면에서도 수작업 기반 분석이 약 1만 달러 수준이라면, AI 기반 방식은 100달러 이하로 낮출 수 있어 기존 비용의 약 1% 수준까지 절감할 수 있다"고 강조했다.

 

이 변화는 단순한 비용 절감에 그치지 않는다. 기업 내부의 R&D 의사결정 구조 자체를 바꾸는 흐름으로 이어지고 있다. 한슨 허우 디렉터는 "AI 도입의 가장 큰 효과를 ‘지능의 민주화’라고 표현했다. 과거에는 R&D 부서가 새로운 기술 아이디어를 검토하기 위해 IP 부서나 외부 전문가의 판단을 기다려야 했다. 그러나 AI 기반 시스템을 활용하면 연구개발 현장에서 즉시 아이디어를 검증하고, 특허 침해 가능성이나 기술적 한계를 조기에 확인할 수 있다. 이는 기업이 잘못된 방향으로 연구개발 비용을 투입하는 매몰비용(sunk cost)을 줄이고, 더 빠른 의사결정을 가능하게 한다.

 

▲ 팻스냅(Patsnap)의 사업개발 총괄 디렉터 한슨 허우(Hanson Hou)가 인터뷰를 진행하고 있다.   © 특허뉴스

 

한슨 허우 디렉터는 팻스냅의 기술적 차별성에 대해서는 세 가지 기반을 제시했다. 첫째는 데이터다. 팻스냅은 170개 이상 관할권의 2억1,500만 건 이상 특허, 2억1,600만 건 이상의 과학 논문, 수십억 건의 생명과학 데이터를 보유하고 있다. 둘째는 고객 수요에 대한 이해다. 팻스냅은 실제 기업 고객과 협력해 현장 업무에 맞는 AI 에이전트를 공동 개발하고 있다. 셋째는 혁신 속도다. 생성형 AI, 검색증강생성(RAG), AI 에이전트 등 기술 흐름이 빠르게 바뀌는 상황에서 새로운 기능을 지속적으로 도입하는 민첩성이 경쟁력이라는 설명이다.

 

그는 "특히 팻스냅의 Eureka AI 플랫폼이 기업 R&D 전 과정을 지원한다"고 강조했다. 기술 스카우팅 단계에서는 시장 트렌드와 기술 공백, 이른바 화이트스페이스를 찾아내고, 경쟁 인텔리전스 단계에서는 주요 기업의 강점과 약점을 분석해 차별화 전략을 세울 수 있도록 돕는다. 또한 문제 해결 단계에서는 특정 기술적 병목을 해결하기 위해 인접 산업의 기술 사례까지 탐색할 수 있다. 이는 R&D를 경험과 추측에 의존하던 방식에서 데이터 기반의 정밀한 의사결정 체계로 바꾸는 과정이다.

 

한국 IP 시장에 대해서도 구체적인 평가를 내놨다. 한슨 허우 디렉터는 "한국이 세계 최고 수준의 특허 출원 역량과 강력한 혁신 생태계를 보유하고 있다"고 평가했다. "동시에 윕스(WIPS), 키워트(Keywert), 애니파이브(Anyfive) 등 현지 기업들이 강한 고객 기반과 현지화 역량을 갖고 있어 글로벌 기업이 진입하기 쉽지 않은 시장"이라고 분석했다. 다만 "AI 시대에는 언어 장벽이 낮아지고 있으며, 한국 사용자들이 새로운 기술 도입에 적극적이기 때문에 팻스냅과 같은 글로벌 플랫폼에도 새로운 성장 기회가 열리고 있다"고 전망했다.

