编者按
“法律适用的重心不在最终的涵摄，而在于就案件事实的个别部分，判断其是否符合构成要件中的各个要素。”从这个意义来说，裁判就是解析案件事实要素，并与法律要件进行涵摄的过程，这是要素式审判的逻辑起源。然而，当前要素式审判仍然局限于少数简单类案，且未能在人工智能辅助下形成全流程审判方式。在民事诉讼程序繁简分流的改革背景下，应对要素式审判进行重新定位与构造，区分设计繁案与简案的要素式审判流程。其中简案：要素表智能提取回填—略式庭审—要素式裁判文书一键生成，繁案：要素表智能提取回填—疑点排除—争点限缩—选择庭审模式—参考类案推送完成裁判文书。
如是，要素式审判的定位不再仅为一种略式的审判方法，更上升为一种辅助厘清解构案件法律事实，并在争点限缩式整理中匹配类案要件，最终形成要件归入的审判方法。在人工智能背景下，要素式审判将焕发蓬勃生机并大幅提升审判质效。本课题为2020年上海司法智库重大课题。
一、机制考察：要素式审判运行现状
要素式审判是一种可以优化司法资源配置、缓解案多人少矛盾的审判工作方法，有助于在案件数量高位运行的态势下，提高审判的效率和质量。在最高人民法院《关于进一步加强新形势下人民法庭工作的若干意见》的要求下，全国各地法院围绕着要素式审判先后开展了探索工作，围绕着要素表格、要素庭审方法、要素文书写作等内容进行了诸多的有益试验，其中部分省市已经形成一套系统的审判方法并实现了一定规模的推广应用。
（一）全国各地对要素式审判的探索
当前，各地法院开展要素式审判，倾向于选择一类或几类案件受理量较大、类型化特征较为明显的案件进行。大多数法院的要素式审判主要在事实清楚、权利义务关系明确、当事人争议不大的普通民商事案件适用，少部分法院将适用范围扩展至行政案件领域。法院开展要素式审判的案件类型梳理情况见表1，要素式审判呈现出局限于简单案件、类型化要素高度趋近的特点。
表1：各地法院开展要素式审判的案件类型
（二）上海法院要素式审判的推进情况
1.上海法院要素式审判工作开展情况
上海法院要素式审判工作开展情况见表2。上海地区的要素式审判推进较晚，在审判模式构建上，吸纳前人经验，结合各项配套机制有效运作，逐渐走出了具有上海特色的要素式审判模式。
表2：上海各区法院开展要素式审判的案件类型
上海各区域的要素式审判改革工作自2019年起步，是按照最高法院关于民事诉讼制度改革的整体要求，配合民事诉讼程序繁简分流改革要求开展的试点工作。案件类型主要集中在涉案标的较低、案件基本事实类似、争议不大但案件量大案件，如融资租赁纠纷、金融借款合同纠纷等。部分法院选择从庭审、文书两个部分择一开展要素式改革工作，少数法院实现从立案要素表填写到庭审要素式审查及裁判使用要素式文书的要素式全流程覆盖。
2.上海法院要素式审判工作发展特征
相较于其它省市法院，上海市的要素式审判改革凸显出智能化的特点，将现代科技与司法实践紧密结合，将人工智能等现代科技融入审判活动。上海高院已研发“民事、行政案件智能辅助办案系统”，涵盖案件要素自动抽取、争议焦点预归纳、办案要件指引、裁判文书自动生成等19项功能设计。该系统在办案前期可通过人工智能手段，对电子卷宗进行快速识别和智能抽取，帮助法官归纳出争议焦点；在后期可通过对卷宗材料及庭审笔录的要素抽取，实现裁判文书内容自动填充，方便法官撰写和核对文书。根据上海市高级人民法院《上海法院智慧法院建设规划（2020-2022）》的要求，上海高院将结合智慧法院审判平台继续推进要素式审判系统的构建，充分利用互联网、大数据、人工智能等现代科技手段，嵌入智能辅助办案系统，满足要素提取、争点识别、类案推送、证据效验等司法实务需要，对办案全流程进行辅助，有效统一民事、行政案件的审理思路，统一法律适用。上海各基层法院也在积极推进人工智能的深度运用工作，如崇明等地区法院，探索电子卷宗在要素式文书生成、庭审示证、上诉案卷移送、程序转化等方面的作用；普陀法院整合智能语音、大数据、语义推理等核心人工智能技术，实现对法律要素的自动提取和判决结果的智能学习。一中院借助信息技术，已实现管辖权异议案件要素式简式文书自动生成。借助智能手段，上海法院在最大限度减少人工环节，助力审判效率进一步提升。
二、理论探索：新型要素式庭审的构建基础
（一）从简案到繁案：要素式审判与限缩式争点整理之融合
传统的要素式审判仅适用于简单案件，其根本原因在于从典型案例中提炼要素的方式和传统案件审理方式决定其只能适用于案情相对固定的类型化案件。要提高繁案的审理效率，应结合人工智能要素点的实时采集技术，运用好多阶段限缩式的争点整理程序。限缩式争点整理即诉讼中法官边释明边整理争点，当事人边主张边协商争点，在争点的不断归纳和限缩中实现裁判焦点的集中。
1.限缩式争点整理之理念
在缺少律师代理的情况下，要求当事人有针对性地进行诉辩攻防、进行充分而有效率的主张和举证已属困难，更遑论让当事人自行整理争点。我国民事诉讼仍处于从超职权主义向当事人主义的诉讼模式转变的过程中。在这一背景下，应当构建多阶段渐进式的程序，不苛求争点整理的一步到位，而是通过有效的引导逐步实现争点的聚焦和集中审理。
在案件的审理过程中，随着举证、质证的开展，或者经由法官的释明，当事人对一些事实、证据将不再争执，有的争点将不再成为争点；当事人根据案件的审理情况而补充新的证据和主张，就很可能形成新的争点；如果一些先决性的争点通过审理得到解决，很可能导致其他的争点随之变化或不存在。故争点过早地予以固定，可能导致真正的争点无法揭示进而影响裁判的公正性。
2.限缩式争点整理之步骤
理想化的限缩式争点整理分为如下步骤：第一阶段书状先行，原告在立案时即提交诉状证据材料和初步的争点意见，被告在提交答辩状时一并提交对证据的简单质证意见以及争点意见。第二阶段疑点排除，如果法官在审查当事人提供的案件材料时发现存在疑点，可以发出具体指令，对一些疑问之处要求当事人澄清。第三阶段争点限缩，法官归纳无争议事实及争议焦点，双方围绕争议焦点进一步举证质证，在举证质证基础上排除假性争点，多轮限缩后完成实质争点的归纳。第四阶段释明和心证公开，通过法官引导使当事人对尚存疑点的特定事项予以说明，使其主张更加明确。通过以上四个阶段，一方面使案件审理摒除无意义的举证质证，另一方面防止突袭裁判，庭审内容更加聚焦。
上述限缩式争点整理面临的最大现实问题是：民事案件当事人诉讼能力薄弱，难以对争点自行整理并形成明确意见，同时当事人回应法官的指令也存在一定困难。但要素式审判为上述争点整理方式提供了便利，通过要素表的设计，法官可以将可能存在的事实争点和法律争点体现在要素表内。继而通过比对双方填写的要素表内容或系统智能识别提取电子卷宗中的要素点，由系统智能归纳无争议事实，初步确定案件争点。尔后，法官对于存疑的要素内容，可以要求当事人进一步细化填写或补充证据二次识别提取。通过要素点的辅助比对完成争点限缩。而要素点的设计和指令的安排，就是法官释明和心证公开的过程。（见图1）
图1：要素式审判与限缩式争点整理之融合
（二）从要素到要件：审判思路具象化的逻辑演绎
要提高要素式审判的实用性与可操作性，一个关键点即如何科学提炼类案要素，并将要素有效应用于整个审判流程。要素是涉诉法律关系的基本构成部分即法律事实点。要素提炼的过程就是将当事人陈述的案件基本事实进行提取、简化、归类的过程。从演绎推理方法层面考量，要素的确定要与法律要件的确定相结合，运用好大前提-小前提-涵摄的逻辑，在事实整理与法律要件匹配中形成有效穿梭路径。
1.类案裁判指引与要件归类
科学提炼要素的前提是做好类案的合理划分。《法学方法论》指出，法律概念性规定的后面，经常还是类型。立法的实质是将法律进行类型化，将抽象的法律概念、原则和价值转化为具体的法律规范。而司法的实质则是对生活事实进行分类，归入标准类型的司法分类，继而将相应的法律规范予以匹配适用。类案划分的过程应该是法律规范的要件提取分类和法律事实的解构归纳相结合。以交通损害赔偿案件为例，根据司法解释，当事人可以请求的赔偿范围有十三种类型，确定当事人责任的法律要件和事实要素都较为确定，因此对该类案件类型化的过程比较清晰。而对于较为复杂的案件，类案划分则要依靠大量审判实践中形成的经验，不拘泥于法律规范文字表面，而是深挖其背后隐藏的类型，通过对法律事实和自然事实的处理将其与既定的法律规范相勾连。
类案的划分应当由司法机关以大量裁判案例为基础，进行系统性的调研梳理。目前，部分地方司法机关对类案划分、梳理工作进行了有益探索。以S市高级人民法院编撰的《类案办案要件指南》为例，在全市法院范围内广泛征集需求建议215个，经专家审核、研究后，以案由为标准，划分50个关注度高、意见较为集中的指南，每个指南下又再次区分二级、三级类案，对常见类案问题全覆盖，依照“审查要点、注意事项、规范指引、典型案例”格式对类案裁判经验进行总结。强调项目式、要素式方式表述，着力突出重点内容。将要件指南中的典型案例嵌入上海法院案例库和民事、行政智能辅助系统，为类案和新类型案件强制检索机制建设提供检索资源。（见图2）
图2：S市人民法院《融资租赁合同纠纷类案办案要件指南》节选
2.类案要素表之科学设计
完成类案划分及审判经验成果转化后，下一步即科学设计类案要素。我国是成文法系国家，成文法律适用的基本方法是逻辑演绎方法，即把抽象的法律条文运用于具体的生活事件，实现从规范到事实，从抽象到具体的演绎方式，把规范中的抽象概念对应于具体生活事件特征，抑或反之。具体到要素式审判方法中，规范对应的是法律要件，事实对应的是案件要素。裁判的逻辑应是规范-事实-规范。在要素提炼的过程中，要体现案件类型化分类后对法律事实的价值判断，将自然事实中不具有法律意义的事实予以舍弃，对其中可以进行法律价值评价的事实进行抽象概括。同时，要素点的设计应当有效凸显案件争点，精确匹配类案指南。具体而言，类案要素表应承载的功能如下：
表3：类案要素表承载功能
要素表的设计以厘清系争法律关系为出发点，包含客观事实和主观评价两部分内容，目的是将当事人主张的生活化的事实提炼总结为法律要件事实，将与争讼法律关系无关的事实予以剔除。因此，要素表的内容应当是全面涵盖，同时为了方便当事人理解，要素表的语义设计需科学且简单明了。以融资租赁合同纠纷要素表设计为例，要素表需涵盖构成融资租赁合同关系的各客观要件事实，如合同编号、出租人及承租人信息、租赁物信息、融资款支付信息、保证人（若有）信息；包含合同履行情况及违约情况要件事实，如实际支付融资款信息、承租人已支付租金期数、租金总额、逾期支付租金时间、剩余未付租金等；包含主观要件事实，如是否存在欺诈、重大误解等；还包括程序性事实，如是否有协议管辖、是否约定法律文书送达地址。要素表通过对案件事实及当事人诉求构成要件的拆解和重组，概括提炼出案件审理相关法律事实要素，达到梳理案情、发现争点的法律效果。（见图3）
图3：类案要素表模板（融资租赁合同纠纷）
（三）从初级到高级：人工智能与法官裁判的分工边界
1.人工智能逻辑与其他逻辑的关系
