案子能赢吗?你和法官熟吗?3D检索回答你丨iCourt

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作者:刘萍

微信:liuping_1203

单位:北京市京师律师事务所


编者按:

你是如何通过检索来做诉讼策略分析的?作者创新地提出了从具体案由、主审法官、上级法院三个维度精妙检索,让你面对客户的"案子能赢吗?"与"你和法官熟吗?"的问题,游刃有余且超出期待。


我们当律师的都有这样的经验,那就是,大多数当事人都会问我们一个问题,这样的案子你以前做过吗?


因为人生时空的有限性,律师和客户都不可能经历大多数案件的情况,因此,有很多的情况我们预料不到的。既然没有两个一样的案子或者项目,那么,其中的规律如何探寻呢?


有的案子,你的确很有把握,但是,能够承诺当事人吗?不承诺,会降低你的签约率;承诺了,一来律师执业规范不允许,二来也给自己不必要的压力。


对于案子的把握程度,是律师执业过程中遇到的第一个客观难点。


第二个难点是,涉案当事人的不安全感导致的对律师人脉资源的强依赖,譬如:“刘律师,您认识这个案子的主审法官吗?”


虽说人际关系的六度空间法则是:最多通过6个人你就能认识任何一个人。但,真正的问题在于,认识有用吗?真正决定案件胜负的,还是法律关系和证据。


现在,还没有和客户建立信任关系之前,有没有什么办法来缓解当事人的焦虑呢?


面对当事人所问的这些问题,我们通常会用数据来答复。在海量数据库里 ,3D版法律检索模式】,找出20个左右的案例辅以参考。然后帮客户分析法官对同类问题的判断,比如:我们现在代理的这个保险合同纠纷案,20个案件,18个都判受益人赢了,有2个法官没有支持受益人,并且将没有支持的原因是什么与当事人阐释清楚。



这样去展示专业性,当事人就会选择委托代理,并且不再追问以上的问题。其实,客户心里也是清楚的,不一定需要“关系”。当他看到,你对法律、法官审判风格、上级法院的监督尺度的研究如此透彻的时候,你已经获得了安全感,并愿意委托你。


这套我们常用的检索模式,我们将它命名为:3D版法律检索模式。通过使用这3个维度的检索模式,我们团队谈客户的成功率大大提高,做案件的效果也显著提升。


现在,我向大家详细介绍这套方法。


一、什么是3D版法律检索报告】?


我曾经是保险公司总公司的内部律师,为保险险种把关产品风险,就必须了解保险定价的大数据原理。也即通过一个尽可能大的数据来演算一件事发生的可能性,算出趋势。在这苦恼下,我在想,同类案件是不是也会有它的趋势曲线呢?如果有,如何找到这个趋势曲线呢?


通过探索、实践、再探索,我们找出了3个维度的立体检索模式,即:从具体案由、主审法官、上级法院三个维度出发进行检索。其中,这三维的长宽高是这样组成的,为:具体案由是同类案件本身的横向脉络;主审法官是既往审判的纵向脉络;上级法院是审判监督的高度脉络。



(一)以具体案由为检索关键词的【横向检索】


目的:了解该案由之下,同类的条件法院怎么判。


我以前就有检索的习惯,我会在裁判文书网和北大法宝等数据库上查找所需要的案例,之后,自己制作excel表格,手工录入,生成报告汇总表格。


现在,我们团队使用Alpha软件后,会在软件里面检索,然后一键生成,生成的界面如下:

( 具体案由检索)


(二)以主审法官为检索关键词的【纵向检索】


目的:了解该案由之下,该主审法官如何判,了解主审法官裁判的纵向脉络。


了解主审法官的重要性是不必赘言的,以前,我们会通过在该法院的官网以及裁判文书网上进行数据查找,之后,自己制作excel表格,手工录入,生成报告汇总表格。


现在,可以使用Alpha,在软件界面搜索,并下载经过一定的编辑后生成。

(主审法官检索)


(三)以上级法院为检索关键词的【全面检索】


目的:了解该法官都判过什么类型的案子、对证据的裁判尺度,总结该法官的裁判口径。


之前,是一个一个在裁判文书网查找,和当事人谈案子效果当然很好,但是,要花费很多的时间,后来,有了“理脉”网站,也可以相对简便一些查到信息,最后,制作excel表,手工录入信息形成报告。


现在,使用Alpha的检索步骤是这样的:


第一步:在“案由检索”数据的基础上,左侧选项卡中选择“按法院层级”中的“中级人民法院”,这样,上一级法院的相应裁判文书就找到了。


第二步:点击“批量下载”。


第三步:点击导出检索报告,就形成了excel表格式的《大数据检索报告》。

(上级法院检索)


二、如何做3D版法律检索报告】?


