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本文中，我们将以近期办理的一起刑事案件为例，讲讲我们是如何利用聚法案例和法律大数据报告，在15分钟内赢得客户的青睐，并最终为当事人争取到理想的损害赔偿金。 基本案情： 2017年10月20日，犯罪嫌疑人王某在宵夜时因口角与他人发生争执，王某扔出的啤酒瓶子误将旁观的被害人李某砸伤，经鉴定为轻伤二级。 （我律所接受被害人李某的委托，参与刑事赔偿协议的调解。） 技巧一：利用“HOLO系统”迅速判断案件性质。 10月27日上午，被害人李某通过电话进行法律咨询，在简单描述案情后，李某说：“派出所将在下午组织我们双方调解，承办民警说对方因为不是故意行为，根据伤情鉴定情况可能不构成过失致人重伤罪。到时候羁押时间到了，可能就要放人的，希望我们能够好好调解。对方还请了律师，我此时应该怎么办？” 纳尼！案由怎么可能是过失致人重伤罪呢，根据这案情，涉嫌案由应该是寻衅滋事罪才对呀，为核实自己对案情判断，我一边接电话，一边打开聚法案例，查看管辖法院是否已有相似案情的生效文书。 第一步：打开聚法案例。在网页地址栏输入“www.jufaanli.com” 第二步：选择案由。在搜索框中输入“寻隙滋事罪”，点击对话框中弹出的“案由 寻衅滋事罪”。 第三步:点击进入“HOLO系统” 第四步:选择管辖法院，点击HOLO系统中的“审理法院”，在下拉菜单中点击案件的管辖法院。 此时检索案件数由135056件，缩小到1152件。 第五步：输入关键词，缩小检索范围。在搜索框中输入“轻伤二级”，点击“在结果中查找”。 此时检索案件数由1152件，缩小到176件。 重复第五步：在搜索框中输入“啤酒瓶”，点击“在结果中查找”。 此时检索案件数由178件，缩小到21件。 第六步：选取HOLO系统中“审理程序”，点击下列菜单中“二审”，首先查看二审法院的裁判文书。 第七步：通过阅读裁判文书，找到精准案例。 阅读检索的判决文书，很快就找到案号为（2015）穗中法刑一终字第720号的相似判决。该文书中的被告人也是因为宵夜喝酒，与邻桌发生口角冲突，用啤酒瓶将上前劝架的被害人打成轻伤二级。最后，法院认定其构成寻衅滋事罪，判处了有期徒刑一年六个月。 （有判例就够了吗？小编作为一名严谨的律师，当然还要找找法条依据。） 技巧二：通过相似案例反向查找法律依据 第八步：通过阅读该份判决文书“法院认为”部分，反向查找法律依据。 小编发现一审法院裁判时引用了《最高人民法院、最高人民检查院关于办理寻衅滋事刑事案件适用法律若干问题的解释》（下文简称《解释》）第一条、第二条。 第九步：在聚法案例首页——选择“法规搜索”——选择按“标题”检索——将《解释》文字粘贴到检索框中——点击检索按键。
找到《解释》原文，通过阅读第一条、第二条内容明确： 1、 行为人发泄情绪、逞强耍横、无事生非行为应认定为“寻衅滋事”。 2、 随意殴打他人、破坏社会秩序致一人轻伤的已构成寻衅滋事罪中的“情节恶劣”。 第十步：将该份判决书和《解释》下载为word版本，并对重点内容进行标注后，通过微信发给了被害人。
电话咨询期间，我们向被害人李某提供了精准的案例和法律依据，并告知其我们的分析判断： 1、 犯罪嫌疑人王某涉嫌的罪名应该是寻衅滋事罪，而非过致人重伤罪。 2、 派出所民警之所以给被害人一定的压力，很有可能是希望促成双方当事人达成刑事和解协议。 3、 此时案件应该还在公安机关，检察院尚未批准逮捕犯罪嫌疑人，此时谈判对我方较为有利。 不到15分钟，李某就从被害人成为了我所的委托人。 接受委托后，下午我们就要参与刑事赔偿协议的调解。然而，律所其它律师都出庭了，作为青年律师如何面对对方经验丰富的律师，又如何在这么短时间内客观分析谈判双方的优劣势，从而取得谈判的主导地位呢？ 这时我们就要用到下一技巧。 技巧三：通过大数据取得谈判桌上的主导优势。 2017年5月份，我所正好利用聚法案例，选取了广州市辖区内2005年-2017年的1051份寻衅滋事罪判决文书，制作了《广州地区寻衅滋事罪大数据报告》。