人类认知从初级到高级可以分为五个层级: 神经层级的认知、心理层级的认知、语言层级的认知、思维层级的认知、文化层级的认知。其中神经和心理是人与动物共有的“低阶认知”，以语言为基础、以思维和文化为特征的认知形式是人类特有的 “高阶认知”。要解决人工智能与法官裁判的分工边界问题，就要厘清计算机科学与其他认知科学的关系，以及人工智能逻辑与其他逻辑的关系。
从学科体系解构，认知科学主要包括神经科学、心理学、语言学、哲学、计算机科学以及人类学六大类。比对人工智能学科对上述认知科学进行更深一步分析，将认知科学的学科框架映射到现代逻辑的背景之中，得到认知逻辑的学科框架，包括哲学逻辑、语言逻辑、心理逻辑、人工智能的逻辑、文化与进化的逻辑以及神经系统的逻辑。与人工智能逻辑直接关联的是神经网格逻辑、心理逻辑和语言逻辑。
2.司法的人工智能辅助
据此判断，客观事实认知（神经网格）逻辑、语言逻辑、心理逻辑相关事项可以由人工智能直接对接。其中神经网格逻辑和心理逻辑是人与动物共有的 “低阶逻辑”，现有的人工智能逻辑已能通过图像、文字和声音识别抓取等技术逐步实现对客观事物整体性、恒常性、意义性、选择性加工的神经和心理 “认知”。语言逻辑、哲学逻辑和文化与进化逻辑为人类特有的“高阶认知”。其中，法律语言可以通过机器的学习实现识别、分析与表达。哲学逻辑在法学学科中更多的演绎为法学思维逻辑，法学思维逻辑无法依靠人工智能自主完成，但可以通过庭审和文书智能辅助升级争点整理、演绎、设证、类比等裁判结果获取的逻辑方法。文化与进化逻辑在法学学科中体现为法学价值取向与衡平理念，人工智能只能实现部分机械性裁判行为预判的司法事务，余下绝大部分司法判断权可以通过类案裁判思路的比对推送进行智能辅助。（见图4）
图4：人工智能对司法的辅助功能
三、鼎故革新：新型要素式审判的流程
厘清人工智能与法官裁判的分工边界后，以人工智能为有力依托的新型要素式审判流程图景逐渐清晰。在全新审判流程基础上，以要件事实论为视角，引入限缩式争点整理理论，融合要素与要件的事实证成过程，创新设计实体和程序相结合的动态、立体、综合裁判方法，人民法院应形成新型要素式审判的裁判方法，区分打造简案快审和难案精审两种新型要素式审判模式。当前S市法院人工智能技术稳步发展，现代科技与法院工作的结合愈发紧密，一系列审判新手段正在逐步应用。如类案办案软件，该软件一方面可嵌入电脑系统，借助信息化技术将类案办案指引转化为要件索引，以思维导图的方式一级一级的呈现案件审理的思路和要点，为案件要点梳理和争点提取提供辅助帮助；一方面可转化为“掌中宝”手机APP（见图5），法官可随时通过手机软件对照案件逐级查找案件对应要件直至找到审查要点及注意事项，并内嵌同类案例以供参考。再如S市法院民事、行政案件智能辅助办案系统，该系统辅助功能在客观事实认知（神经网格）逻辑、心理逻辑、语言逻辑、哲学逻辑以及文化与进化的逻辑方面取得阶段性建设成果。
图5：类案办案软件成果转化：“掌中宝”手机APP
下一步的要素式审判改革要依托于人工智能，以法官应用为前端，以类案办案系统、“掌中宝”移动APP及民事、行政案件智能辅助办案系统为前端，以法律数据库、类案检索库、类案办案要件指南为数据库，以法律语义分析技术、语音识别技术、智能识别技术等为后台支撑，形成智能审判辅助系统，对审判流程进行整体优化，整合后要素式审判流程的应然图景如下：
（一）立案：系统识别并回填案件要素表
在立案阶段，系统自动识别案卷材料并导入，形成案件要素表。案件诉讼要素表的生成是要素式审判的重要前提和逻辑起点，通过把冗长的文字叙述提炼为简明扼要的要素点，有助于案件争议焦点的及时锁定。但正如前所述，案件要素表的填写在实践中遭遇多重实施困境，当事人诉讼能力有限、专业程度不高、填写意愿不强等等，都是制约要素式审判顺利开展的现实因素。若是由法官或法官助理在庭前组织证据交换来指导当事人填写要素表，又会构成重复劳动并使得开庭审理流于形式。在此情形下，向科技借生产力是破解上述困境的必然选择。
1.要素表由系统生成并送达被告
在立案时，根据立案或现场或远程的方式的不同，可由法院立案工作人员或当事人自行将起诉状及证据材料上传入立案系统。而自动识别与回填工作可分两步进行：第一步，智能立案系统应当根据起诉材料的结构化数据抽取内容，自动识别和填写包括案件当事人信息、案由、案号、诉讼请求、诉讼标的在内的案件基本信息；第二步，由基本信息确定案件所属类型，自动对应相应类型的案件要素表，并根据原告诉状中写明的诉讼请求、事实与理由以及证据材料，借助智能审判系统中的集中式电子卷宗材料识别引擎，系统可以识别电子卷宗中的要素式标签，自动匹配回填案件要素表（原告）中各项目。（见前述图3）生成的要素表再经原告检查确认，当事人认为要素点回填内容有所不当可以进行修改，对要素点缺失部分也可自行补充，并视情况调整诉讼请求及证据材料。随后在向被告进行送达时，将案件要素表（原告）和证据材料一并送达，被告对原告起诉材料和要素表进行浏览后，对于不认可之处在系统中进行修改，并形成案件要素表（被告）。
2.要素表经确认产生自认的法律效果
当事人对要素表内容的确认具有对案件事实的自认的法律效果。智能审判系统汇总两份要素表后，通过对两份表格的比对分析，汇总生成最终的案件要素表。（见图6）该份要素表集合了当事人自认的事实和双方相左之意见，形成包含无争议事实要点及争议焦点两部分内容的总表，完成对案件的第一步梳理工作。
但要素表的有效确认是建立在当事人具有一定诉讼能力的基础假设之上。实践中还存在案件的原告或被告并不具有充分理解要素表内容能力的情况，当事人无法完成对要素表进行确认、修改或补充等工作，在此情况下，要素表完全依靠智能识别技术进行填写，填写内容因为没有经过当事人确认因而达不到自认的法律效果，但达到了帮助法官梳理案件事实和证据的效果，有效分析归纳了争议焦点，有助于快速清晰了解案件脉络，是法官判案断案的有力参考材料。
要素表自动生成功能可以化解以往当事人填写要素表水平不高、意愿不强的现实困境，大幅提升要素式审判的适用率。但在智能审判系统的应用过程中，要避免由于文本识别失败和要素表涵盖不足产生的误差。针对文本识别问题，系统应设置证据审查功能，对当事人材料上传的格式、清晰度等作出要求，对于识别不清的内容及时告知当事人重新上传或自行补正。针对要素表设计问题，则需法院集合智慧并借助历史大数据，对不同案件进行分门别类的设计，只有把要素表这个要素式审判的起步和源头抓好，才能在后续的审判工作中事半功倍。
图6：S市法院民事、行政案件智能辅助办案系统案件要素表
（二）分案：结合要素点优化案件繁简分流
分案阶段，智能审判系统以优化的算法对案件的难易程度进行判断，实现繁简分流。繁简分流是在立案之后，根据案件的难易程度对案件进行轻重分离、快慢分道，从而加快案件的审理速度，有效降低当事人诉讼成本，进一步优化司法资源配置。基于繁简分流应然之义，要素式审判也分为简案和繁案两种模式。简案的审判流程为：要素表生成—简化庭审或要素式庭审—裁判文书智能辅助生成，繁案的要素式审判流程则可以概括为：要素表生成—疑点排除—争点限缩式庭审或传统庭审—参考类案推送完成裁判文书（具体裁判方法后文展开）。因此，科学化的繁简分流是要素式审判因案施策的前提。
但长期以来，如何科学评估案件难易程度一直是审判管理中的难点问题，全国亦没有形成较为统一的尺度。当前多数法院在进行案件繁简分流工作中，普遍采用人工分拣手段，由立案人员对案件进行初步的判断，对于判断为简单的案件交给速裁团队审理，其余案件交由个审判庭进行处理。这种分案方式具有操作简单应用快速的特点，但无法避免分案人员主观性导致的分案差异，因此容易导致繁简分流标准的随意性和不规范。此外，只挑简案而不对余下案件进一步细分，这对后续案件审理程序及审判资源分配都有一定的负面影响，并制约疑难复杂案件审理质量的提升。S市目前实践中采用的是权重系数法，即通过归纳与案件难易相关的要素，然后再对要素赋予权重值，最终对每个案件形成一个体现其难易程度的分值。除此之外，还应在权重系数模块基础上，对电子卷宗叠加要素标签，实现案件繁简分流的精细化管理。具体流程如下：
1.第一阶段权重系数法分案
采用权重系数法对案件进行第一阶段的分流。采用权重系数模型对立案阶段易于提取的、直观的数据，如案由、诉讼请求、标的金额、当事人数量、证据情况、刑罚程度、原审案件权重系数等进行综合测算，根据计算出的权重系数对案件难易程度进行简单分类，权重系数较大程度低于默认值的，筛选为案件事实清楚、法律关系简单的典型简案；权重系数略低于默认值的，分为普通简案；权重系数约等于默认值的，划分为普通案件；权重系数高于默认值的，划分为繁案。将筛选出的典型简案纳入快审速裁程序，余下的普通简案、普案、繁案交由审判庭进行下一步处理，对所有案件形成由繁至简的案件四分格局。
2.第二阶段小额诉讼分案
通过诉讼标的额和要素表（原告）分析对案件进行第二阶段分流。此阶段筛选目标是选出适宜小额诉讼审理程序的案件。以往对小额诉讼程序进行选择时，以诉讼标的额为唯一指标，标的额低于五万元的案件一律归入小额诉讼程序进行审理。但标的额与争议度并非一一对应关系，这样的匹配方式不仅过于简单，还容易导致难案简审，等到审理过程中发现案情复杂后还需转换程序，造成诉累。新的分类方法结合要素表对案件难易程度进行判断，通过对诉讼请求、事实理由、证据材料的归纳出要素表并进行分析及判断，联系历史案件审理情况，对案件的争议情况作出预判。标的额在五万以下且争议不大的案件，归入小额诉讼程序审理，剩余案件等待下一步的繁简分流工作。
3.第三阶段要素争议值系数分案
结合要素表分析对案件难易程度进行精细化分类。要素表中的各要素应当匹配“争议值”标准，易于查明的争议要素争议值低，难以查明的争议要素争议值高，有多项争议焦点的，争议值可通过计算公式叠加计算，但多项易于查明的争议要素叠加的争议值通过计算后总的争议值也应低于复杂争议焦点的争议值。争议值的大小可参考类案办案系统及“掌中宝”为标准，以各要点的审查要件及注意事项为参考要素进行衡量，设定争议值大小。随后智能审判系统通过对要素表争议焦点部分内容的分析，计算要素表争议值及各争议点争议程度，得出“争议度”数据值，据此判断双方争议大小。将争议度与第一步权重系数模型计算得出的数据共同比较，推荐适合的庭审方式：对于权重系数模型中工作量略低于默认值，双方争议度低于一般值的，可采用简易程序要素式庭审方式，出具表格式或令状式裁判文书；对于权重系数模型中工作量略低于默认值，双方争议度约等于一般值的，可按照简易程序要素式庭审，并出具要素式裁判文书；对于权重系数模型中工作量高于或等于默认值，双方争议度低于一般值的，根据事实是否易查明、法律适用是否明确，人工选择按照简易程序审理或普通程序独任制审理；对于权重系数模型中工作量高于或等于默认值，双方争议度高于或等于一般值的，按照普通程序合议制进行审理。权重系数模型中工作量高于默认值的案件，其庭审方式的选择是按照要素式模式、争点限缩式模式抑或传统模式由法官酌定。无论案件繁简，选择何种程序进行审理，要素式审判均能通过事实的分项整理对案情提炼、争点整理和要件涵摄提供辅助。
