很多律师都有这样的经历：

为了研究一个争议问题，

下载了几十份甚至上百份裁判文书。

接下来就是：打开法院文书；阅读；复制；粘贴；做摘要；整理观点；统计结果。

等全部做完，可能已经过去几个小时甚至几天。

而Excel Copilot，正在把这个过程自动化。

大量裁判文书自动转换成结构化表格。


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12752980/1ae468a8d5fb77d5ec10782e7dcdd435.jpg)

## 场景一：裁判文书结构化提取
大多数判决书都包含：

+ 案号
+ 法院
+ 案由
+ 争议焦点
+ 裁判理由
+ 判决结果

可以让Copilot直接提取。

> 请分析裁判文书原文列。
>
> 提取：
>
> 案号；
>
> 法院；
>
> 案由；
>
> 争议焦点；
>
> 裁判观点；
>
> 法律依据；
>
> 裁判结果；
>
> 每份文书对应一行。
>
> 原文未提及内容填写：
>
> 原文未载明。
>


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12752980/bb6a5ed0a7f1f374932fc7663729073a.png)

## 场景二：自动归纳争议焦点
大量案件研究中最麻烦的是：

相同问题，

不同律师写法不同。

例如：

违法解除；

违法解除劳动合同；

解除合法性；

解除程序问题；

本质上都是同类问题。

Copilot能够统一分类。

> 请对争议焦点进行归类。
>
> 新增：
>
> 争议焦点分类列。
>
> 输出：
>
> 分类名称；
>
> 案件数量；
>
> 对应案号。
>


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12752980/7fe181e925b7da0e8ff410b86a965e21.png)

## 场景三：自动整理法院观点
律师整理案例库时最耗时的工作之一：

寻找法院裁判理由。

Copilot能够批量提炼观点。

> 阅读当前裁判文书。
>
> 提炼：
>
> 法院裁判观点；
>
> 要求：
>
> 100字以内；
>
> 保持原意；
>
> 不得扩写。
>
> 
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12752980/444b28358f345fee7e073c965dc037e7.png)
>

## 场景四：类案自动比较
律师在代理案件时最需要知道：

同样的问题，

法院是否支持？

支持比例是多少？

哪些因素会影响裁判结果？

Copilot能够批量分析。

> 请根据争议焦点分类进行类案比较。
>
> 输出：
>
> 支持观点；
>
> 不支持观点；
>
> 裁判差异原因；
>
> 支持率统计；
>
> 关联案号。
>


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12752980/52ebda89e53fc45155829ae8ba0dbdba.png)

## 场景五：生成类案分析数据库
最终可以形成律所自己的案例知识库。

结构示例：


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12752980/f902f5c639914c27c5bf4fc09f2c4680.png)

所有案例自动形成可检索数据库。

以后遇到同类案件：

无需重新看几十份判决书。

直接调取历史分析结果即可。



## 风险提醒
需要特别强调：

Copilot整理的是信息，

不是法律结论。

因此：

✅ 原文必须复核

✅ 法律依据必须核验

✅ 裁判观点必须回看判决书

✅ 最终意见必须由律师形成

绝不能直接复制AI生成内容作为法律意见书。

## 结语
过去律师做类案研究，

最大的成本是时间。

未来律师做类案研究，

最大的优势是数据。

当几十份、几百份裁判文书被结构化整理后，

Excel不再只是表格工具，

而会成为律所自己的案例数据库。

而Excel Copilot，

正是这个数据库最好的智能助手。

Excel Copilot｜裁判文书整理与类案分析：从“读判决”到“用数据办案”

开发工具

职业发展

人工智能

Excel Copilot可自动将裁判文书转为结构化表格，提取案号、法院、争议焦点、裁判观点等，统一归类争议焦点，批量提炼法院观点，进行类案支持率统计分析，并生成可检索的案例数据库，大幅节省律师类案研究时间，但需复核原文与法律依据。

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