发明专利申请进入实质审查阶段后，国家知识产权局通常会以审查意见通知书的形式指出专利申请文件中存在的不符合专利授权条件的缺陷。本文主要针对审查意见通知书中指出的“权利要求不符合专利法第2条第2款的规定”应如何答复给出建议。

一、专利法第2条第2款的解析

专利法第2条第2款规定：发明，是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案。

专利法第2条第2款中的技术方案是对要解决的技术问题所采取的利用了自然规律的技术手段的集合。技术手段通常是由技术特征来体现的。

判断是否是技术方案的三个角度：是否采用了利用自然规律的技术手段、是否解决了技术问题以及是否带来了相应技术效果。

二、审查意见中法2.2答复的核心步骤

1、判断是否需要修改权利要求

判断权利要求是否记载了足以体现应用领域的相关技术特征；若权利要求记载了足以体现应用领域的相关技术特征，则不需要修改权利要求，只需进行意见陈述；若权利要求未记载相关技术特征，或者虽有记载，却并不足以体现应用领域，则需要从说明书中摘取相关技术特征增加到权利要求中。

2、陈述权利要求的应用领域

将权利要求中的技术方案和应用领域结合陈述，以凸显权利要求能够与应用领域相结合。

3、陈述权利要求解决了技术问题

结合所属应用领域、背景技术和技术方案，陈述权利要求解决了所属应用领域中的技术问题。

4、陈述权利要求采用的手段是利用了自然规律的技术手段

陈述权利要求中的技术方案与其达到的技术效果之间存在的受自然规律约束的必然关系。

5、陈述权利要求达到的效果是技术效果

结合上一步骤中利用的符合自然规律的技术手段，推导技术方案的技术效果，其中推导过程及推导结论均需结合应用领域进行阐述。

三、案例分享

一种反洗钱模型的训练方法，其权利要求1的技术方案如下：

“一种反洗钱模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取源域样本集和目标域样本集，其中，源域样本和目标域样本均为用于训练反洗钱模型的交易样本；

对所述源域样本集和所述目标域样本集所涉及的特征进行分类，确定所述源域样本集和所述目标域样本集的共有特征集、所述源域样本集的特有特征集和所述目标域样本集的特有特征集；

将所述源域样本集中的特征和所述目标域样本集中的特征，统一编码到所述源域样本集和所述目标域样本集的共有特征集、所述源域样本集的特有特征集以及所述目标域样本集的特有特征集三者并集对应的特征空间中；

合并统一编码后的所述源域样本集和所述目标域样本集；

基于合并后的样本集训练反洗钱模型。”

在第一次审查意见中，审查员指出：“从整个方案中无法看出与反洗钱模型训练的紧密结合，并且该方案中的分类步骤均不涉及根据具体的反洗钱模型训练的特点进行相应的针对性的处理，属于通用的样本集分类方法，所以属于松耦合。因此，该手段并非遵循自然规律的技术手段。本申请要解决的问题是如何区别源域样本集和目标域样本集的共有特征和特有特征，即是如何对通用的样本集进行分类，也并非技术问题。获得的效果也并非技术效果。因此，本申请的方案不构成专利法第2条第2款规定的技术方案，不属于专利保护客体。”

针对第一次审查意见的答复技术细节如下：

1、修改权利要求1

根据说明书的记载，在权利要求1中增加了体现应用领域的相关技术特征：“应用于互联网金融领域”，以及“所述交易样本的特征主要包括用户类特征和用户行为类特征，其中，用户类特征主要描述用户的特征信息，所述用户行为特征类特征主要描述用户交易行为相关的信息”。

2、陈述权利要求1应用于互联网金融领域这一特定领域

本申请权利要求1的领域为互联网金融领域，属于技术领域，且本申请应用于互联网金融领域能够毫无疑义的得出是对互联网金融领域中的包含用于表示用户的特征信息的用户类特征和用于表示用户交易行为信息的用户行为类特征的样本集数据，将样本集数据中的特征，统一编码到源域样本集数据和目标域样本集数据的共有特征集、源域样本集的特有特征集以及目标域样本集的特有特征集三者并集对应的特征空间中，并基于合并后的样本集数据训练应用于互联网金融领域的反洗钱模型。因此，本申请权利要求1能够与具体的技术领域（也就是互联网金融技术领域）相结合，针对的样本集数据具有特定性，能够体现出将反洗钱模型的训练方法应用于具体的技术领域也就是互联网金融领域。

