在確認企業是否符合專利預審條件的過程中，目前存在兩種截然不同的方法：傳統的人工確認方式與新興的大數據人工智能確認方式。這兩種方式各有千秋，為企業專利預審備案提供了不同的路徑。
傳統的人工確認方式，步驟繁瑣且耗時較長。首先，工作人員需手動查詢企業所在省份或城市是否設有知識產權保護中心。若存在，則需進一步核實企業產品或技術是否與該中心發布的專利預審領域及分類號相匹配。這一過程不僅要求工作人員具備豐富的專利預審知識，還需仔細研讀各地知識產權保護中心的具體要求，以確保判斷的準確性。由于全國各地知識產權保護中心的規定存在差異，因此，即使初步判斷企業符合條件，仍需參照當地中心的詳細要求，以確認能否成功備案。
相比之下，大數據人工智能確認方式則顯得更為高效便捷。該方式通過人工智能技術，將全國范圍內的知識產權保護中心、專利預審領域及分類號等相關信息整合處理，形成龐大的專利預審大數據。用戶只需在平臺上輸入企業名稱，系統便能迅速在大數據中進行智能搜索，匹配出企業所在省份符合哪些知識產權保護中心的專利預審領域及分類號。這一方法不僅簡化了確認流程，還降低了對使用者專利預審專業技能的要求。
以與騰專利預審檢索平臺為例，該平臺便采用了大數據人工智能確認方式。用戶注冊登錄后，只需在專利預審大數據模塊中選擇企業符合專利預審檢索，并輸入企業名稱，系統即可快速反饋出企業所在省份符合哪些知識產權保護中心的專利預審領域及分類號。例如，輸入“北京搜狐新媒體信息技術有限公司”，系統立即顯示出該公司在北京市符合北京市知識產權保護中心發布的16個專利預審領域及分類號，極大地提高了確認效率。
從確認效率來看，大數據人工智能方式無疑更勝一籌。人工方式耗時長、效率低，而大數據人工智能方式則能在短時間內快速給出準確結果。在專利預審專業技能要求方面，人工方式對使用者要求較高，對于非專業人士而言存在較大挑戰；而大數據人工智能方式則降低了這一門檻，只需簡單操作平臺即可獲取所需信息。從適用人員范圍來看，人工方式更適用于專業人士，而對于非專業人士則不夠友好；大數據人工智能方式則適用于所有人員，無論專業人士還是非專業人士都能輕松上手。