（三）庭前：智能审查事实并完成争点预归纳
庭前阶段，智能审判系统在回填归纳要素点并进行繁简分流之后，结合要素表提示的各项事实要件，对案件事实进行初步审查。系统在嵌入办案要件库、类案办案要件指南库、证据规则库等12个数据资源库的基础上，辅助法官对案件事实及法律争议进行庭前审查。
1.辅助归纳提炼争议焦点
智能审判系统通过分析双方当事人案件要素表的填写情况，辅助法官智能比对当事人之间要素点的差异，对均填写的内容通过比对进而发现有争议之处，对未填写及无证据支持的内容予以标注，提示法官待查明的案件事实。同时系统的类案办案系统通过对卷宗材料的分析读取，完成对案件事实要件的提取，并按照类案办案指引中的案件索引，逐层比对案件事实要件，直至定位到案件办理的具体要素，以此更加高效的发现争议焦点。最终智能办案系统将全案要素点提炼归纳为无争议要件、有争议要件和待审查要件，形成庭前事实争点的预归纳。如在机动车损失保险合同纠纷案件中，通过比对总结要素表要素后发现，双方当事人对起诉主体资格、保险合同关系、事故发生在保险期间等事实无争议；对驾驶员是否具有离开事故现场的情形有争议；对车辆损失程度无法举证证明。
2.辅助提示办案要件
在将全案要素点提炼归纳为无争议要件、有争议要件和待审查要件后，对于无争议要件做简单审查排除虚假诉讼之可能即可，对于有争议要件及待审查要件进行仔细审查。智能办案系统基于类案办案要件指南库的提示，以案由、要素类型、要素点为检索索引，查询到该要素点具体办案指引，并通过对案卷材料库及办案指引提示的比对，发现各要素点项下所涉证据是否缺失并向法官做出提示。同时法官可通过“掌中宝”APP对争议点的审查要点进行查阅，实现便捷、便携、高效功能。“掌中宝”APP内有搜索功能，法官在搜索栏里输入关键词即可匹配具体模块，查看该要点下的审查要件及注意事项。如前述举例中，当事人对驾驶员是否离开过事故现场存在争议，类案办案系统根据财产保险合同纠纷的案由、机动车损失险免责事由的要素点分类及驾驶员离开事故现场的关键词，快速定位到办案要件指南中对应的“离开事故现场”部分，并根据该部分提示的审查要点、注意事项提示法官庭审调查的重点及可能存在的证据缺漏，法官可通过“掌中宝”随时查看这些要点。
3.辅助推送相似案例
所谓类案，指与待决案件在基本事实、争议焦点、法律适用问题等方面具有相似性，且已经人民法院裁判生效的案件，以抽象的“法律事实相似”为核心标准，兼顾“具象事件情节特征相似”。类案办案系统及“掌中宝”均匹配了类案推送功能。类案推送可以在庭前准备阶段，为法官提供审理要点参考。纠纷解决通常围绕争议焦点展开，为保障庭审流畅，法官在庭前需要整理庭审审理要点，对于部分法律关系复杂的案件，审判要素认定和裁量相对复杂，业务标准尚不统一，导致审理要点整理慢、精准度低。而类案推动可通过要素匹配，解构所推送案例的事实、法律争点，使法官在庭前准备阶段，就能熟悉类型化案件的审理思路。智能审判系统首先应通过提取归纳每个案件的案件事实、要素、争议焦点等信息、整理当事人诉辩意见及卷宗材料，对每个案件进行结构及重组，构建一套完善的个案信息解析模型，进而匹配和推送相关类案。在解析模型构建的基础上，通过解析模型，及精准定位案件争议焦点的前提下，通过大数据分析及比对，向法官推送具有类似争议焦点情节的案例，若有多个争议焦点，则依照对多焦点重合度及审理级别对案件进行排序，重合度强、审理级别高的案件推送在前，重合度低、审理级别低的排序在后并列明具体重合的争议焦点名称。以“是否离开事故现场”争议焦点举例，系统经分析焦点后，推送具有类似情节的上海金融法院裁判的上海浦发环境服务有限公司与中国大地财产保险股份有限公司上海分公司财产保险合同纠纷案进行推送，通过对类案裁判要旨的学习，法官可快速知晓保险合同中所约定的“在未依法采取措施的情况下驾驶被保险机动车离开事故现场”的免责情形，从适用的前提条件应是驾驶员明知或应当知道发生事故而不采取措施驶离现场，而非仅有“驶离现场”这一客观行为，从而快速准确的对庭审调查的重点进行把握，精准的开展庭审活动。（见图7）
图7：结合要素点进行案件争点预归纳
（四）庭审：选择合适的庭审方式
庭审阶段，按照法官对庭审方式的选择，智能审判系统区分不同庭审类别辅助庭审高效率开展，并同步更新要素表。通过前期的要素提取、对比等工作，案件的争点已经基本确定，案件进入下一步即开庭审理阶段。这一阶段，法官可根据案情、案件复杂度及适用的审判程序等，选择要素式、争点限缩式或传统式庭审方式开展庭审活动。所谓要素式庭审，是指在庭审时法官借要素表将认定案件事实时所考虑的事项向当事人展示，对无争议的事实向双方当事人依法确认，当事人只重点针对争议焦点进行举证、质证及发表辩论意见，庭审也不再局限于法庭调查、法庭辩论等庭审阶段，而是由法官根据庭审的实际情况需要灵活调整。限缩式庭审是指在庭审中引导当事人围绕争点举证、质证和辩论，特别是同通过诉讼各方的发问和法官的释明等排除疑点，使争点变得越来越清晰。传统式庭审即维持原来的采用“法庭事实调查-归纳争议焦点-法庭辩论”的模式，庭审活动按照事实调查、法庭辩论的程序开展，法官对争议焦点的归纳主要用于引导当事人开展法庭辩论。
1.简易案件采用要素式审理方式
庭审方式的选择来源于法官对庭审方式的掌握程度和基于案件难易程度的判断，简案要素审、繁案限缩审或亦可根据法官偏好选择传统庭审。在简单案件中选择要素式庭审，庭审环节不再拘束于传统的法庭调查和法庭辩论阶段进行，而是紧紧围绕要素进行，同过庭前要素表双方有争议无争议的事实要素已经确定，双方争议焦点也已明确，庭审时，法官先对要素表中列明的双方无争议事项及争议焦点向双方二次确认，确认后在法庭调查环节时仅对有争议的要素进行调查，引导当事人进行举证和陈述，使庭审简洁明了、重点突出。智能审判系统通过语音识别与语义识别技术同步对要素表内容进行确认及修改。
2.疑难案件采用限缩式庭审方式
疑难案件中选择限缩式庭审，繁案因事实复杂、证据繁多、争议较大，通过智能庭审应用可实现要素提取、争点整理及疑点排除，提升审理质效。限缩式庭审最重要的两个环节时争点确定及疑点排除，通过争点的确定以及疑点的排除，使当事人主张的事项和案件事实更加明确，从而完成查明事实、正确适用法律的民事诉讼任务。系统通过语音识别、图像识别、视频检索、要素提取和语义理解、智能检索等实现对争点确定以及疑点排除的辅助功能。辅助争点确定方面，前期的书状审查中，已通过要素点提取和对比确定了案件的争议焦点，但可能存在争点确定过大或者当事人提出新的意见和证据导致出现新的争点的问题。例如在财产保险合同纠纷中，原告提出请求被告保险公司支付保险理赔款的诉求，而被告却提出案件属于保险合同拒赔事项、保险公司免责的抗辩，此时很多法官就把是否属于拒赔情形当做案件的争议焦点开始审理，但无疑这个争点的范围是过大的，庭审可以进一步过滤和缩小争点。在庭审时，通过言辞辩论的方式当事人的事实主张会进一步具体化，通过双方当事人的陈述和辩论，法庭确认案件的争议焦点是当事人是否为实习期驾驶牵引挂车之情形，而原告则提出驾驶员为增加准驾实习期内驾驶，同时被告提交了一份新的证据：保险合同，提出保险人未对拒赔条款进行充分提示说明的抗辩，此时案件就出现了一个“拒赔条款是否有效”的新的争议点。在整个争点整理和争点限缩的过程中，人工智能会通过语音识别等技术，及时识别原被告提出的新的要素点，在识别的同时回填要素表并及时提示法官新要素点的出现，并在要素表的基础上结合庭审识别的内容逐步缩小争点范围，辅助法官缩小调查范围和发现解决案件法律和事实问题的关键点。在疑点排除方面，疑点排除是法官形成内心确信的重要手段，如财产保险案件中，保险事故发生的真实性存疑，通过法官发问、当事人回答和当事人的互相发问与回答，帮助法官排除合理怀疑，人工智能辅助提示疑点及排除疑点，对于疑点识别关键点并利用类案办案系统检索更为精确的类案指南内容、寻找审查要点并进行提示，实质化推进庭审。
（五）文书：区分类型完成要素式辅助文书生成
文书写作阶段，区分案件类型选择合适模板生成文书初稿，并推送类案以供参考。裁判文书的写作上，也应当区分简案和繁案，简案略说，可简化裁判说理，以阐述清楚为标准，不必拘泥于传统文书体例及形式；繁案精写，包括重大疑难和新类型的案件，在写作时应对质证意见、争议焦点、事实依据、法律依据、裁判理由等进行详细阐释。无论简案还是繁案，文书写作都依托于要素表及人工智能，智能审判系统以法官应用为前端，以法律数据库、类案检索库、法律语义分析引擎、语音识别引擎等为后台支撑，辅助法官进行裁判文书写作。
1.系统自动生成简案文书
简案中，系统内设多种裁判文书模板，形式上有表格式文书、令状式文书、要素式文书，分类上有金融借款合同纠纷文书、融资租赁合同纠纷文书、财产保险合同纠纷文书等，这些内设的文书模板内容与要素表的内容具有对应性。庭审结束后，法官可选择合适的模板，系统结合最终形成的要素表的内容及对案件的起诉书、答辩状、证据等前置数据和庭审笔录的内容进行智能判断分析后，按照系统内的模板样式要求，对应填入当事人信息、案件由来、审理经过、原告的诉讼请求、事实和理由等相关内容，并且根据对案件事实的分析,系统还会提取后台数据库中相关理由的表达、裁判依据法条及判决选项等的模板嵌入文书,自动生成判决书或其它裁判文书，生成的判决书经法官核对后即可定稿。简案这种文书自动生成功能，不仅能保证文书生成内容完整，还能提高类案审理效率，而且文书内容从庭审笔录中转化而来，真正做到了庭审实质化，并可快速处理简单案件，缓解案多人少的矛盾。
2.系统辅助繁案文书写作
在繁案中，鉴于案件事实复杂程度及争议程度，仍需采用传统的裁判文书方式，进行详尽的说理解释。繁案文书写作中，系统同样结合要素表及当事人材料内容，为裁判文书各个部分的书写提供帮助：在事实查明部分按照时间顺序对案件材料中识别记录的事件进行列明，并推送提示类案要件指南中的审查要点、注意事项；在诉辩意见及质证部分总结双方陈诉并分类归纳；在文书说理部分推送提示典型案例说理库内容、典型案例裁判要点在法条依据部分推送提示规范指引；在判决主文部分推送提示参考主文。智能审判系统的参与会给复杂案件的文书写作带来极大便利，一方面人工智能分担了大量事务性、基础性工作，为疑难案件争取了资源和时间；另一方面有助于法官梳案件事实、查缺补漏，避免文书出现因看错而产生的数据错误，防止错案、冤案的产生。
