法律检索清单化：如何应对复杂案件咨询

编者按
巧妙地利用大数据，可以通过法律检索清单化预判商业风险，为客户提供更有价值的风险规避建议以及解决方案。而且利用清单化思维既可以改变客户对于律师经验不足的偏见，又可以将法律服务业务拓展到商业层面。
今日推文，赵伟律师以一起经手案件为例，向大家展现是如何利用大数据分析交易风险从而赢得客户信任的，希望对大家有所帮助。
在大数据时代，每个人既是数据的消费者也是数据的提供者，在这个时代做律师，个人感觉是很幸福的，大量的法律数据公开、智能终端的普及加上移动网络的发达让我们可以随时随地获取大量的数据和信息， 但如何将海量的数据与律师的法律服务融合起来，优质高效地完成工作任务，尽量为客户提供确定性的解决方案成为很多律师新的研究课题。
为此我们也一直在不同的业务领域进行着探索和实践，希望通过数据分析提前预判风险，为业务办理提供有价值的参考意见和解决思路。
数据分析结果个案分析
说到利用数据分析预判风险，大家应该并不陌生，很多律师都会在诉讼业务中利用数据分析提前预判同类型案件争议焦点，观察受理法院裁判观点、法官判案思路等。
非诉业务中我们也常用到信息检索和数据分析识别交易风险，在签订交易文件之前对客户进行风险告知，并设计合同条款帮助客户进行合理规避。
虽然我们都知道有些风险点是法律的硬性规定，发现了却绕不开，但我们仍可以在没有替代方案或替代方案成本更高的时候，通过数据分析明确告诉客户哪些点比较容易产生纠纷，纠纷结果将会是什么，以帮助客户进行决策。
特别是在遇到自己都拿不准的业务问题时，数据分析结果的帮助就显得尤为重要。拿最近接到一位金融类企业客户的电话咨询举例：
一家医疗器械公司（以下称A公司）向银行申请贷款，客户单位拟为其提供保证担保，A公司以其所有的医疗设备为抵押物向客户单位提供反担保，为降低风险快速回笼资金，在A公司发生逾期还款情况被银行追索债权时客户单位要求A公司的母公司（以下称B公司，为上市公司）无条件回购抵押物，价款直接支付给客户单位抵扣代偿本金、利息、罚息和相关费用。
A、B公司均同意上述方案，且三方拟签订《医疗设备回购协议》，其中付款金额和方式及货物交割时间以A公司逾期还款遭到银行追索时的金额和时间为条件，现客户单位因对B公司上述回购义务在法律上的定性问题存疑，要求为其提供法律意见以及对合同文本的条款设计提出方案。
面对客户的需求，我们通过以下三个步骤开展数据分析。
第一步：梳理交易结构，提出问题

梳理交易关系
在跟客户单位经理探讨后我们都觉得这样的约定明显具有担保性质也不违反法律、法规的强制性规定，应为合法有效；
但在回购条件成就时，若B公司拒不履行回购义务法院会如何裁判是客户所担心的，如果法院不认可该协议的担保性质仅判决B公司承担违约责任，那这个协议对客户单位来说就变得毫无意义了。
第二步：拟定检索清单，明确检索目的
搞清楚客户在本次交易中的痛点和亟需解决的问题后，我制作了检索清单如下：

根据需解决的问题制作检索清单
第三步：检索信息、分析数据解决问题
经检索后发现B公司与A公司之间并非母子公司关系，从股权结构上看双方确有关联但关系却不太紧密，但不能排除B公司能够实际控制A公司。
A公司注册成立于2017年，无任何违法处罚、涉诉执行信息、股权结构单一且有上市企业为其“站台”，从检索结果来看是个优质的贷款主体。

A、B公司之间股权结构图
关于B公司单方承诺回购抵押物的定性问题，个人的检索习惯是先从综合搜索引擎着手，搜集一些零碎信息，再从这些信息中寻找比较有价值的检索词，然后再到数据库中进行精确检索或验证，这种方式相较于直接在数据库中不断尝试关键词检索更能提高效率。
一开始我们就说在大数据时代每个人既是数据的消费者也是数据的提供者，很多律师已经习惯将自己的研究成果，办案经验等写成文章上传网络，以前的主流载体是微博，而现在是微信的公众号和朋友圈。所以，一般情况下检索专业问题我都会从微信着手，一搜果然有惊喜。

微信关键词检索
在搜索出来的这篇文章中，主要对最高人民法院(2017)最高法民终353号案的裁判观点进行了分析，案件情况与本次交易的情况非常类似，正准备复制案号放到数据库进行验证的时候，客户单位经理就向我推送了这篇文章，要求我核实一下这个案例是否真实，于是赶紧将案号放到 Alpha 案例库中进行检索，搜到了这个案例，确定了其真实性，并提炼法院观点对应需解决的问题以达到检索目的。

结合检索目的提炼裁判观点及结论
从最高人民法院适用法律的情况来看，现行法律及司法解释并没有对该类型问题作出明确规定，结合法院认定可以看出单方作出的回购承诺原则上为有效，性质为保证担保，但因本案中保证人主体不适格被法院判决为无效并确定了责任承担方式。
回到客户单位准备开展的业务场景中，B公司为商业主体，主体适格，客户单位需要知道的是回购条款有效的前提下承诺人不履行回购义务人民法院会如何裁判的问题，所以问题尚未完全解决需继续按照检索清单进行案例检索。
在 Alpha 案例库中以“承诺回购 抵押物”为关键词检索案例共得到案例60个，再加上行业（金融业）及案由（借款合同纠纷）筛选后得到案例43例：