通过研读大数据报告，小编针对该罪名的审判规律，有针对性的准备了相关问题和谈判策略。 下面，就是小编如何利用大数据和对方律师及家属谈判博弈的部分精彩过程。 对方律师一看就知是位经验丰富的老司机，先是对我方委托人表示道歉，愿意积极赔偿，然后就表示致害人家庭经济困难，提出的方案也较低，不能弥补我方的损失，最后还委婉的“温馨提示”，这类案件公安一般会会取保候审的，即便到了法院判处缓刑机率也较大，进入诉讼程序只会加大双方的诉累。” （对于年轻律师的我，只想说经验不足，唯有大数据来补。） 我们未做过多争辩论，直接拿出打印好的《广州地区寻衅滋事罪大数据报告》，客观为对方律师和家属分析该罪名的各项数据。 “虽然我们现在是李某的委托人，但是这份《广州地区寻衅滋事罪大数据报告》是我们在5月份就研究，并在“法纳刑辩”公众号发布了的，里面研究了广州12年来1051份判决文书，涉及1782名被告人，其中只有262人取保候审，取保比率为14.7%，只有378人判处缓刑，缓刑率为21.2%。”
“虽然相比其它刑事案，寻衅滋事的取保率和缓刑率并不算低，但是大数据报告还有如下特点：第一、在这1051份案件中，563件是仅造成被害人轻微伤，还有190件案件是仅造成经济财产损失，而批准取保和判处缓刑的案件都集中在这753件案件中；第二、被害人伤情情况和受伤人数对判处徒刑有较大影响，其中，在判处2年以上有期徒刑的案件中，80%的案件有1-2名被害人被鉴定为轻伤；第三、在统计，没有取得被害人谅解的被告人，一般都会判处实刑。”
对方律师眉云紧锁。 此时，我拿出事先准备好的检索案例，用实际判决来辅证数据的客观性。 我将案号为（2015）穗中法刑一终字第720号的判决书（被害人咨询时检索的文书）递给对方律师和家属。
我说：“此份判决书中案情与本案基本一致，而且审理法院就是本案的管辖法院，文书中被告人没有赔偿，也没有取得谅解，最后被判处了一年八个月的有期徒刑。” 对方家属急忙补充说：“但是我们是愿意积极赔偿的，也希望能够取得你们的谅解。” 此时，我又拿出一份检索案例（案号：（2015）鄂十堰中刑终字第00070号），检索方法可参考技巧一。 我说：“虽然家属愿意积极赔偿，但是在不同阶段赔偿取得的效果也是极不一样的，该案案情也和本案相似，也是啤酒瓶导致的轻伤二级伤害。但是该案是进入审理阶段，被告人在法院组织的调解下才赔付了被害人7万元，虽然也取得了谅解，但是被告人还是被判了一年六个月有期徒刑。” 家属看着判决书，沉默良久。 我客观强调：“相比这两份判决文书而言，本案的具体细节其实对王某更加不利。一是王某有积极殴打他人行为，可认定为主犯；二是王某是被群众扭送到派出所，所以不具有自首的从轻情节；三是王某具有前科代表有行为劣迹，也将更难取保或者判处缓刑。” 听完我们客观的分析，对方家属意识案件进程的紧迫性，以及我方提出赔偿数额的客观性。 三天后，对方家属主动电话给被害人，并达成了人身损害赔偿协议。 至此，我们运用精准案例和大数据成功为被害人李某争取到合理的损害赔偿赔金，当事人也对我们专业判断、数据分析、谈判技巧给于了高度的肯定。 虽然，此次刑事赔偿调解获得教好的结果，但其实背后也是有着长期的付出和积淀。
“一入大数据深似海”，我们法纳的小伙伴在做刑事罪名大数据过程中，时不时会这样调侃一下自己，但是这次我们真心要感谢 “聚法案例” 和“大数据报告”。 感谢聚法案例的HOLO系统及其交叉检索功能，为我们律师快速找到了相似案例，通过借鉴前例，双方当事人对案情认识才能趋向一致；也要感谢大数据的客观分析，正是因为大量案例的研究分析和数据展示，才让各自的预期趋向合理公平，避免了不必要的消耗，高效的解决社会矛盾。 来源/法纳刑辩 |
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