五步法助力青年律师突破疑难案件

编者按
作为律师新秀，办理案件过程中最难以说出口的痛就在于：缺乏经验。因为经验丰富，资历老的律师们能分分钟理出思路。年轻律师如何能找准这种经过数十年沉淀的“感觉”？今天，孙健律师以一起取得胜诉的取回权纠纷案件为例，告诉你如何利用大数据，弥补经验不足，出奇制胜。
久保忧希也（KUBOYUKIYA）在《请用数据说话》中说过：“只有先‘用数字来思考’，再用‘定性的判断’来调整，才是成功的法则。”
大数据时代，数据思维逐步改变了我们处理问题和解决问题的方式。在遇到棘手问题，无法确定因果关系和关联性时，数据可以为我们提供新思路，建立在相关关系分析法基础上的预测；改变对精确性的苛求，转而追求混杂性；改变对因果关系的追问，转而追求相关性，这就是大数据的思维。
事实上，一旦思维转变过来，数据就能巧妙地用来激发新产品和新服务。
对于青年律师，我们要巧用大数据，活用可视化，这样才能够让我们在办案经验不丰的环境中寻找突破口，迅速提升自我，实现快速破案。
大数据在个案中的运用—案情简介
以最近一起取得胜诉判决的取回权纠纷案为例，我通过大数据的分析和运用，使得法官最终完全采纳了我方代理意见，顺利实现了最初的既定目标，维护了当事人的合法权益。
本案中，A公司向B公司的银行账户支付了150万元后，A公司以款项打错为由向当地公安机关报案，因没有犯罪事实公安机关不予立案。后来，A公司以不当得利为由向法院提起诉讼，并申请财产保全。
期间，第三方向B公司的账户支付100万余元。在此之前，B公司账户因其他案件原因已经被法院冻结查封，并且实际冻结金额仅有百元左右。
随后，B公司账户再次被查封冻结，且因资不抵债，其被法院裁定破产清算。在破产清算过程中，法院确认了A公司的不当得利性质的债权。而后，A公司以此为由要求B公司返还150万元。
面对时间节点这么多，案情如此复杂的案件，作为一个以前未接触过该类案件的办案人员，我实在是一头雾水，束手无策。若是以往，我肯定是直接上网搜索“返还”“破产”等关键词，以搜寻对自己有利的案例或观点。而在 iCourt 学习了可视化、大数据课程之后，我换了思路：
因个案的特殊性，我首先从案情出发，梳理基本案件事实，从中寻找到利于破解难题的关键字词。
然后依次从事件发生的法律主体、法律关系、纠纷案由等角度归纳整合，再结合数据库中检索到的类案裁决，根据总结的类案案由、法律关系分类、诉讼请求归属、判决依据等加以分析，抽丝剥茧，以便最终归纳总结出与本案案情相近纠纷的可能处理结果。
回归到本案中，即逐步确立案件中B公司破产时间节点、案件中资金是否特定化等问题，同时，根据已有的破产取回权法律规定，最终认定案件中的不当得利债权请求该如何处理。

案件剖析
具体而言，我做了如下工作：
第一步：梳理案情
第一步是梳理案情，明确相应的法律问题。
在梳理本案的基础案情时，我主要围绕案件主体（当事人）、案涉争议的财产、当事人所采取的民事救济手段及刑事救济手段等方面展开，以便自己能够清晰地掌握整个案件的发展脉络。

梳理基本案情
第二步：明确问题
根据已有的案件事实，对可能需要解决的法律问题予以总结归纳。

待解决的法律问题
第二步，围绕问题进行综合性的数据检索，为问题解决提供更多的指引和依据。
一、Alpha 大数据高级检索及案由归类
在 Alpha 数据库中，输入案件当事人名称，作为关键词，进行全面搜索。因我方属于被告，于是我先把A公司的名称作为关键词进行了检索，以便检查此前A公司有无发生与本案相关联的案件。

Alpha 大数据—高级检索

案由归类
通过上述结果我发现，对方A公司此前从未涉及破产中的取回纠纷。因此，也就无法进一步在限定主体范围内寻找与本案案由相关的检索数据。
二、案由全方面检索
放开主体要求，以案由作为关键词，进行全方面的检索。因本案中，A公司支付款项后，B公司被法院裁定破产，故案由应确定为“与破产有关纠纷”中的“取回权纠纷”。

无主体限制的案由检索
三、进一步过滤数据
通过设定法院审理的层级、地域等因素，再次过滤一些效力低或者无关的数据。

法院层级
通过大数据检索，我发现：
最高院审理的涉及破产取回权纠纷案件共有13个，省内高院审理的涉及破产取回纠纷案件共有19个，我方所在地的中院目前并无相应案件，基层法院中存在少数与之相关的案件。
对此，我们可以先研读最高院的相关判例，为取回纠纷的裁判定下基调。
四、研判相关案例
为提高与本案的关联性，在已有的搜索结果中再输入关键词“不当得利”（本案中A公司已向法院确认其不当得利债权），搜索到4个结果，并将其全部下载下来，予以一一研判。