3、陈述权利要求1解决的问题是：如何对互联网金融领域的样本集进行处理，以突破规则体系或人为设定对反洗钱模型的限制，提升反洗钱模型的识别准确率，这属于技术问题。

参考本申请背景技术，本方案是针对互联网金融领域的反洗钱识别问题而提出的。在本方案提出之前的现有技术中，反洗钱行为的识别是通过反洗钱模型实现的，而反洗钱模型需要大量已知标签的样本训练而得，样本标签则是通过人为审核，审核标准是人为设定的规则。换言之，反洗钱模型针对洗钱行为的识别效果取决于人为审核与人为设定的规则。这意味着：1，基于人力基于人为规则的标签受到人为主观因素的较大影响，审核人员可能经验不足，可能判断不准确，可能无法准确挖掘数据之间的内部联系，这都会直接影响反洗钱模型的洗钱行为识别效果，进而甚至影响到国家或企业的资产安全，造成经济损失；2，基于审核人员手动打标签，需要耗费大量的人力资源，对审核人员的要求高，人力成本也高，并且重要的是，针对反洗钱数据的处理效率非常低。这都是由于现有的反洗钱模型受到规则体系或人为设定的限制，而可观存在的技术问题。

现有技术是根据较高的业务素养的专业人员设定的规则体系对样本集进行处理，存在规则体系或人为设定对反洗钱模型的限制，为了突破这一限制才有了本申请的方案。在本方案中，不需要人为设定规则，也不再需要人力审核，如此，反洗钱模型是基于样本集的数据间关系而自动确定的，从而解决了突破规则体系或人为设定对反洗钱模型的限制，提升反洗钱模型的识别准确率的问题。

综上，本申请权利要求1解决的问题是技术问题。

4、陈述权利要求1采用的手段是技术手段

本申请权利要求1是一系列技术手段的处理，该一系列技术手段的处理，与“本申请对金融交易过程中产生的涉及洗钱行为或是合法行为的源域样本集和目标域样本集数据的规律自动进行分析并进行洗钱活动识别处理，识别该数据是洗钱行为还是合法行为，以突破规则体系或人为设定对反洗钱模型的限制，以提升反洗钱模型的识别准确率的效果”之间，存在受自然规律约束的必然关系，因此，本申请方案所提供的前述一系列技术手段是遵循了自然规律的技术手段，能够得到“对互联网金融领域的样本集进行处理，以突破规则体系或人为设定对反洗钱模型的限制，提升反洗钱模型的识别准确率”这一符合自然规律的技术效果。

本申请方案的目标是突破这种人为规则的限制，通过计算机自动分析源域样本集数据和目标域样本集数据之间的规律，进行源域样本集的特征和目标域样本集的特征处理与分析，实现自动打标签，即将源域样本集中的特征和目标域样本集中的特征，统一编码到源域样本集和目标域样本集的共有特征集、源域样本集的特有特征集以及目标域样本集的特有特征集三者并集对应的特征空间中，并基于合并后的样本集训练反洗钱模型。本申请方案的逻辑与人为规则恰恰相反，是利用数据之间的关系这种自然规律来实现的。

通过以上分析可知，本申请权利要求1所采用的技术手段利用了自然规律。

5. 陈述权利要求1达到的效果是技术效果

本申请权利要求1可以自动进行源域样本集的特征和目标域样本集的特征处理与分析，并基于合并后的样本集训练反洗钱模型，这样，对互联网金融领域的样本集进行处理，可以突破规则体系或人为设定对反洗钱模型的限制，提升反洗钱模型的识别准确率。再者由于反洗钱模型用于识别合法行为和洗钱行为，可以对在互联网金融领域中的行为进行自动的识别，识别出反洗钱的行为，可以抵御金融交易中的风险来保证公正的交易行为以及公正的交易数据的识别。

由此不难推知，本申请权利要求1实现的是技术效果。

申请人将上述陈述意见提交国家知识产权局后，审查员认可了申请人的答复意见，转而针对其他缺陷进行继续审查。

四、结语

审查意见中法2.2的答复形势比较严峻，针对审查意见中法2.2的答复，需要有特定的答复方式才能从容应对。希望通过本文的探讨可以更好的掌握审查意见中法2.2的答复方式，以提高审查意见中法2.2答复的授权率。