无论是在简案还是繁案中，类案检索与推送都是必要的辅助功能。基本事实与争议焦点固定后，类案办案系统以事实与争议焦点为检索基础，在案情事实相似案例、认定内容相似案例、法律依据相似案例三个维度层面进行相似度拟合计算，通过大数据匹配锁定同案类案精准关联，快速准确匹配类案，并将呈现的类案结果按照相似度由高至低依次排列，供参考使用。类案办案系统不仅为法官推送筛选相似程度高的案例,法官还可以点选某一相似案例,实时比对正在拟稿的文书,避免“同案不同判”和“法律适用不统一”的问题。类案办案系统的应用可进一步统一裁判标准，提升法官办案能力，保障司法公正、权威、高效。
四、优化路径：新型要素式审判的裁判方法
以新型要素式审判流程为基础，司法裁判的方法也将随之发生变化。法院应区分繁案和简案，设计不同的裁判方法。其中，简案沿袭要素表智能提取回填—略式庭审—要素式裁判文书一键生成的快审方法，繁案的裁判方法则可根据案情难易程度在下述基础方法上进行调整变化：
表4：七步式裁判方法
第一步：要件事实初步解构（要素式事实自认+固定权利请求）
生成要素表确定当事人自认事实。人工智能支撑平台通过识别、提取电子卷宗中的要素式标签，自动生成原、被告双方要素表，由当事人对要素表进行检查确认、修改、酌情补充。签字确认后的要素表内容相当于当事人自认事实，一方当事人在要素表中陈述或明确承认的于己不利事实，另一方无需证明。但要素表中自认事实与查明的事实不符的，法院不予认可。据此，法官通过要素表中对各要素点的分解形成案件要件事实的初步解构。
在要素表的基础上固定权利请求。法官根据上述生成的要素表内容，与诉状中的诉讼请求进行比对，完成如下目标：一是结合要素表明确当事人诉讼请求的含义；二是如要素表中内容与诉讼请求有所矛盾，要求当事人进一步明确诉讼请求；三是发现诉讼请求之间的矛盾之处，要求当事人作出选择；四是对照要素表检查诉讼请求是否遗漏。根据上述内容完成权利请求的固定。
第二步：权利基础规范链接（寻找请求权、抗辩权基础规范）
结合类案比对确定请求权、抗辩权基础规范。要件事实初步解构后，法官应当对双方的请求权和抗辩权基础规范进行寻找。法律发现是从“宽泛”到“具体”逐步限缩的过程，传统“法官找法”的过程是由法官结合法律知识和类案积累，将个案从“无名”到“有名”，实现类型化归入，继而完成权利基础的发现。新型要素式审判中，依靠类案推送模块，系统可以通过要素标签将个案匹配办案要件库中的类案，法官审查后个案直接归入或调整后归入合适的类案项下。法官根据类案推送的规范指引，结合自身的业务知识，寻找双方的请求权、抗辩权基础规范。
第三步：法律要件与要件事实首次比对（分解法律要件+解析要件事实）
找到权利请求基础规范后，应当对其构成要件进行分析，与要素表中体现的要件事实进行比对。其中，法律要件可以分为事实性要件和评价性要件，后者主要为价值判断，需结合一项或几项基础事实要件进行判断。要素表的设计应当引导当事人将要件事实罗列清晰，通过要素表的分项梳理，可以降低法律要件与要件事实比对的难度。如果首次形成的要素表中要素并不完整，或未能充分体现评价性要件，则应在下一步疑点排除步骤中进行完善。
第四步：疑点排除（要素补充修正+争点预整理）
疑点排除是对法律要件的补充过程。如果法官在审查当事人提供的案件材料和要素表时，发现存在要素缺失，或者各方填写的要素出现矛盾，可以发出具体指令，对一些存疑之处要求当事人进一步详细填写要素表，有必要时补充提供证据材料，或提供书面意见。
通过要素表完成争点预整理。系统通过比对当事人的要素表内容，智能归纳无争议事实，初步确定案件争点，法官在系统预整理的争点基础上进行审核调整。需要认清的现实情况是，囿于当事人提供书状材料的不足，以及实践中普遍存在的当事人当庭突袭提交证据等情况，要素表的庭前生成可能并不完整。即使经过法官指令，效果也不一定符合预期。但毋庸置疑的是，通过要素表对要件事实的解构，必定使争点的整理路径更为清晰。综上，此时的争点整理仅仅是预估两造攻击防御的靶向，而非完全固定争点。
第五步：要件事实证明（限缩式争点整理+法官心证公开）
争点预整理后，法官归纳无争议事实及争议焦点，双方围绕争议焦点进一步举证，并提交书面质证意见。如果经过一轮诉答争点还不够明确，法官可以对双方需要进一步质证的内容发出明确指令，要求双方提交第二轮书证，多轮限缩后完成实质争点的归纳。尔后，即可以争点为核心，通过庭审组织各方当事人开展事实查明。对于要素表中已经确认的无争议部分，除法官认为有必要进行真实性审查外，无需进行举证质证。对于存疑争点，法官根据证据规则分配举证责任，要求当事人在庭审中集中对焦点进行攻防。
法官结合要素表及时将心证结论开示。庭审记录方式改革后，音字转换模块可以对庭审笔录中的要素点进行识别提取，即时回填到要素表，法官在庭审中查看实时更新的要素表，便于心证的形成，同时引导各方的庭审攻防更加聚焦。因此，要素式庭审不必拘泥于以要素为核心展开辩论，法官可以根据案件的繁简情况、要素查明情况、类案经验自主选择简化庭审、要素式庭审、争点限缩式庭审或传统庭审方式释明和心证公开，在攻防过程中，法官应当结合要素表的更新，以及类案裁判指南推送的审查要点，及时将心证结论开示给当事人，通过引导使当事人对特定事项予以说明，促使其围绕法官的心证展开诉讼行为。
第六步：事实认定（补充质证+比对认定要件事实）
庭审结束后，法官对限缩后的争点进行事实认定，结合庭审中更新的要素表，以及推送的类案案件审查要点、注意事项和规范指引。仍有待证事实处于真伪不明状态的，组织双方开展补充证据质证。
法官根据各方证据和质证过程，认定案件要件事实。此时如仍有部分事实无法查证，则根据结果意义上的证明责任分配原则，由负担客观证明责任的一方承担相应后果。
第七步：要件事实与法律要件涵摄
法官将查明的事实与权利基础规范要件逐一比对分析，参考类案要件办案指南推送的规范指引、典型案件裁判要点和裁判主文指引，确定要件事实和法律要件的涵摄结论。如果要件事实充分法律要件齐全，则法效果得以发生，反之则不发生。
在案件审理的过程中，案件繁简的判断标准可能各不一致，裁判方法的选择也各有取舍。要素式审判的流程和裁判方法其精义是相通的，各模式在繁简案件之间可以实现互相转化。针对难易程度不同的案件，法官在选取审判流程、裁判方法时可以在繁式和略式之间有所取舍，不必拘泥于某一种固定形式，在案件审理的过程中也可以根据案情进行及时调整。
结语
对于人工智能而言，像“法律人那样思考”已经不再是一种愿景，更不是一种奢望。在人工智能辅助之下，新型要素式审判将助力实现“繁案精审，简案快审”，使法院审判流程和方法呈现全新样貌。
“法律适用的重心不在最终的涵摄，而在于就案件事实的个别部分，判断其是否符合构成要件中的各个要素。”从这个意义来说，裁判就是解析案件事实要素，并与法律要件进行涵摄的过程，这是要素式审判的逻辑起源。然而，当前要素式审判仍然局限于少数简单类案，且未能在人工智能辅助下形成全流程审判方式。在民事诉讼程序繁简分流的改革背景下，应对要素式审判进行重新定位与构造，区分设计繁案与简案的要素式审判流程。其中简案：要素表智能提取回填—略式庭审—要素式裁判文书一键生成，繁案：要素表智能提取回填—疑点排除—争点限缩—选择庭审模式—参考类案推送完成裁判文书。
如是，要素式审判的定位不再仅为一种略式的审判方法，更上升为一种辅助厘清解构案件法律事实，并在争点限缩式整理中匹配类案要件，最终形成要件归入的审判方法。在人工智能背景下，要素式审判将焕发蓬勃生机并大幅提升审判质效。本课题为2020年上海司法智库重大课题。
一、机制考察：要素式审判运行现状
要素式审判是一种可以优化司法资源配置、缓解案多人少矛盾的审判工作方法，有助于在案件数量高位运行的态势下，提高审判的效率和质量。在最高人民法院《关于进一步加强新形势下人民法庭工作的若干意见》的要求下，全国各地法院围绕着要素式审判先后开展了探索工作，围绕着要素表格、要素庭审方法、要素文书写作等内容进行了诸多的有益试验，其中部分省市已经形成一套系统的审判方法并实现了一定规模的推广应用。
（一）全国各地对要素式审判的探索
当前，各地法院开展要素式审判，倾向于选择一类或几类案件受理量较大、类型化特征较为明显的案件进行。大多数法院的要素式审判主要在事实清楚、权利义务关系明确、当事人争议不大的普通民商事案件适用，少部分法院将适用范围扩展至行政案件领域。法院开展要素式审判的案件类型梳理情况见表1，要素式审判呈现出局限于简单案件、类型化要素高度趋近的特点。
| 开展地区 | 适用范围 | 覆盖流程及特殊要求 |
| 山东高院 | 金融借款合同纠纷、民间借贷合同纠纷、买卖合同纠纷、机动车交通事故责任纠纷、侵害商标权纠纷、劳动争议、离婚纠纷、物业服务合同纠纷、信用卡纠纷。履行法定职责、政府信息公开、工伤认定、土地征收、房屋证收补偿等行政案件 | 立案时由原告填写《审判要素表》、被告和第三人也需填写《审判要素表》，要素式庭审及文书采用要素式。 |
| 山东济南 | 著作权纠纷（基层法院适用小额诉讼程序或者简易程序审理图片类、音乐作品类著作权侵权案件）、民间借贷 | |
| 江苏高院 | 金融借款合同纠纷案件 | 立案要素表填写、要素式庭审及要素式文书全流程覆盖。 |
| 江苏常州 | 机动车交通事故责任纠纷及金融借款合同纠纷 | 立案要素表填写、要素式庭审及要素式文书全流程覆盖。 |
| 江苏江阴 | 职务犯罪、民间借贷纠纷、公司类案件、追索劳动报酬纠纷、建设工程合同纠纷 | |
| 江苏南京 | 征地拆迁非诉审查案件 、借款合同、保险合同 、买卖合同、劳动争议 、消费者权益纠纷案件 、医疗纠纷案件 、交通事故案件 | |
| 沈阳铁西 | 借款合同纠纷案件 | 立案填写要素表，庭审围绕要素开展，最终形成要素式裁判文书。 |
| 吉林松原 | 金融借款合同纠纷、信用卡纠纷、机动车交通事故责任纠纷、离婚纠纷、继承纠纷 | 庭审围绕要素开展，对裁判文书繁简分流，简单案子使用要素式文书简写、复杂案子沿用传统裁判文书。 |
| 宁夏高院 | 对诉讼标的额在50万元以下的买卖合同纠纷、民间借贷纠纷，信用卡纠纷，金融借款纠纷，追索物业费、供暖费的物业服务合同纠纷、供用热力合同纠纷，机动车交通事故责任纠纷，家事纠纷以及其他事实清楚、权利义务关系明确、当事人争议不大 | 对固定案情的基本事实要素进行提炼，就各要素是否存在争议进行归纳，并围绕争议要素进行庭审及制作裁判文书。 |
| 福建厦门 | 金融借款、交通事故、离婚纠纷、民间借贷、物业服务 民间借贷纠纷、离婚纠纷、劳动争议纠纷、交通事故纠纷、金融借款纠纷、物业服务合同纠纷、车辆租赁合同纠纷 | 利用要素式智能审判系统，推进全程应用。 |
| 四川高院 | 道路交通 | |
| 四川成都 | 知识产权、信息公开、行政不作为、行政许可、行政处罚等案件 | |
| 贵州赤水 | 金融借款合同、民间借贷、机动车交通事故责任、商品房预售合同、物业服务合同、劳务合同、房屋租赁、婚姻家庭 | |
| 贵州遵义 | 机动车交通事故责任纠纷、金融借款合同纠纷、商品房（预售）合同纠纷、物业服务合同纠纷 | |