 

한슨 허우 디렉터는 한국 기업들이 많이 활용하는 기능으로는 AI 인터프리터, AI 태깅, 신규성 및 FTO 검색용 AI 에이전트를 꼽았다. AI 인터프리터는 복잡한 특허 문서를 빠르게 요약하고 이해하도록 돕고, AI 태깅은 대규모 특허 데이터셋을 자동으로 분류해 수작업 부담을 줄인다. 신규성 및 FTO 검색용 AI 에이전트는 외부 전문가 의존도를 낮추고, 시간과 비용을 동시에 절감하는 기능으로 활용도가 높다는 설명이다.

 

한슨 허우 디렉터는 "AI 시대의 특허 전략이 ‘출원 경쟁’에서 ‘활용과 가치 추출’ 중심으로 이동하고 있다"고 진단했다. 그는 "과거에는 특허 출원 건수가 기업의 혁신 역량을 보여주는 주요 지표로 여겨졌지만, AI가 특허 초안 작성과 분석을 쉽게 만들면서 단순한 양적 경쟁의 의미는 약해지고 있다."며, "이제 중요한 것은 어떤 특허가 실제 사업화 가능성이 높은지, 어떤 기술이 라이선싱이나 제품화로 연결될 수 있는지, 어떤 포트폴리오가 기업 가치에 실질적으로 기여하는지를 판단하는 능력"이라고 설명했다.

 

팻스냅은 이를 위해 AI 기반 특허 가치평가 데이터를 제공하고 있다. 기업은 이를 활용해 고가치 특허를 식별하고, 포트폴리오를 최적화하며, 라이선싱 기회를 발굴할 수 있다. 이는 특허를 단순히 보유하는 수준에서 벗어나, 제품·투자·사업화로 연결하는 전략적 자산으로 활용하는 흐름과 맞닿아 있다.

 

 

글로벌 경쟁 구도에 대해 한슨 허우 디렉터는 "팻스냅이 클래리베이트(Clarivate), 퀘스텔(Questel) 등 기존 강자들과 경쟁하고 있지만, 상대적으로 젊은 기업이라는 점이 오히려 강점"이라고 밝혔다. 한슨 허우 디렉터는 "팻스냅이 3D 특허 랜드스케이프 시각화, 인사이트 리포트 자동화, 특허 가치평가 데이터, R&D용 AI 에이전트 플랫폼 등 여러 분야에서 선도적 시도를 해왔다"고 설명했다. 빠른 기술 수용력과 고객 중심 혁신이 팻스냅의 핵심 경쟁력이라는 것이다.

 

AI 기반 특허 분석 확산과 함께 제기되는 데이터 신뢰성 문제에 대해서도 언급했다. 그는 "팻스냅이 AI 환각과 데이터 오류를 줄이기 위해 기술, 데이터팀, 고객 피드백이라는 3단계 거버넌스 체계를 운영하고 있다"고 밝혔다. 그는 "약 10개의 데이터 거버넌스 시스템을 통해 데이터를 정제·구조화·업데이트하고, 300명 이상의 전문 인력이 글로벌 데이터 품질을 관리하며, 고객 피드백을 반영해 오류를 빠르게 수정하는 체계를 갖췄다"고 설명했다.

 

향후 5~10년간 IP 산업 전망에 대해서 한슨 허우 디렉터는 “AI 발전 속도가 매우 빨라 정확한 예측은 어렵지만, IP 솔루션은 더 저렴하고, 더 접근 가능하며, 훨씬 강력해질 것”이라고 내다봤다. 그는 이어 "팻스냅은 앞으로도 고객의 실제 수요, 사용 편의성, 실질적 가치 제공에 집중하며 더 많은 조직이 AI를 통해 빠르게 혁신하고 더 나은 전략적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하겠다"는 방침이다.

 

이번 인터뷰는 AI가 IP 산업을 단순 자동화하는 수준을 넘어, 기업의 연구개발 전략과 특허 활용 방식, 나아가 기술사업화 구조까지 바꾸고 있음을 보여준다. 특허의 미래 경쟁력은 더 이상 얼마나 많이 출원했는가에 머물지 않는다. 이제 기업의 IP 경쟁은 어떤 특허를 어떻게 분석하고, 어떤 기술을 얼마나 빠르게 사업화하며, AI를 통해 얼마나 정교한 의사결정을 내리는가에 달려 있다.