相关案例对比研判
第三步：提炼数据，增强可靠性
第三步，加大对已采集数据的深挖和提炼，增强数据的准确性和可靠性。
一、诉讼主体和法律关系的概括性
通过检索发现，这类案件的诉讼主体一般为运营正常的资金实力较强的企业，和经营不善、资不抵债的破产企业，在诉诸法院时往往是以汇错款项为由主张取回。事实上，该两个诉讼主体在业务上可能存在往来。

关系图
二、诉讼请求的高度盖然性
经过分析，我发现，原告的主要诉请是：
1.请求被告方返还已支付的不当得利款项XX万元，及利息XX元；
2.本案诉讼费用由破产企业一方承担。
若是二审或再审，则是：
1.依法撤销原审法院XX的判决；
2.改判或发回重审，依法支持原告优先取回权的诉求；
3.本案一审、二审诉讼费用由对方承担。
相关的案例中，原告方的诉请基本内容一致。
三、证据材料的极度相似性
通过对数据的汇总分析，我们发现原告方在诉讼中所提供的证据大多相似，主要包括银行汇款单、资金明细表、记账凭证、法院裁定查封冻结文书、法院扣划清单、法院确认不当得利债权文书、法院裁定破产文书、法院指定管理人决定书、电话录音、通知返还的联系函等等。

原告历史证据汇总
对上述证据的归纳和总结，可以为我们后续在法院庭审过程中提供很好的抗辩思路。
四、判决结果的统计
根据检索的数据分析，法院最终判决是3驳回1支持，对该类取回纠纷，法院的说理部分更多的是关于货币资金作为特殊流通物，其能否在法院冻结查封的账户中实现特定化，这也决定了最终A公司的支付款项是否可以取回。
五、判决依据的共性
根据判决结果，我对法院判决的各个依据进行了罗列和比较，并增加了我们自己检索出的可能适用的规定，以便在后续的案件审理过程中进行较早的准备。

法律依据分析
第四步：针对性检索
第四步，围绕法院判决的“特定化”问题进行针对性的检索，为后续案件代理提供新思路。
一、在上述516个取回权案由项下的结果中，输入关键词“特定”“货币”“混同”等，找到29个结果，26个判决3个裁定，其中涉及一般取回权纠纷的3件，其他取回权纠纷的26件，审理程序包括一审、二审和再审。

审理程序可视化分析
二、通过对上述29个结果进行一一分析，了解并总结了货币特定化需要关注的点，包括：

“货币特定化”分析
第五步：比对数据，验证合理性
第五步，比对数据，并利用采集到的数据结果来验证此前筛选的数据是否合理。
根据上面已有的知识点，可以对破产取回中的货币能否特定化的问题有了一个较为清晰的认识。再回到前述有关不当得利债权的破产取回案件，用货币特定化的理论来验证是否符合取回要求。
同时，考虑到本案发生地在浙江，通过 Alpha 数据库可以搜索出，在浙江省范围内，取回纠纷的占比为26.55%，所占比例为最高，而验证后的结果是否符合取回纠纷，也可以与浙江省范围内取回权纠纷的判决是否支持相比较，更能加深对本案的认知度。
通过上述的一系列数据分析和比较，我想对目前经手的这个案件的情况和可能法院审理的结果走向已经有了一个较为清晰的认识。
事实上，在某些争议不明确的案件中，还可以利用平台中的数据对争议内容进行明确，用数据来说话，即“量化争议”，这能够更好的为当事人提供信服力，也可以给我们办案增强说服力。
利用数据，快速破案—这几点可以帮助你
大数据的路上，我们青年律师，应当敢为，且有所为，要用壮士断腕的决心和勇气，打破常规思维方式，充分利用 Alpha 数据库，最大限度发挥数据作用，实现快速破案；我们要在利用数据的同时，注意做到以下几方面：
一、基于案件事实而采集数据，任何案件都有自己的特殊性，不可一味盲目地进行数据检索，犹如海底捞针，要学会适当引进当事人、案件发生的关键词等信息。
二、加强数据采集的全面性和准确性，对于不同的专业数据库，其提供的数据范围和基础不尽相同，作为律师，我们应当穷尽一切的手段和方式获取对我们有利的数据结果。我认为， Alpha 提供的数据更新很及时，可视化效果好，我们可以充分利用。
三、要注重前后数据融合和验证，我们在采集数据过程中，要不断学会前后对比，加强验证，将已获得的可能作为结论性观点的数据反过来验证其是否合理正确。
四、提升可视化效果，发挥人的作用，破案的本质仍然是我们自己在办案，我们需要挖掘对办案效率有帮助的各种信息。可视化作为提升办案效率，为当事人解说案情的重要手段，我们在办案过程中要不断加强和注重可视化的比例作用。
总之，在当下数字化时代，我们青年律师要善用、会用、活用数据，为当事人提供数据化法律服务。