| 北京高院 | 诉讼标的额在 50 万元以下的买卖合同纠纷、诉讼标的额在 50 万元以下的民间借贷纠纷、信用卡纠纷、金融借款纠纷、追索物业费、供暖费的物业服务合同纠纷、供用 热力合同纠纷、机动车交通事故责任纠纷、家事纠纷，包括婚姻家庭、继承、赡养、抚养、 扶养等纠纷 | 立案填写要素表，庭审围绕要素开展，最终形成要素式裁判文书。 |
| 浙江高院 | 劳动争议案件 机动车交通事故责任纠纷案件 房屋买卖合同案｛取 涉及抚养费 、赌养费 、 履行离婚协议等婚姻家事案件；其他适宜用要素式裁判文书裁决的民商事案件 | 注重要素式文书的设计及应用。 |
| 深圳中院 | 劳动争议、交通事故 、延期交楼 、延期办证、著作权侵权纠纷、欠缴物业管理费、民间借贷、 继承、离婚、人身损害赔偿 、买卖合同 、居间合同、承揽合同、财产保险合同 、货运合同 、欠缴租金 、拖欠工程款 | |
| 广东珠海 | 劳动争议 、交通事故、涉及抚养费 、赌养费 、履行离婚协议等偏姻家事案件 | |
| 广东佛山 | 交通事故纠纷 、劳动争议 | |
| 陕西西安 | 工伤认定、信息公开、治安行政处罚等行政案件 |
表1：各地法院开展要素式审判的案件类型
（二）上海法院要素式审判的推进情况
1.上海法院要素式审判工作开展情况
上海法院要素式审判工作开展情况见表2。上海地区的要素式审判推进较晚，在审判模式构建上，吸纳前人经验，结合各项配套机制有效运作，逐渐走出了具有上海特色的要素式审判模式。
| 开展区域 | 适用范围 | 覆盖流程及特点举措 |
| 静安 | 融资租赁合同纠纷 | “案件要素三步法”，庭审中采取列表式材料审查。 |
| 闵行 | 民间借贷纠纷、机动车交通事故责任纠纷、物业纠纷 | 开展书状先行和要素式审判，充分做好庭前准备工作，准确归纳争议焦点与审查要点，制作庭审发问提纲，围绕要素开展审理，尽量做到“一庭终结”。 |
| 普陀 | 借款合同纠纷、买卖合同纠纷、机动车交通事故责任纠纷、离婚纠纷、劳动争议等逐步推行要素式审判 | 推动四地法院使用统一的案件要素表和要素式裁判文书模板。 |
| 青浦 | 暂未列明具体适用案件类型 | 推广要素式审判,庭审直接围绕诉讼请求或案件要素进行审理，法官做好法庭笔记，各方当事人直接围绕争议焦点进行陈述。庭后及时裁判、简化文书。简单案件原则上一庭审结。 |
| 上铁 | 针对食品药品安全、轨道交通等涉民生领域的小额诉讼案件 | 制定与其相适应的类型化诉讼程序和要素式裁判文书模板，对审判经验和裁判方法进行归纳和提炼，帮助办案法官在短时间内形成正确审理思路，提升法官驾驭庭审、准确裁判的能力，使小额诉讼案件文书格式简化、内容简单、结构简洁。 |
| 崇明 | 暂未列明具体适用案件类型 | 对简式裁判文书适用情况进行专项检查，助推令状式、要素式、表格式文书使用。 推进电子诉讼材料的深度应用，推动电子卷宗在要素式文书生成、庭审示证、等方面的深度应用。 |
| 徐汇 | 融资租赁 | 要素表和简式文书 |
| 虹口 | 融资租赁、小额诉讼案件 | 要素式文书改革 |
| 一中、黄浦、松江 | 暂未列明具体适用案件类型 | 借助电子信息技术推动要素式文书自动生成 |
表2：上海各区法院开展要素式审判的案件类型
上海各区域的要素式审判改革工作自2019年起步，是按照最高法院关于民事诉讼制度改革的整体要求，配合民事诉讼程序繁简分流改革要求开展的试点工作。案件类型主要集中在涉案标的较低、案件基本事实类似、争议不大但案件量大案件，如融资租赁纠纷、金融借款合同纠纷等。部分法院选择从庭审、文书两个部分择一开展要素式改革工作，少数法院实现从立案要素表填写到庭审要素式审查及裁判使用要素式文书的要素式全流程覆盖。
2.上海法院要素式审判工作发展特征
相较于其它省市法院，上海市的要素式审判改革凸显出智能化的特点，将现代科技与司法实践紧密结合，将人工智能等现代科技融入审判活动。上海高院已研发“民事、行政案件智能辅助办案系统”，涵盖案件要素自动抽取、争议焦点预归纳、办案要件指引、裁判文书自动生成等19项功能设计。该系统在办案前期可通过人工智能手段，对电子卷宗进行快速识别和智能抽取，帮助法官归纳出争议焦点；在后期可通过对卷宗材料及庭审笔录的要素抽取，实现裁判文书内容自动填充，方便法官撰写和核对文书。根据上海市高级人民法院《上海法院智慧法院建设规划（2020-2022）》的要求，上海高院将结合智慧法院审判平台继续推进要素式审判系统的构建，充分利用互联网、大数据、人工智能等现代科技手段，嵌入智能辅助办案系统，满足要素提取、争点识别、类案推送、证据效验等司法实务需要，对办案全流程进行辅助，有效统一民事、行政案件的审理思路，统一法律适用。上海各基层法院也在积极推进人工智能的深度运用工作，如崇明等地区法院，探索电子卷宗在要素式文书生成、庭审示证、上诉案卷移送、程序转化等方面的作用；普陀法院整合智能语音、大数据、语义推理等核心人工智能技术，实现对法律要素的自动提取和判决结果的智能学习。一中院借助信息技术，已实现管辖权异议案件要素式简式文书自动生成。借助智能手段，上海法院在最大限度减少人工环节，助力审判效率进一步提升。
二、理论探索：新型要素式庭审的构建基础
（一）从简案到繁案：要素式审判与限缩式争点整理之融合
传统的要素式审判仅适用于简单案件，其根本原因在于从典型案例中提炼要素的方式和传统案件审理方式决定其只能适用于案情相对固定的类型化案件。要提高繁案的审理效率，应结合人工智能要素点的实时采集技术，运用好多阶段限缩式的争点整理程序。限缩式争点整理即诉讼中法官边释明边整理争点，当事人边主张边协商争点，在争点的不断归纳和限缩中实现裁判焦点的集中。
1.限缩式争点整理之理念
在缺少律师代理的情况下，要求当事人有针对性地进行诉辩攻防、进行充分而有效率的主张和举证已属困难，更遑论让当事人自行整理争点。我国民事诉讼仍处于从超职权主义向当事人主义的诉讼模式转变的过程中。在这一背景下，应当构建多阶段渐进式的程序，不苛求争点整理的一步到位，而是通过有效的引导逐步实现争点的聚焦和集中审理。
在案件的审理过程中，随着举证、质证的开展，或者经由法官的释明，当事人对一些事实、证据将不再争执，有的争点将不再成为争点；当事人根据案件的审理情况而补充新的证据和主张，就很可能形成新的争点；如果一些先决性的争点通过审理得到解决，很可能导致其他的争点随之变化或不存在。故争点过早地予以固定，可能导致真正的争点无法揭示进而影响裁判的公正性。
2.限缩式争点整理之步骤
理想化的限缩式争点整理分为如下步骤：第一阶段书状先行，原告在立案时即提交诉状证据材料和初步的争点意见，被告在提交答辩状时一并提交对证据的简单质证意见以及争点意见。第二阶段疑点排除，如果法官在审查当事人提供的案件材料时发现存在疑点，可以发出具体指令，对一些疑问之处要求当事人澄清。第三阶段争点限缩，法官归纳无争议事实及争议焦点，双方围绕争议焦点进一步举证质证，在举证质证基础上排除假性争点，多轮限缩后完成实质争点的归纳。第四阶段释明和心证公开，通过法官引导使当事人对尚存疑点的特定事项予以说明，使其主张更加明确。通过以上四个阶段，一方面使案件审理摒除无意义的举证质证，另一方面防止突袭裁判，庭审内容更加聚焦。
上述限缩式争点整理面临的最大现实问题是：民事案件当事人诉讼能力薄弱，难以对争点自行整理并形成明确意见，同时当事人回应法官的指令也存在一定困难。但要素式审判为上述争点整理方式提供了便利，通过要素表的设计，法官可以将可能存在的事实争点和法律争点体现在要素表内。继而通过比对双方填写的要素表内容或系统智能识别提取电子卷宗中的要素点，由系统智能归纳无争议事实，初步确定案件争点。尔后，法官对于存疑的要素内容，可以要求当事人进一步细化填写或补充证据二次识别提取。通过要素点的辅助比对完成争点限缩。而要素点的设计和指令的安排，就是法官释明和心证公开的过程。（见图1）
图1：要素式审判与限缩式争点整理之融合
（二）从要素到要件：审判思路具象化的逻辑演绎
要提高要素式审判的实用性与可操作性，一个关键点即如何科学提炼类案要素，并将要素有效应用于整个审判流程。要素是涉诉法律关系的基本构成部分即法律事实点。要素提炼的过程就是将当事人陈述的案件基本事实进行提取、简化、归类的过程。从演绎推理方法层面考量，要素的确定要与法律要件的确定相结合，运用好大前提-小前提-涵摄的逻辑，在事实整理与法律要件匹配中形成有效穿梭路径。
1.类案裁判指引与要件归类
科学提炼要素的前提是做好类案的合理划分。《法学方法论》指出，法律概念性规定的后面，经常还是类型。立法的实质是将法律进行类型化，将抽象的法律概念、原则和价值转化为具体的法律规范。而司法的实质则是对生活事实进行分类，归入标准类型的司法分类，继而将相应的法律规范予以匹配适用。类案划分的过程应该是法律规范的要件提取分类和法律事实的解构归纳相结合。以交通损害赔偿案件为例，根据司法解释，当事人可以请求的赔偿范围有十三种类型，确定当事人责任的法律要件和事实要素都较为确定，因此对该类案件类型化的过程比较清晰。而对于较为复杂的案件，类案划分则要依靠大量审判实践中形成的经验，不拘泥于法律规范文字表面，而是深挖其背后隐藏的类型，通过对法律事实和自然事实的处理将其与既定的法律规范相勾连。
类案的划分应当由司法机关以大量裁判案例为基础，进行系统性的调研梳理。目前，部分地方司法机关对类案划分、梳理工作进行了有益探索。以S市高级人民法院编撰的《类案办案要件指南》为例，在全市法院范围内广泛征集需求建议215个，经专家审核、研究后，以案由为标准，划分50个关注度高、意见较为集中的指南，每个指南下又再次区分二级、三级类案，对常见类案问题全覆盖，依照“审查要点、注意事项、规范指引、典型案例”格式对类案裁判经验进行总结。强调项目式、要素式方式表述，着力突出重点内容。将要件指南中的典型案例嵌入上海法院案例库和民事、行政智能辅助系统，为类案和新类型案件强制检索机制建设提供检索资源。（见图2）
图2：S市人民法院《融资租赁合同纠纷类案办案要件指南》节选
2.类案要素表之科学设计
完成类案划分及审判经验成果转化后，下一步即科学设计类案要素。我国是成文法系国家，成文法律适用的基本方法是逻辑演绎方法，即把抽象的法律条文运用于具体的生活事件，实现从规范到事实，从抽象到具体的演绎方式，把规范中的抽象概念对应于具体生活事件特征，抑或反之。具体到要素式审判方法中，规范对应的是法律要件，事实对应的是案件要素。裁判的逻辑应是规范-事实-规范。在要素提炼的过程中，要体现案件类型化分类后对法律事实的价值判断，将自然事实中不具有法律意义的事实予以舍弃，对其中可以进行法律价值评价的事实进行抽象概括。同时，要素点的设计应当有效凸显案件争点，精确匹配类案指南。具体而言，类案要素表应承载的功能如下：
| 功能 | 描述 |
| 要件事实提炼 | 识别、提取、简化、归类案件基本事实。 |