 

“The Era of Patent Search Is Over”… Patsnap’s Hanson Hou Says AI Is Redefining the Speed and Structure of IP and R&D Decision-Making

 

“Patents Are No Longer Defined by Filing Volume, but by Utilization Value and Commercialization Potential”

 

▲ Hanson Hou, Director of Business Development at Patsnap, is conducting an interview.  © 특허뉴스

 

To commemorate its 21st anniversary, Patent News conducted an exclusive special interview with Hanson Hou, Director of Business Development at Patsnap, the global AI-powered technology intelligence platform. In this wide-ranging conversation, Hou offered a strategic assessment of how artificial intelligence is reshaping the intellectual property (IP) industry, transforming enterprise R&D decision-making models, redefining Korea’s IP services landscape, and accelerating the next phase of competition among global IP platforms.

 

Hou described Patsnap not as a conventional patent search provider, but as an AI-native agent platform purpose-built for the IP and R&D ecosystem. He explained that for nearly two decades, Patsnap has remained deeply focused on patent and innovation intelligence while systematically integrating AI to solve the practical challenges faced by IP professionals, R&D teams, and innovation-driven enterprises.

 

According to Hou, Patsnap began building its AI foundation more than 15 years ago—well before the current generative AI wave—and has since evolved into a platform that integrates global patent intelligence, scientific literature, company profiles, investment intelligence, and life sciences datasets at scale. This integrated architecture enables organizations to develop technology strategies with significantly greater speed, precision, and commercial relevance.

 

At the core of Patsnap’s strategy, Hou emphasized, is compressing the distance between raw data and actionable insight.

 

Historically, companies were required to invest substantial time, labor, and cost into patent searches, prior art reviews, Freedom-to-Operate (FTO) analyses, and competitive technology intelligence. Today, however, AI-driven platforms are fundamentally changing that equation. IP services are no longer confined to search—they are evolving into systems capable of interpreting technical meaning, assessing strategic risk, and evaluating commercialization pathways.

 

Hou summarized this transformation through what he called a “Faster, Cheaper, Better” framework.

 

In the case of FTO analysis, a process that traditionally required weeks of legal or expert review can now be completed by Patsnap’s AI agents in approximately ten minutes. Likewise, what once cost companies roughly USD 10,000 through manual or law firm-led processes can now be reduced to under USD 100—approximately 1% of conventional costs.

 

But for Hou, the significance extends far beyond efficiency.

 

He argues that AI is fundamentally restructuring how organizations make innovation decisions. He described this shift as the “democratization of intelligence”—a transformation in which R&D teams no longer need to wait for IP departments or outside consultants to validate technical directions. Instead, innovation teams can now test ideas in real time, identify infringement risks earlier, and uncover technical dead ends before substantial resources are committed.

 

This structural shift reduces sunk costs, shortens innovation cycles, and enables far more agile strategic decision-making.

 

Hou identified three core pillars behind Patsnap’s technological differentiation.

 

First is data scale and quality. Patsnap currently provides access to more than 215 million patents across over 170 jurisdictions, more than 216 million scientific publications, and billions of life sciences data points—supported by extensive curation, structuring, and expert labeling.

 

Second is deep customer integration. Rather than building generalized AI tools, Patsnap collaborates directly with enterprise clients to co-develop AI agents tailored to real-world business workflows and sector-specific challenges.

 

Third is innovation velocity. As AI rapidly evolves from generative systems to retrieval-augmented generation (RAG), autonomous agents, and beyond, Hou believes Patsnap’s ability to rapidly adapt and continuously deploy new capabilities is central to maintaining competitive leadership.

 

He particularly highlighted Patsnap’s Eureka AI platform as a full-lifecycle R&D intelligence system.

