第五十七章 工作流十一:诉讼案件整理与重大性初筛

什么时候用

诉讼仲裁模块,公开检索加公司提供,拿到几十个案件,要先筛出重大的。典型情形有两种:案件数量多、标的分散,公司只说「都是小案子」;或者执行信息公开网查到终本记录,公司没主动说。

两个来源必须合。公司提供的清单包含未公开的仲裁、调解、和解,但不全;公开检索能查到裁判文书、开庭公告、执行信息、失信和限高,但滞后,且仲裁、调解大多查不到。合成一张总表再筛,缺一个来源,重大案件就可能漏掉。

合表之后第一件事是去重。同一笔纠纷,一审、二审、执行三个案号,公司清单和公开检索各出现一次,不去重就会把标的金额重复计算,一个 800 万的案子被算成 2,400 万,重大性判断直接失真。

检索要留痕。什么时候查的、用哪个库查的、关键词是什么、查到多少条、哪些是公司清单里没有的,都要记下来。报告基准日之后新立的案子查不到,这是正常的;但基准日之前就存在、公司没提供、公开渠道也没查到的案子,就是清单本身的缺口,要在报告里说明检索范围和局限。

指令

你是我的尽调助理,只做清单清洗、合并和规则初筛,不预测结果。

【材料】
案件清单,字段:序号、案号、案由、原告、被告、第三人、
受理法院或仲裁机构、立案日期、标的金额、审理阶段
(一审、二审、再审、执行、已结案)、判决结果、执行状态、
是否终本、是否失信或限高、数据来源(公司提供、公开检索、访谈)。
字段缺失保留空白,不要补全,不要推测。

【初筛标准】命中任一即列为「重大候选」:
1. 标的金额 ≥ 500 万元。
2. 案由涉及:知识产权(专利、商标、著作权、商业秘密)、产品质量、
   环境污染、集体劳动争议(劳动者一方 10 人以上)。
3. 目标公司为被告(含反诉被告、被执行人)。
4. 已进入执行程序且未结案(含终结本次执行)。
5. 可能影响核心资质、主要资产、主要客户合同;
   无法从清单判断的,标「需人工确认」。

【任务】
1. 合并:同一案件的一审、二审、执行,按「同一事实 + 同一当事人」
   合并为一条,保留各审级案号。
2. 去重:公司清单与公开检索重复的,保留信息更全的一条,注明两个来源。
3. 打标:逐案标注命中哪几条标准,可多选。
4. 输出:
   表一 案件总表:全部案件,按标的金额降序。
   表二 重大案件初筛表:命中任一条的,按标的降序,列命中标准。
   表三 待核实清单:字段缺失、案号格式异常、无法判断是否重大的。
5. 统计:案件总数;目标公司为被告、为原告各多少件;
   各审理阶段分布;标的金额合计(去重后)。

【边界】
- 案号、金额、当事人照抄,不改写、不补全、不规范化。
- 不预测胜诉率,不估算赔偿金额,不判断是否构成重大不利影响。
- 不根据案由推测案情。
- 关联案件只在「同一事实」时合并;仅当事人相同,不合并。

它会给出什么

表一按标的降序,大致这样:

序号案号案由目标公司地位标的(万元)阶段来源
1(2025)× 民初 ×××× 号买卖合同纠纷被告1,820.00一审公司提供
2(2024)× 民初 ×××× 号侵害商标权纠纷被告1,200.00一审公开检索
3(2024)× 民终 ×××× 号建设工程施工合同纠纷上诉人860.00二审公开检索
4(2025)× 执 ×××× 号买卖合同纠纷被执行人640.00执行公开检索
5(2025)× 民初 ×××× 号劳动合同纠纷被告12.00一审公司提供

表二只留命中标准的:

序号案号案由标的(万元)阶段命中标准
1(2025)× 民初 ×××× 号买卖合同纠纷1,820.00一审①③
2(2024)× 民初 ×××× 号侵害商标权纠纷1,200.00一审①②③
3(2024)× 民终 ×××× 号建设工程施工合同纠纷860.00二审①
4(2025)× 执 ×××× 号买卖合同纠纷640.00执行①③④

表三会写:

序号 7:案号格式为「× 劳人仲案字 ×××× 号」,系劳动仲裁,公开渠道无法核验,标的金额空白,需公司提供裁决书。

序号 12:案由写「其他」,标的 380 万元,无法判断是否属知识产权或产品质量,需调取起诉状。

序号 18:来源为访谈记录,无案号,仅提及「有一笔在谈和解」,需补充书面材料。

统计段:

去重后共 43 件。目标公司为被告 26 件,为原告 17 件。一审 21 件、二审 9 件、执行 8 件、已结案 5 件。标的合计 9,860 万元,其中重大候选 11 件、标的合计 7,240 万元。

表二的「命中标准」用编号,报告正文要能还原成文字。①标的、②案由、③被告、④执行未结、⑤影响经营。一张表里出现「①②③」这样的组合,读者要能一眼看出这个案子为什么被列为重大,不能只给一个「重大」的结论。

统计数字要能互相印证。案件总数 43,被告 26 加原告 17 等于 43,对得上;阶段分布 21 加 9 加 8 加 5 等于 43,对得上;标的合计与总表逐行相加,也要对得上。任何一处对不上,说明合并或去重出了问题,先回头查表,不要急着往下写。

怎么判断

能直接用的:清单清洗、合并去重、按规则打标、排序、统计。这些是规则动作,给它明确标准,它执行得比人稳。几十上百条案件,人工筛一遍要半天,还容易漏。

必须自己判断的:

第一,会不会败诉、要赔多少。这要看案情、证据、管辖、对方履行能力,清单上的字段一个都不够。它如果主动给你一段「胜诉可能性较大」的分析,删掉——那不是基于证据的判断,是基于案由的联想。

第二,500 万不是绝对标准。同一个 500 万,对净资产 2 亿的公司是 2.5%,对净资产 20 亿的公司是 0.25%。重大性要按标的占净资产、营收、净利润的比例看,还要看交易类型:并购看对估值和交割的影响,发行审核看是否构成重大诉讼或重大违法,不同板块口径也不同。500 万只是初筛线,不是结论线。

第三,案由相同,性质可能完全相反。买卖合同纠纷,可能是对方索赔产品质量(我方被告,可能赔钱),也可能是我们追货款(我方原告,可能收钱)。看案由不够,要看当事人地位和诉讼请求。它会把地位列出来,但不会替你判断这意味着什么。

第四,在审案件比已判决案件更值得看。已判决的,看是否履行、是否进入执行、有没有终本;在审的,看不确定性和潜在赔付。很多人只统计已判决的败诉案件,恰恰漏掉了在审的大标的案件——那才是变数。

第五,群体性案件会扩散。一个劳动争议标的 12 万,看起来微不足道;如果同一车间有 60 个员工在谈,潜在敞口是 720 万。清单上只有一个案子,但访谈里可能提到「还有一批人在等这个结果」。这类扩散它看不出来。

第六,报告里的披露口径要单独定。哪些案件进正文、哪些进附表、哪些只在底稿里,取决于报告用途和委托方要求。并购尽调可能把所有在审案件列附表;发行审核关注的是重大诉讼和重大违法,标准更窄但更硬。AI 不知道你的报告给谁看,它只能按你给的规则打标,披露层级要你定。

它做不到的:核实案号真实性(必须回库)、判断案件最新进展(清单和公开数据都滞后)、识别未进入公开渠道的仲裁和调解、判断是否构成监管口径下的「重大诉讼」、评估对方偿付能力、判断是否需要计提预计负债(这是会计判断)。它也无法判断一个案子值不值得和解——那要算诉讼成本、时间成本、商业关系,清单里没有这些变量。

追问示例

第一轮:按占净资产比例排序,标出终本

以 2025 年末净资产 28,000 万元为基数,计算每个案件标的占净资产的比例,按比例降序重排;单独标出已终本的案件,注明终本日期和未履行金额。

产出:

占比最高为 6.5%(1,820 万元),其次 4.3%(1,200 万元)、3.1%(860 万元);超过 3% 的共 3 件。

终本案件 2 件:标的合计 1,240 万元,未履行金额 980 万元,终本日期分别为 2024-11 和 2025-06。两件均已进入执行但未结案,命中标准①③④。

这一问把「标的排序」换成「相对规模排序」,结论立刻不一样:绝对值排第五的案子,占净资产比例可能排第二。

第二轮:按原告被告拆分

请把案件按目标公司为原告、为被告拆成两组,分别统计件数、标的合计、各阶段分布,并列出被告组中标的超过 500 万且在审的案件。

产出:

被告组 26 件、标的 4,860 万元:一审 14 件、二审 5 件、执行 6 件、已结案 1 件。其中标的超过 500 万且在审的 4 件,合计 3,920 万元。

原告组 17 件、标的 2,130 万元:一审 7 件、二审 4 件、执行 2 件、已结案 4 件。

被告组才是有赔付风险的部分。原告组的案子即使赢了,还要看对方有没有钱,回收率是另一个问题。

第三轮:列补充核实清单

基于上面的表,列出还需要补充核实的事项,按优先级排序,每项写清核实渠道。

产出:

一、案号回库核验:43 件中 31 件有完整案号,需逐条回库核对当事人、案由、裁判日期;12 件为仲裁或访谈提及,无案号。

二、执行信息:8 件执行案件,需查终本、限高、失信、股权冻结;已终本 2 件要调终本裁定。

三、关联案件:被告组中有 3 件买卖合同纠纷的原告为同一家公司,需确认是否同一事实,可能合并。

四、保全情况:4 件在审大额案件,需查是否有财产保全、保全金额多少。

五、和解与调解:访谈提到 1 笔在谈和解,需公司提供和解协议或谈判记录。

常见误用

误用一:让它预测胜诉率。

输入案由和标的,输出「胜诉概率 65%」——这个数字没有任何证据基础。它没看合同、没看证据、没看对方抗辩,凭的是案由的统计印象。写进报告,一旦实际败诉,这个百分比就是执业风险。要看胜诉可能,读起诉状、证据目录、庭审笔录,或者问承办律师。

它给的胜诉率还有一个更隐蔽的问题:分母是它训练数据里的同类案件,不是本案。本案的管辖法院、审判庭、对方代理人、证据完整度,一个都没进模型。数字看起来精确,来源是空的。

误用二:只查已判决,不看在审。

已判决的案件是「已发生的事」,在审的才是「可能发生的事」。尽调关心的是后者。公开检索里裁判文书滞后半年到一年,很多在审案件根本查不到,必须靠公司清单、开庭公告、访谈补齐。

误用三:用案由代替事实,用标的代替重大性。

看到「侵害商标权」就认定重大,实际可能是不服裁定的小额案件;看到「买卖合同纠纷」就忽略,实际标的 1,820 万。案由只是分类,重大性要回到标的、当事人地位、阶段、对经营的影响,一项一项看。

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