我们始终相信,未来律师的竞争力取决于和人工智能结合的深度。生活总是奖励那些勇于改变的人,我很幸运遇到了iCourt,率先成为了Alpha的天使用户,让我跟上了大数据人工智能的步伐,甚至走到了法律数据应用的前列。


(一)数据的挖掘


为了尽可能大而广的了解信息,我们会首先通过搜狗微信、百度、必应等网站先广泛的了解信息,然后,有针对性的在裁判文书网上寻找类似案例。


现在,在Alpha中,可以把案件案由设为关键词,点击多个数据库,然后点击“一键搜索”,进行全面的检索。


例如:本案为保险合同纠纷,本次案件中我们代理原告,案由选项选定人身保险合同纠纷,再次过滤掉其他无用数据,搜索到以下情况:涉及人身保险合同纠纷共有108个,其中与一氧化碳中毒有关的有58个,与主审法官有关的有12个,与上级法院有关的有38个。


Alpha最新上线的“律助”功能,更是将各种大数据整合并且自动推送到律师面前,在每个案件中大大节约了检索的时间,极大提高了团队效率。


(二)数据的呈现


数据都搜索出来了,还需要以一个便于获取信息的方式进行呈现。


在使用Alpha(我们都亲切的叫它,小a)前,我们团队会先建立一个文件夹,之后上“裁判文书网”去搜我们所需要案例与信息,搜索到后,先把搜索到的文件放到文件夹里面去。


第二步,做一个excel表格,设立’案由’、”主审法官”等需要的项目,复制粘贴。就像一只勤劳的小蜜蜂一样,在案例的海洋中不停的寻找,找到相关的案件后,把关键信息一点一点的拷贝、粘贴下来,弄在一个excel表里面。最后一步,做成一个表格展示给当事人看。



自从有了小a,该软件的剪藏功能真让我有想拥抱它的感觉。在看案例时就随手使用“字句剪藏”功能,把需要的剪藏下来。这样,就存在了a助手的“收藏夹”里,最后,点击“生成报告”功能,就能马上生成之前要花很多时间才能完成的“大数据报告”。


(三)数据的使用


小a还有一项特别好用的功能,那就是,在生成报告前,还有“关键词”选项,我们可以根据代理地位、诉讼目标的不同选择使用不同的数据,帮助律师,尤其是年轻律师,迅速提高经验值。


(关键词功能)


比如说:我们代理的这个保险合同纠纷案件,将与我们对庭的是一个从事保险领域十年以上、在此领域深耕的老律师,我们团队的年轻律师就有点担心了,但是没有关系,虽然我们没有实际经历过那么多的案件,但是,我们可以从别人的经验中学习。


我们在阅读案例时,就通过“剪藏”功能,把类似案例给出的具体保险事故发生事实“剪藏”下来,一百多个案例,我们搜集了近百项事实,剔除相同的,还有二三十种不同的情形。这样,年轻律师心里就有了底,在思想的层面上,我们经历了各种的情况。


进一步,我们通过“剪藏”功能把每案中原告提供的证据“剪藏”下来,被告的反驳理由“剪藏”下来,法院的认定结果“剪藏”下来……这样一来,我们就发现了证据呈现和获得支持之间的规律。


再下一步,关于法院判决所适用的法律,具体到保险合同纠纷案件的理赔标准,我们发现,作为请求权基础的法律规定,在本案中是《最高人民法院关于适用<中华人民共和国保险法>若干问题的解释(三)》(以下简称《司法解释(三)》),一审法院的适用的情况分别有两种。


一种是适用《司法解释(三)》第二十一条,即:保险人以被保险人自杀为由拒绝给付保险金的,由保险人承担举证责任;另一种情况是适用第二十五条,即:被保险人的损失系由承保事故或者非承保事故、免责事由造成难以确定,当事人请求保险人给付保险金的,人民法院可以按照相应比例予以支持。第一种情况对受益人有利,第二种情况对受益人不利。这些我们都可以在剪藏的内容下做搜索笔记。


通过对上诉信息的搜集分析,进一步明晰了一审、二审法院的审理脉络。


当我们把以上种种情况呈现给法官时,法官的表情是一种惊呆了的状态。法官问:你们怎么会这么了解我们,这些情况,我们都要所有的合议庭成员一起研讨才能掌握全面,你们怎么了解的?


对于在这个创新与变革的年代,我们对新工具的应用很多时候决定了我们的工作效率,决定了我们的团队的自我成长与突破。通过这个案件,我深刻理解了投资大师查·格说说过一句话,那就是:为了应对突发的情况,我们需要不停的操练。


法律诉讼更是这样!



专栏编辑 | 雪梨卷   排版编辑 | 祁小宅

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