| 法律要件解构并与匹配事实 | 体现案件类型化分类后对法律事实的价值判断，将自然事实中不具有法律意义的事实予以舍弃，对其中可以进行法律价值评价的事实进行抽象概括。 |
| 有效凸显争点 | 充分凸显案件事实部分相互冲突和矛盾的争点信息，由此界定审判中诉讼双方可能产生的分歧或是能够调和达成一致之处，需要对容易引发争议的要素进行着重单列和细，尤其是涉及纠纷标的金额、计算。 |
| 精确匹配类案指南 | 与类案要件事实高度匹配，根据要素点可以精确链接类案，并推送类案审查要点-注意事项-规范指引-典型案件裁判要点-裁判主文指引。 |
表3：类案要素表承载功能
要素表的设计以厘清系争法律关系为出发点，包含客观事实和主观评价两部分内容，目的是将当事人主张的生活化的事实提炼总结为法律要件事实，将与争讼法律关系无关的事实予以剔除。因此，要素表的内容应当是全面涵盖，同时为了方便当事人理解，要素表的语义设计需科学且简单明了。以融资租赁合同纠纷要素表设计为例，要素表需涵盖构成融资租赁合同关系的各客观要件事实，如合同编号、出租人及承租人信息、租赁物信息、融资款支付信息、保证人（若有）信息；包含合同履行情况及违约情况要件事实，如实际支付融资款信息、承租人已支付租金期数、租金总额、逾期支付租金时间、剩余未付租金等；包含主观要件事实，如是否存在欺诈、重大误解等；还包括程序性事实，如是否有协议管辖、是否约定法律文书送达地址。要素表通过对案件事实及当事人诉求构成要件的拆解和重组，概括提炼出案件审理相关法律事实要素，达到梳理案情、发现争点的法律效果。（见图3）
图3：类案要素表模板（融资租赁合同纠纷）
（三）从初级到高级：人工智能与法官裁判的分工边界
1.人工智能逻辑与其他逻辑的关系
人类认知从初级到高级可以分为五个层级: 神经层级的认知、心理层级的认知、语言层级的认知、思维层级的认知、文化层级的认知。其中神经和心理是人与动物共有的“低阶认知”，以语言为基础、以思维和文化为特征的认知形式是人类特有的 “高阶认知”。要解决人工智能与法官裁判的分工边界问题，就要厘清计算机科学与其他认知科学的关系，以及人工智能逻辑与其他逻辑的关系。
从学科体系解构，认知科学主要包括神经科学、心理学、语言学、哲学、计算机科学以及人类学六大类。比对人工智能学科对上述认知科学进行更深一步分析，将认知科学的学科框架映射到现代逻辑的背景之中，得到认知逻辑的学科框架，包括哲学逻辑、语言逻辑、心理逻辑、人工智能的逻辑、文化与进化的逻辑以及神经系统的逻辑。与人工智能逻辑直接关联的是神经网格逻辑、心理逻辑和语言逻辑。
2.司法的人工智能辅助
据此判断，客观事实认知（神经网格）逻辑、语言逻辑、心理逻辑相关事项可以由人工智能直接对接。其中神经网格逻辑和心理逻辑是人与动物共有的 “低阶逻辑”，现有的人工智能逻辑已能通过图像、文字和声音识别抓取等技术逐步实现对客观事物整体性、恒常性、意义性、选择性加工的神经和心理 “认知”。语言逻辑、哲学逻辑和文化与进化逻辑为人类特有的“高阶认知”。其中，法律语言可以通过机器的学习实现识别、分析与表达。哲学逻辑在法学学科中更多的演绎为法学思维逻辑，法学思维逻辑无法依靠人工智能自主完成，但可以通过庭审和文书智能辅助升级争点整理、演绎、设证、类比等裁判结果获取的逻辑方法。文化与进化逻辑在法学学科中体现为法学价值取向与衡平理念，人工智能只能实现部分机械性裁判行为预判的司法事务，余下绝大部分司法判断权可以通过类案裁判思路的比对推送进行智能辅助。（见图4）
图4：人工智能对司法的辅助功能
三、鼎故革新：新型要素式审判的流程
厘清人工智能与法官裁判的分工边界后，以人工智能为有力依托的新型要素式审判流程图景逐渐清晰。在全新审判流程基础上，以要件事实论为视角，引入限缩式争点整理理论，融合要素与要件的事实证成过程，创新设计实体和程序相结合的动态、立体、综合裁判方法，人民法院应形成新型要素式审判的裁判方法，区分打造简案快审和难案精审两种新型要素式审判模式。当前S市法院人工智能技术稳步发展，现代科技与法院工作的结合愈发紧密，一系列审判新手段正在逐步应用。如类案办案软件，该软件一方面可嵌入电脑系统，借助信息化技术将类案办案指引转化为要件索引，以思维导图的方式一级一级的呈现案件审理的思路和要点，为案件要点梳理和争点提取提供辅助帮助；一方面可转化为“掌中宝”手机APP（见图5），法官可随时通过手机软件对照案件逐级查找案件对应要件直至找到审查要点及注意事项，并内嵌同类案例以供参考。再如S市法院民事、行政案件智能辅助办案系统，该系统辅助功能在客观事实认知（神经网格）逻辑、心理逻辑、语言逻辑、哲学逻辑以及文化与进化的逻辑方面取得阶段性建设成果。
图5：类案办案软件成果转化：“掌中宝”手机APP
下一步的要素式审判改革要依托于人工智能，以法官应用为前端，以类案办案系统、“掌中宝”移动APP及民事、行政案件智能辅助办案系统为前端，以法律数据库、类案检索库、类案办案要件指南为数据库，以法律语义分析技术、语音识别技术、智能识别技术等为后台支撑，形成智能审判辅助系统，对审判流程进行整体优化，整合后要素式审判流程的应然图景如下：
（一）立案：系统识别并回填案件要素表
在立案阶段，系统自动识别案卷材料并导入，形成案件要素表。案件诉讼要素表的生成是要素式审判的重要前提和逻辑起点，通过把冗长的文字叙述提炼为简明扼要的要素点，有助于案件争议焦点的及时锁定。但正如前所述，案件要素表的填写在实践中遭遇多重实施困境，当事人诉讼能力有限、专业程度不高、填写意愿不强等等，都是制约要素式审判顺利开展的现实因素。若是由法官或法官助理在庭前组织证据交换来指导当事人填写要素表，又会构成重复劳动并使得开庭审理流于形式。在此情形下，向科技借生产力是破解上述困境的必然选择。
1.要素表由系统生成并送达被告
在立案时，根据立案或现场或远程的方式的不同，可由法院立案工作人员或当事人自行将起诉状及证据材料上传入立案系统。而自动识别与回填工作可分两步进行：第一步，智能立案系统应当根据起诉材料的结构化数据抽取内容，自动识别和填写包括案件当事人信息、案由、案号、诉讼请求、诉讼标的在内的案件基本信息；第二步，由基本信息确定案件所属类型，自动对应相应类型的案件要素表，并根据原告诉状中写明的诉讼请求、事实与理由以及证据材料，借助智能审判系统中的集中式电子卷宗材料识别引擎，系统可以识别电子卷宗中的要素式标签，自动匹配回填案件要素表（原告）中各项目。（见前述图3）生成的要素表再经原告检查确认，当事人认为要素点回填内容有所不当可以进行修改，对要素点缺失部分也可自行补充，并视情况调整诉讼请求及证据材料。随后在向被告进行送达时，将案件要素表（原告）和证据材料一并送达，被告对原告起诉材料和要素表进行浏览后，对于不认可之处在系统中进行修改，并形成案件要素表（被告）。
2.要素表经确认产生自认的法律效果
当事人对要素表内容的确认具有对案件事实的自认的法律效果。智能审判系统汇总两份要素表后，通过对两份表格的比对分析，汇总生成最终的案件要素表。（见图6）该份要素表集合了当事人自认的事实和双方相左之意见，形成包含无争议事实要点及争议焦点两部分内容的总表，完成对案件的第一步梳理工作。
但要素表的有效确认是建立在当事人具有一定诉讼能力的基础假设之上。实践中还存在案件的原告或被告并不具有充分理解要素表内容能力的情况，当事人无法完成对要素表进行确认、修改或补充等工作，在此情况下，要素表完全依靠智能识别技术进行填写，填写内容因为没有经过当事人确认因而达不到自认的法律效果，但达到了帮助法官梳理案件事实和证据的效果，有效分析归纳了争议焦点，有助于快速清晰了解案件脉络，是法官判案断案的有力参考材料。
要素表自动生成功能可以化解以往当事人填写要素表水平不高、意愿不强的现实困境，大幅提升要素式审判的适用率。但在智能审判系统的应用过程中，要避免由于文本识别失败和要素表涵盖不足产生的误差。针对文本识别问题，系统应设置证据审查功能，对当事人材料上传的格式、清晰度等作出要求，对于识别不清的内容及时告知当事人重新上传或自行补正。针对要素表设计问题，则需法院集合智慧并借助历史大数据，对不同案件进行分门别类的设计，只有把要素表这个要素式审判的起步和源头抓好，才能在后续的审判工作中事半功倍。
图6：S市法院民事、行政案件智能辅助办案系统案件要素表
（二）分案：结合要素点优化案件繁简分流
分案阶段，智能审判系统以优化的算法对案件的难易程度进行判断，实现繁简分流。繁简分流是在立案之后，根据案件的难易程度对案件进行轻重分离、快慢分道，从而加快案件的审理速度，有效降低当事人诉讼成本，进一步优化司法资源配置。基于繁简分流应然之义，要素式审判也分为简案和繁案两种模式。简案的审判流程为：要素表生成—简化庭审或要素式庭审—裁判文书智能辅助生成，繁案的要素式审判流程则可以概括为：要素表生成—疑点排除—争点限缩式庭审或传统庭审—参考类案推送完成裁判文书（具体裁判方法后文展开）。因此，科学化的繁简分流是要素式审判因案施策的前提。
但长期以来，如何科学评估案件难易程度一直是审判管理中的难点问题，全国亦没有形成较为统一的尺度。当前多数法院在进行案件繁简分流工作中，普遍采用人工分拣手段，由立案人员对案件进行初步的判断，对于判断为简单的案件交给速裁团队审理，其余案件交由个审判庭进行处理。这种分案方式具有操作简单应用快速的特点，但无法避免分案人员主观性导致的分案差异，因此容易导致繁简分流标准的随意性和不规范。此外，只挑简案而不对余下案件进一步细分，这对后续案件审理程序及审判资源分配都有一定的负面影响，并制约疑难复杂案件审理质量的提升。S市目前实践中采用的是权重系数法，即通过归纳与案件难易相关的要素，然后再对要素赋予权重值，最终对每个案件形成一个体现其难易程度的分值。除此之外，还应在权重系数模块基础上，对电子卷宗叠加要素标签，实现案件繁简分流的精细化管理。具体流程如下：
1.第一阶段权重系数法分案
采用权重系数法对案件进行第一阶段的分流。采用权重系数模型对立案阶段易于提取的、直观的数据，如案由、诉讼请求、标的金额、当事人数量、证据情况、刑罚程度、原审案件权重系数等进行综合测算，根据计算出的权重系数对案件难易程度进行简单分类，权重系数较大程度低于默认值的，筛选为案件事实清楚、法律关系简单的典型简案；权重系数略低于默认值的，分为普通简案；权重系数约等于默认值的，划分为普通案件；权重系数高于默认值的，划分为繁案。将筛选出的典型简案纳入快审速裁程序，余下的普通简案、普案、繁案交由审判庭进行下一步处理，对所有案件形成由繁至简的案件四分格局。
2.第二阶段小额诉讼分案
通过诉讼标的额和要素表（原告）分析对案件进行第二阶段分流。此阶段筛选目标是选出适宜小额诉讼审理程序的案件。以往对小额诉讼程序进行选择时，以诉讼标的额为唯一指标，标的额低于五万元的案件一律归入小额诉讼程序进行审理。但标的额与争议度并非一一对应关系，这样的匹配方式不仅过于简单，还容易导致难案简审，等到审理过程中发现案情复杂后还需转换程序，造成诉累。新的分类方法结合要素表对案件难易程度进行判断，通过对诉讼请求、事实理由、证据材料的归纳出要素表并进行分析及判断，联系历史案件审理情况，对案件的争议情况作出预判。标的额在五万以下且争议不大的案件，归入小额诉讼程序审理，剩余案件等待下一步的繁简分流工作。