 

In technology scouting, Eureka identifies market trends, emerging opportunities, and white spaces. In competitive intelligence, it analyzes competitor strengths and weaknesses to guide strategic differentiation. In technical problem-solving, it can surface solutions from adjacent industries to overcome innovation bottlenecks.

 

This, Hou argued, represents a major shift away from intuition-led R&D toward precision-guided, data-centric innovation strategy.

 

Discussing Korea, Hou praised the country as one of the world’s strongest patent powerhouses, supported by exceptional filing capacity and a highly advanced innovation ecosystem.

 

At the same time, he acknowledged that Korea’s IP market presents unique structural barriers for global entrants due to powerful domestic players such as WIPS, Keywert, and Anyfive, all of which possess deep localization capabilities and established customer trust.

 

Yet Hou sees AI changing that equation.

 

As language barriers decline and Korean enterprises remain among the world’s fastest adopters of emerging technologies, he believes Korea presents expanding growth opportunities for globally integrated platforms like Patsnap.

 

Among Korean clients, Hou noted that Patsnap’s AI Interpreter, AI Tagging, and novelty/FTO AI agents are among the most widely adopted solutions.

 

AI Interpreter accelerates comprehension of highly complex patent documents. AI Tagging automates classification of large-scale patent datasets. Novelty and FTO agents significantly reduce dependence on external providers while simultaneously lowering both time and cost burdens.

 

Hou also argued that the strategic philosophy of patents themselves is undergoing a profound shift.

 

In the AI era, patent competition is moving away from a filing race toward a model centered on utilization, valuation, and commercialization.

 

Historically, filing volume was often treated as a proxy for innovation strength. But as AI increasingly simplifies patent drafting and analysis, Hou believes numerical filing superiority alone is becoming strategically less meaningful.

 

The critical question now is which patents possess real commercial potential, which technologies can be translated into licensing or products, and which portfolios create measurable enterprise value.

 

▲ Hanson Hou, Director of Business Development at Patsnap, is conducting an interview.  © 특허뉴스

 

To address this shift, Patsnap offers AI-powered patent valuation data that enables organizations to identify high-value assets, optimize portfolio composition, uncover monetization opportunities, and increasingly reposition patents as strategic business instruments rather than passive legal holdings.

 

When discussing global competition, Hou acknowledged that Patsnap competes directly with major established players such as Clarivate and Questel. Yet he argued that Patsnap’s relative youth is itself a strategic advantage.

 

He cited the company’s pioneering efforts in 3D patent landscape visualization, automated insight reporting, patent valuation intelligence, and AI agent platforms for R&D as examples of how agility and customer-centric innovation can outperform legacy incumbents.

 

On the issue of AI reliability—an increasingly critical concern as AI-powered patent analytics expand—Hou emphasized Patsnap’s three-tier governance architecture spanning technology systems, dedicated data teams, and customer feedback integration.

 

Patsnap currently operates nearly ten governance systems for data cleansing, structuring, and updating; employs more than 300 specialists dedicated to global data quality; and actively integrates customer feedback to rapidly identify and correct errors.

 

For Hou, this governance infrastructure is not peripheral—it is foundational.

 

Looking ahead over the next five to ten years, Hou acknowledged that AI is evolving too rapidly for precise forecasting. Nonetheless, he believes IP solutions will become significantly more affordable, more accessible, and far more powerful.

 

Patsnap’s long-term strategy, he said, will remain centered on solving real customer problems, maximizing usability, and delivering measurable strategic value—helping more organizations innovate faster and make better decisions through AI.

 

Ultimately, this interview makes one thing clear: AI is not merely automating fragments of the IP industry. It is redefining how enterprises approach R&D, how patents are strategically utilized, and how innovation itself is commercialized.

 

The future of patent competitiveness will no longer be determined by who files the most patents.

 

It will be determined by who can analyze technology more intelligently, commercialize innovation more rapidly, and deploy AI more strategically than anyone else.

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