Alpha 案例库高级检索
经过对43个案例的查看，其中有35个案例是以光大银行CS分行为原告的系列案件，CS分行为在被告路湘通公司处购买汽车、工程机械产品且符合贷款条件的消费者提供贷款，消费者以其所购买的产品为抵押物。
同时被告路湘通公司向CS分行出具《不可撤销回购担保承诺函》承诺在借款人发生逾期情况时回购借款人所购买的汽车或工程机械产品（即抵押物），回购行为不涉及设备的移交，回购价格即为借款人未清偿的借款本息及相关合理费用；
后因借款人逾期还款，CS分行向人民法院提起诉讼要求被告路湘通公司承担回购义务偿还借款。
在该系列案件中受案法院同样认定《不可撤销回购担保承诺函》为保证担保且合法有效，保证人应当对未清偿的借款及利息承担连带清偿责任，关于抵押物原告CS银行享有优先受偿权，回购由保证人在承担保证责任后与借款人按照双方签订的《买卖协议》自行回收。

一审裁判结果分析可视化
从 Alpha 裁判结果分析可视化图表可以看出，这批案件人民法院全部支持了原告诉求，如果未来客户单位这笔交易发生纠纷，这些判决文书虽不能直接作为裁判依据，却也可以作为对客户单位有利的材料向法院提供。
另外，在对《担保法》法条进行检索核验时，通过 Alpha 系统推荐的关联法条发现在2006年最高院就针对《承诺函》的问题向广东省高院作出过批复，对于《承诺函》是否构成我国 《担保法》意义上的保证交由广东省高院结合《承诺函》出具的背景、内容及其他事实进行认定，并未作出明确答复。


Alpha 系统关联法条
经过信息检索、数据分析后，基本上可以确定客户单位设计的交易结构可以施行，风险点就在于保证人为上市公司，主体有其特殊性，为其关联公司提供担保需履行哪些程序或获得哪个机构的授权或批准，若不把好这关，担保有可能被认定为无效。
针对上述问题，根据检索清单中的检索路径进行检索梳理后找到以下规定：

进行检索梳理后得到的规定
根据《合同法司法解释》（一）第四条的规定：“合同法实施以后，人民法院确认合同无效，应当以全国人大及其常委会制定的法律和国务院制定的行政法规为依据，不得以地方性法规、行政规章为依据。”
上述规定中仅《公司法》的规定会影响到本次交易担保的效力问题，虽然对于违反法律规定的担保行为的效力，实践中法院有认定担保行为有效的也有认定为无效的，尚有分歧，持认定担保行为有效的法院认为，相关规定属于内部管理要求，对于公司的对外担保行为没有影响。
而认定担保行为无效的法院则认为《公司法》相关规定是效力性强制规定，合同相对人有审查担保人担保意思决策程序真实有效的义务。
鉴于客户单位属于专业的金融机构，结合以上数据，建议其最好根据B公司章程的规定要求B公司提供有权机构授权或批准其对外进行担保的决议，从源头开始把控风险，避免产生纠纷时被法院认定为没有尽到应尽的审慎义务而成为过错方，导致保证人承担的民事责任，不超过债务人不能清偿部分的二分之一，那就得不偿失了。
最终，我们用数据分析结果给了客户一个客观的法律建议和合同条款设计方案，让客户对我们又增加了一份信任。
数据分析结果经验总结
1.在遇到自己没有碰到过的业务问题时，做信息检索和数据分析最好不要直接在专业数据库中以不断尝试检索词的方式去找，即便找到了有用信息也是个费时费力的事情。个人建议先拟定检索清单，提出问题、规划路径、明确目的。
2.在毫无头绪时，最好先通过综合搜索引擎收集零碎信息，专业问题优先推荐微信和知乎平台，如果检索不到有用信息再切换到百度，然后从零碎信息中提炼关键词进行二次检索。
3.检索到的信息和数据必须要放到专业数据库或者官方网站进行验证，确保数据的真实性和准确性，作为专业律师我们得对自己向客户所说的每一句话负责。
4.法律检索从来都不是一蹴而就的，我们只能在不断的检索中去探索适合自己的检索技巧，提高检索效率，用最短时间找到自己想要的数据，而后快速转化为对自己有用的知识和向客户陈述的依据。
现在，检索和数据分析的运用已经渗入到我们每一个业务办理过程当中，拿到案件资料，接到客户咨询时都会不自觉地拟定一个检索清单，先让数据给我指引一个案件思考的方向。
清单化、数据化的思维让我们在业务办理过程中总是事半功倍而且面对客户时总是信心满满，哪怕是一个自己从来没有遇到过的问题，因为通过检索和数据分析可以让那些内心不确定的疑问变得明朗和确定，同时，数据分析结果更客观，比起苍白的口头解释以及根据自己少量经验得出的判断更能获得客户信任。
未来，我们将继续将大数据与律师业务进行融合，刻意练习自身的数据思维，以寻求在业务领域有所创新，一改客户对青年律师经验不足的偏见，因为数据比起经验来说更具说服力。