3.第三阶段要素争议值系数分案
结合要素表分析对案件难易程度进行精细化分类。要素表中的各要素应当匹配“争议值”标准，易于查明的争议要素争议值低，难以查明的争议要素争议值高，有多项争议焦点的，争议值可通过计算公式叠加计算，但多项易于查明的争议要素叠加的争议值通过计算后总的争议值也应低于复杂争议焦点的争议值。争议值的大小可参考类案办案系统及“掌中宝”为标准，以各要点的审查要件及注意事项为参考要素进行衡量，设定争议值大小。随后智能审判系统通过对要素表争议焦点部分内容的分析，计算要素表争议值及各争议点争议程度，得出“争议度”数据值，据此判断双方争议大小。将争议度与第一步权重系数模型计算得出的数据共同比较，推荐适合的庭审方式：对于权重系数模型中工作量略低于默认值，双方争议度低于一般值的，可采用简易程序要素式庭审方式，出具表格式或令状式裁判文书；对于权重系数模型中工作量略低于默认值，双方争议度约等于一般值的，可按照简易程序要素式庭审，并出具要素式裁判文书；对于权重系数模型中工作量高于或等于默认值，双方争议度低于一般值的，根据事实是否易查明、法律适用是否明确，人工选择按照简易程序审理或普通程序独任制审理；对于权重系数模型中工作量高于或等于默认值，双方争议度高于或等于一般值的，按照普通程序合议制进行审理。权重系数模型中工作量高于默认值的案件，其庭审方式的选择是按照要素式模式、争点限缩式模式抑或传统模式由法官酌定。无论案件繁简，选择何种程序进行审理，要素式审判均能通过事实的分项整理对案情提炼、争点整理和要件涵摄提供辅助。
（三）庭前：智能审查事实并完成争点预归纳
庭前阶段，智能审判系统在回填归纳要素点并进行繁简分流之后，结合要素表提示的各项事实要件，对案件事实进行初步审查。系统在嵌入办案要件库、类案办案要件指南库、证据规则库等12个数据资源库的基础上，辅助法官对案件事实及法律争议进行庭前审查。
1.辅助归纳提炼争议焦点
智能审判系统通过分析双方当事人案件要素表的填写情况，辅助法官智能比对当事人之间要素点的差异，对均填写的内容通过比对进而发现有争议之处，对未填写及无证据支持的内容予以标注，提示法官待查明的案件事实。同时系统的类案办案系统通过对卷宗材料的分析读取，完成对案件事实要件的提取，并按照类案办案指引中的案件索引，逐层比对案件事实要件，直至定位到案件办理的具体要素，以此更加高效的发现争议焦点。最终智能办案系统将全案要素点提炼归纳为无争议要件、有争议要件和待审查要件，形成庭前事实争点的预归纳。如在机动车损失保险合同纠纷案件中，通过比对总结要素表要素后发现，双方当事人对起诉主体资格、保险合同关系、事故发生在保险期间等事实无争议；对驾驶员是否具有离开事故现场的情形有争议；对车辆损失程度无法举证证明。
2.辅助提示办案要件
在将全案要素点提炼归纳为无争议要件、有争议要件和待审查要件后，对于无争议要件做简单审查排除虚假诉讼之可能即可，对于有争议要件及待审查要件进行仔细审查。智能办案系统基于类案办案要件指南库的提示，以案由、要素类型、要素点为检索索引，查询到该要素点具体办案指引，并通过对案卷材料库及办案指引提示的比对，发现各要素点项下所涉证据是否缺失并向法官做出提示。同时法官可通过“掌中宝”APP对争议点的审查要点进行查阅，实现便捷、便携、高效功能。“掌中宝”APP内有搜索功能，法官在搜索栏里输入关键词即可匹配具体模块，查看该要点下的审查要件及注意事项。如前述举例中，当事人对驾驶员是否离开过事故现场存在争议，类案办案系统根据财产保险合同纠纷的案由、机动车损失险免责事由的要素点分类及驾驶员离开事故现场的关键词，快速定位到办案要件指南中对应的“离开事故现场”部分，并根据该部分提示的审查要点、注意事项提示法官庭审调查的重点及可能存在的证据缺漏，法官可通过“掌中宝”随时查看这些要点。
3.辅助推送相似案例
所谓类案，指与待决案件在基本事实、争议焦点、法律适用问题等方面具有相似性，且已经人民法院裁判生效的案件，以抽象的“法律事实相似”为核心标准，兼顾“具象事件情节特征相似”。类案办案系统及“掌中宝”均匹配了类案推送功能。类案推送可以在庭前准备阶段，为法官提供审理要点参考。纠纷解决通常围绕争议焦点展开，为保障庭审流畅，法官在庭前需要整理庭审审理要点，对于部分法律关系复杂的案件，审判要素认定和裁量相对复杂，业务标准尚不统一，导致审理要点整理慢、精准度低。而类案推动可通过要素匹配，解构所推送案例的事实、法律争点，使法官在庭前准备阶段，就能熟悉类型化案件的审理思路。智能审判系统首先应通过提取归纳每个案件的案件事实、要素、争议焦点等信息、整理当事人诉辩意见及卷宗材料，对每个案件进行结构及重组，构建一套完善的个案信息解析模型，进而匹配和推送相关类案。在解析模型构建的基础上，通过解析模型，及精准定位案件争议焦点的前提下，通过大数据分析及比对，向法官推送具有类似争议焦点情节的案例，若有多个争议焦点，则依照对多焦点重合度及审理级别对案件进行排序，重合度强、审理级别高的案件推送在前，重合度低、审理级别低的排序在后并列明具体重合的争议焦点名称。以“是否离开事故现场”争议焦点举例，系统经分析焦点后，推送具有类似情节的上海金融法院裁判的上海浦发环境服务有限公司与中国大地财产保险股份有限公司上海分公司财产保险合同纠纷案进行推送，通过对类案裁判要旨的学习，法官可快速知晓保险合同中所约定的“在未依法采取措施的情况下驾驶被保险机动车离开事故现场”的免责情形，从适用的前提条件应是驾驶员明知或应当知道发生事故而不采取措施驶离现场，而非仅有“驶离现场”这一客观行为，从而快速准确的对庭审调查的重点进行把握，精准的开展庭审活动。（见图7）
图7：结合要素点进行案件争点预归纳
（四）庭审：选择合适的庭审方式
庭审阶段，按照法官对庭审方式的选择，智能审判系统区分不同庭审类别辅助庭审高效率开展，并同步更新要素表。通过前期的要素提取、对比等工作，案件的争点已经基本确定，案件进入下一步即开庭审理阶段。这一阶段，法官可根据案情、案件复杂度及适用的审判程序等，选择要素式、争点限缩式或传统式庭审方式开展庭审活动。所谓要素式庭审，是指在庭审时法官借要素表将认定案件事实时所考虑的事项向当事人展示，对无争议的事实向双方当事人依法确认，当事人只重点针对争议焦点进行举证、质证及发表辩论意见，庭审也不再局限于法庭调查、法庭辩论等庭审阶段，而是由法官根据庭审的实际情况需要灵活调整。限缩式庭审是指在庭审中引导当事人围绕争点举证、质证和辩论，特别是同通过诉讼各方的发问和法官的释明等排除疑点，使争点变得越来越清晰。传统式庭审即维持原来的采用“法庭事实调查-归纳争议焦点-法庭辩论”的模式，庭审活动按照事实调查、法庭辩论的程序开展，法官对争议焦点的归纳主要用于引导当事人开展法庭辩论。
1.简易案件采用要素式审理方式
庭审方式的选择来源于法官对庭审方式的掌握程度和基于案件难易程度的判断，简案要素审、繁案限缩审或亦可根据法官偏好选择传统庭审。在简单案件中选择要素式庭审，庭审环节不再拘束于传统的法庭调查和法庭辩论阶段进行，而是紧紧围绕要素进行，同过庭前要素表双方有争议无争议的事实要素已经确定，双方争议焦点也已明确，庭审时，法官先对要素表中列明的双方无争议事项及争议焦点向双方二次确认，确认后在法庭调查环节时仅对有争议的要素进行调查，引导当事人进行举证和陈述，使庭审简洁明了、重点突出。智能审判系统通过语音识别与语义识别技术同步对要素表内容进行确认及修改。
2.疑难案件采用限缩式庭审方式
疑难案件中选择限缩式庭审，繁案因事实复杂、证据繁多、争议较大，通过智能庭审应用可实现要素提取、争点整理及疑点排除，提升审理质效。限缩式庭审最重要的两个环节时争点确定及疑点排除，通过争点的确定以及疑点的排除，使当事人主张的事项和案件事实更加明确，从而完成查明事实、正确适用法律的民事诉讼任务。系统通过语音识别、图像识别、视频检索、要素提取和语义理解、智能检索等实现对争点确定以及疑点排除的辅助功能。辅助争点确定方面，前期的书状审查中，已通过要素点提取和对比确定了案件的争议焦点，但可能存在争点确定过大或者当事人提出新的意见和证据导致出现新的争点的问题。例如在财产保险合同纠纷中，原告提出请求被告保险公司支付保险理赔款的诉求，而被告却提出案件属于保险合同拒赔事项、保险公司免责的抗辩，此时很多法官就把是否属于拒赔情形当做案件的争议焦点开始审理，但无疑这个争点的范围是过大的，庭审可以进一步过滤和缩小争点。在庭审时，通过言辞辩论的方式当事人的事实主张会进一步具体化，通过双方当事人的陈述和辩论，法庭确认案件的争议焦点是当事人是否为实习期驾驶牵引挂车之情形，而原告则提出驾驶员为增加准驾实习期内驾驶，同时被告提交了一份新的证据：保险合同，提出保险人未对拒赔条款进行充分提示说明的抗辩，此时案件就出现了一个“拒赔条款是否有效”的新的争议点。在整个争点整理和争点限缩的过程中，人工智能会通过语音识别等技术，及时识别原被告提出的新的要素点，在识别的同时回填要素表并及时提示法官新要素点的出现，并在要素表的基础上结合庭审识别的内容逐步缩小争点范围，辅助法官缩小调查范围和发现解决案件法律和事实问题的关键点。在疑点排除方面，疑点排除是法官形成内心确信的重要手段，如财产保险案件中，保险事故发生的真实性存疑，通过法官发问、当事人回答和当事人的互相发问与回答，帮助法官排除合理怀疑，人工智能辅助提示疑点及排除疑点，对于疑点识别关键点并利用类案办案系统检索更为精确的类案指南内容、寻找审查要点并进行提示，实质化推进庭审。
（五）文书：区分类型完成要素式辅助文书生成
文书写作阶段，区分案件类型选择合适模板生成文书初稿，并推送类案以供参考。裁判文书的写作上，也应当区分简案和繁案，简案略说，可简化裁判说理，以阐述清楚为标准，不必拘泥于传统文书体例及形式；繁案精写，包括重大疑难和新类型的案件，在写作时应对质证意见、争议焦点、事实依据、法律依据、裁判理由等进行详细阐释。无论简案还是繁案，文书写作都依托于要素表及人工智能，智能审判系统以法官应用为前端，以法律数据库、类案检索库、法律语义分析引擎、语音识别引擎等为后台支撑，辅助法官进行裁判文书写作。
1.系统自动生成简案文书
简案中，系统内设多种裁判文书模板，形式上有表格式文书、令状式文书、要素式文书，分类上有金融借款合同纠纷文书、融资租赁合同纠纷文书、财产保险合同纠纷文书等，这些内设的文书模板内容与要素表的内容具有对应性。庭审结束后，法官可选择合适的模板，系统结合最终形成的要素表的内容及对案件的起诉书、答辩状、证据等前置数据和庭审笔录的内容进行智能判断分析后，按照系统内的模板样式要求，对应填入当事人信息、案件由来、审理经过、原告的诉讼请求、事实和理由等相关内容，并且根据对案件事实的分析,系统还会提取后台数据库中相关理由的表达、裁判依据法条及判决选项等的模板嵌入文书,自动生成判决书或其它裁判文书，生成的判决书经法官核对后即可定稿。简案这种文书自动生成功能，不仅能保证文书生成内容完整，还能提高类案审理效率，而且文书内容从庭审笔录中转化而来，真正做到了庭审实质化，并可快速处理简单案件，缓解案多人少的矛盾。
2.系统辅助繁案文书写作
在繁案中，鉴于案件事实复杂程度及争议程度，仍需采用传统的裁判文书方式，进行详尽的说理解释。繁案文书写作中，系统同样结合要素表及当事人材料内容，为裁判文书各个部分的书写提供帮助：在事实查明部分按照时间顺序对案件材料中识别记录的事件进行列明，并推送提示类案要件指南中的审查要点、注意事项；在诉辩意见及质证部分总结双方陈诉并分类归纳；在文书说理部分推送提示典型案例说理库内容、典型案例裁判要点在法条依据部分推送提示规范指引；在判决主文部分推送提示参考主文。智能审判系统的参与会给复杂案件的文书写作带来极大便利，一方面人工智能分担了大量事务性、基础性工作，为疑难案件争取了资源和时间；另一方面有助于法官梳案件事实、查缺补漏，避免文书出现因看错而产生的数据错误，防止错案、冤案的产生。
无论是在简案还是繁案中，类案检索与推送都是必要的辅助功能。基本事实与争议焦点固定后，类案办案系统以事实与争议焦点为检索基础，在案情事实相似案例、认定内容相似案例、法律依据相似案例三个维度层面进行相似度拟合计算，通过大数据匹配锁定同案类案精准关联，快速准确匹配类案，并将呈现的类案结果按照相似度由高至低依次排列，供参考使用。类案办案系统不仅为法官推送筛选相似程度高的案例,法官还可以点选某一相似案例,实时比对正在拟稿的文书,避免“同案不同判”和“法律适用不统一”的问题。类案办案系统的应用可进一步统一裁判标准，提升法官办案能力，保障司法公正、权威、高效。
四、优化路径：新型要素式审判的裁判方法
以新型要素式审判流程为基础，司法裁判的方法也将随之发生变化。法院应区分繁案和简案，设计不同的裁判方法。其中，简案沿袭要素表智能提取回填—略式庭审—要素式裁判文书一键生成的快审方法，繁案的裁判方法则可根据案情难易程度在下述基础方法上进行调整变化：
| 步骤 | 主要内容 | |
| 第一步 | 要件事实初步解构 | 要素式事实自认：签字确认后的要素表内容相当于当事人自认事实，一方当事人在要素表中陈述或明确承认的于己不利事实，另一方无需证明。 但要素表中自认事实与查明的事实不符的，法院不予认可。 |
| 固定权利请求：结合要素表明确当事人诉讼请求的含义； 如要素表中内容与诉讼请求有所矛盾，要求当事人进一步明确诉讼请求； 发现诉讼请求之间的矛盾之处，要求当事人作出选择； 对照要素表检查诉讼请求是否遗漏。 | ||
| 第二步 | 权利基础规范链接 | 寻找请求权、抗辩权基础规范：通过要素标签将个案匹配办案要件库中的类案，法官审查后个案直接归入或调整后归入合适的类案项下。 法官根据类案推送的规范指引，结合自身的业务知识，寻找双方的请求权、抗辩权基础规范。 |
| 第三步 | 法律要件与要件事实首次比对 | 分解法律要件：法律要件可以分为事实性要件和评价性要件，后者主要为价值判断，需结合一项或几项基础事实要件进行判断。 |
| 解析要件事实：讲法律要件与要素表中体现的要件事实进行比对。要素表的设计应当引导当事人将要件事实罗列清晰，通过要素表的分项梳理，可以降低法律要件与要件事实比对的难度。 | ||
| 第四步 | 疑点排除 | 要素补充修正：法官发现存在要素缺失，或者各方填写的要素出现矛盾，可以发出具体指令，对一些存疑之处要求当事人进一步详细填写要素表，有必要时补充提供证据材料，或提供书面意见。 |
| 争点预整理：系统通过比对当事人的要素表内容，智能归纳无争议事实，初步确定案件争点，法官在系统预整理的争点基础上进行审核调整。 | ||
| 第五步 | 要件事实证明 | 限缩式争点整理：双方围绕争议焦点进一步举证，并提交书面质证意见。如果经过一轮诉答争点还不够明确，法官可以对双方需要进一步质证的内容发出明确指令，要求双方提交第二轮书证，尔后以争点为核心，通过庭审组织各方当事人开展事实查明。 |
| 法官心证公开：法官结合要素表的更新，以及类案裁判指南推送的审查要点，及时将心证结论开示给当事人，通过引导使当事人对特定事项予以说明，促使其围绕法官的心证展开诉讼行为。 | ||
| 第六步 | 事实认定 | 补充质证：法官对限缩后的争点进行事实认定，结合庭审中更新的要素表，以及推送的类案案件审查要点、注意事项和规范指引。仍有待证事实处于真伪不明状态的，组织双方开展补充证据质证。 |
| 比对认定要件事实：根据各方证据和质证过程，认定案件要件事实。此时如仍有部分事实无法查证，则根据结果意义上的证明责任分配原则，由负担客观证明责任的一方承担相应后果。 | ||
| 第七步 | 要件事实与法律要件涵摄 | 将查明的事实与权利基础规范要件逐一比对分析，参考类案要件办案指南推送的规范指引、典型案件裁判要点和裁判主文指引，确定要件事实和法律要件的涵摄结论。如果要件事实充分法律要件齐全，则法效果得以发生，反之则不发生。 |
表4：七步式裁判方法
第一步：要件事实初步解构（要素式事实自认+固定权利请求）
生成要素表确定当事人自认事实。人工智能支撑平台通过识别、提取电子卷宗中的要素式标签，自动生成原、被告双方要素表，由当事人对要素表进行检查确认、修改、酌情补充。签字确认后的要素表内容相当于当事人自认事实，一方当事人在要素表中陈述或明确承认的于己不利事实，另一方无需证明。但要素表中自认事实与查明的事实不符的，法院不予认可。据此，法官通过要素表中对各要素点的分解形成案件要件事实的初步解构。
在要素表的基础上固定权利请求。法官根据上述生成的要素表内容，与诉状中的诉讼请求进行比对，完成如下目标：一是结合要素表明确当事人诉讼请求的含义；二是如要素表中内容与诉讼请求有所矛盾，要求当事人进一步明确诉讼请求；三是发现诉讼请求之间的矛盾之处，要求当事人作出选择；四是对照要素表检查诉讼请求是否遗漏。根据上述内容完成权利请求的固定。
第二步：权利基础规范链接（寻找请求权、抗辩权基础规范）
结合类案比对确定请求权、抗辩权基础规范。要件事实初步解构后，法官应当对双方的请求权和抗辩权基础规范进行寻找。法律发现是从“宽泛”到“具体”逐步限缩的过程，传统“法官找法”的过程是由法官结合法律知识和类案积累，将个案从“无名”到“有名”，实现类型化归入，继而完成权利基础的发现。新型要素式审判中，依靠类案推送模块，系统可以通过要素标签将个案匹配办案要件库中的类案，法官审查后个案直接归入或调整后归入合适的类案项下。法官根据类案推送的规范指引，结合自身的业务知识，寻找双方的请求权、抗辩权基础规范。
第三步：法律要件与要件事实首次比对（分解法律要件+解析要件事实）
找到权利请求基础规范后，应当对其构成要件进行分析，与要素表中体现的要件事实进行比对。其中，法律要件可以分为事实性要件和评价性要件，后者主要为价值判断，需结合一项或几项基础事实要件进行判断。要素表的设计应当引导当事人将要件事实罗列清晰，通过要素表的分项梳理，可以降低法律要件与要件事实比对的难度。如果首次形成的要素表中要素并不完整，或未能充分体现评价性要件，则应在下一步疑点排除步骤中进行完善。
第四步：疑点排除（要素补充修正+争点预整理）
疑点排除是对法律要件的补充过程。如果法官在审查当事人提供的案件材料和要素表时，发现存在要素缺失，或者各方填写的要素出现矛盾，可以发出具体指令，对一些存疑之处要求当事人进一步详细填写要素表，有必要时补充提供证据材料，或提供书面意见。
通过要素表完成争点预整理。系统通过比对当事人的要素表内容，智能归纳无争议事实，初步确定案件争点，法官在系统预整理的争点基础上进行审核调整。需要认清的现实情况是，囿于当事人提供书状材料的不足，以及实践中普遍存在的当事人当庭突袭提交证据等情况，要素表的庭前生成可能并不完整。即使经过法官指令，效果也不一定符合预期。但毋庸置疑的是，通过要素表对要件事实的解构，必定使争点的整理路径更为清晰。综上，此时的争点整理仅仅是预估两造攻击防御的靶向，而非完全固定争点。
第五步：要件事实证明（限缩式争点整理+法官心证公开）
争点预整理后，法官归纳无争议事实及争议焦点，双方围绕争议焦点进一步举证，并提交书面质证意见。如果经过一轮诉答争点还不够明确，法官可以对双方需要进一步质证的内容发出明确指令，要求双方提交第二轮书证，多轮限缩后完成实质争点的归纳。尔后，即可以争点为核心，通过庭审组织各方当事人开展事实查明。对于要素表中已经确认的无争议部分，除法官认为有必要进行真实性审查外，无需进行举证质证。对于存疑争点，法官根据证据规则分配举证责任，要求当事人在庭审中集中对焦点进行攻防。
法官结合要素表及时将心证结论开示。庭审记录方式改革后，音字转换模块可以对庭审笔录中的要素点进行识别提取，即时回填到要素表，法官在庭审中查看实时更新的要素表，便于心证的形成，同时引导各方的庭审攻防更加聚焦。因此，要素式庭审不必拘泥于以要素为核心展开辩论，法官可以根据案件的繁简情况、要素查明情况、类案经验自主选择简化庭审、要素式庭审、争点限缩式庭审或传统庭审方式释明和心证公开，在攻防过程中，法官应当结合要素表的更新，以及类案裁判指南推送的审查要点，及时将心证结论开示给当事人，通过引导使当事人对特定事项予以说明，促使其围绕法官的心证展开诉讼行为。
第六步：事实认定（补充质证+比对认定要件事实）
庭审结束后，法官对限缩后的争点进行事实认定，结合庭审中更新的要素表，以及推送的类案案件审查要点、注意事项和规范指引。仍有待证事实处于真伪不明状态的，组织双方开展补充证据质证。
法官根据各方证据和质证过程，认定案件要件事实。此时如仍有部分事实无法查证，则根据结果意义上的证明责任分配原则，由负担客观证明责任的一方承担相应后果。
第七步：要件事实与法律要件涵摄
法官将查明的事实与权利基础规范要件逐一比对分析，参考类案要件办案指南推送的规范指引、典型案件裁判要点和裁判主文指引，确定要件事实和法律要件的涵摄结论。如果要件事实充分法律要件齐全，则法效果得以发生，反之则不发生。
在案件审理的过程中，案件繁简的判断标准可能各不一致，裁判方法的选择也各有取舍。要素式审判的流程和裁判方法其精义是相通的，各模式在繁简案件之间可以实现互相转化。针对难易程度不同的案件，法官在选取审判流程、裁判方法时可以在繁式和略式之间有所取舍，不必拘泥于某一种固定形式，在案件审理的过程中也可以根据案情进行及时调整。
结语
对于人工智能而言，像“法律人那样思考”已经不再是一种愿景，更不是一种奢望。在人工智能辅助之下，新型要素式审判将助力实现“繁案精审，简案快审”，使法院审判流程和方法呈现全新样貌。