在多元解纷机制深入推进的背景下，诉前调解已成为人民法院分流案件、化解矛盾的重要方式。然而，随着诉前调解案件数量的激增，一些新问题也逐渐浮出水面：有的当事人利用调解程序进行虚假调解，意图通过“合法外衣”转移财产、逃避债务；有的当事人则利用调解期限，恶意拖延诉讼进程，损害对方当事人的合法权益。

这些问题如果得不到有效识别和规制，不仅会损害司法公信力，更会让诉前调解这一“惠民机制”沦为少数人牟利的工具。那么，作为数字化解纷的重要支撑，诉前案件管理系统能否承担起“自动识别虚假调解和恶意拖延”的重任？本文将从技术能力、识别路径、现实局限和发展方向四个维度，对这一核心问题进行深入剖析。

一、问题的界定：什么是虚假调解和恶意拖延？

在探讨系统能否识别之前，首先需要明确这两种行为的定义和特征。

1. 虚假调解

虚假调解是指当事人为达到非法目的（如转移财产、逃避债务、虚构债权债务关系等），恶意串通，通过调解程序达成虚假调解协议，利用司法确认或法院调解书的强制执行力，损害国家、社会公共利益或第三人合法权益的行为。

典型特征：

• 当事人之间关系密切（亲属、关联企业、长期合作伙伴）

• 诉讼标的额与当事人经济状况明显不符

• 案件事实高度一致，缺乏实质性争议

• 调解过程过于顺畅，无任何对抗

• 调解协议内容异常（如放弃重大权利、承担不合理义务）

2. 恶意拖延

恶意拖延是指当事人利用诉前调解程序，以“同意调解”为名，实际并无调解诚意，通过反复变更调解方案、不配合调解、滥用调解期限等方式，故意拖延纠纷解决进程，给对方当事人造成诉累或获取不当利益。

典型特征：

• 多次变更调解意见，反复无常

• 无正当理由缺席或延迟参加调解

• 在调解期限届满前突然提出新的调解方案，意图重启调解周期

• 利用调解程序获取对方证据或商业秘密

• 调解与诉讼程序之间反复切换，不断重置程序

二、系统自动识别的技术路径

诉前案件管理系统要实现自动识别功能，通常依赖以下几种技术路径的组合运用：

路径一：数据比对与规则引擎

技术原理： 建立虚假调解和恶意拖延的“特征库”，通过规则引擎对案件数据进行自动比对和预警。

实现方式：

• 关系网络分析： 系统自动检索案件当事人之间是否存在亲属关系、关联企业关系、既往诉讼关系。如果发现多次诉讼调解且关系密切，系统自动标记“高关联度”预警。

• 历史行为追溯： 分析当事人在全国法院系统中的历史诉讼记录。如果某当事人频繁申请司法确认、多次达成调解后又反悔、在多个法院同时调解等，系统自动提示“历史行为异常”。

• 时间模式识别： 对于恶意拖延，系统可自动识别当事人的时间模式——是否总是在调解期限最后一天提出新要求？是否每次延期都“恰好”在法定时限边缘？

优势： 技术成熟，可实现性强，适合处理结构化数据。
局限： 依赖规则库的完善程度，对新型、变异的虚假调解手段识别能力有限。

路径二：自然语言处理与文本分析

技术原理： 运用自然语言处理（NLP）技术，对起诉状、调解协议、调解笔录等文本内容进行深度分析，识别语义层面的异常。

实现方式：

• 语义相似度计算： 对比原告诉状与被告答辩状，如果两份文书在表述、逻辑、甚至错别字上高度雷同，可能存在恶意串通的嫌疑。

• 协议内容异常检测： 对调解协议文本进行智能分析，识别是否存在明显不合理的条款（如放弃远超合理范围的债权、承担与过错不匹配的责任等）。系统可内置常见“异常条款库”，自动匹配预警。

• 情绪与态度分析： 对调解笔录中的当事人陈述进行情感分析。如果当事人态度异常“配合”，或者反复出现无实质内容的拖延性表述，系统可给出提示。

优势： 能够从非结构化文本中挖掘深层信息，发现规则难以覆盖的异常。
局限： 对中文语义理解的准确性有待提升，方言、口语化表达可能影响分析效果。

路径三：机器学习与异常检测模型

技术原理： 利用机器学习算法，以历史已认定的虚假调解和恶意拖延案件为训练样本，构建识别模型，对新案件进行自动评分和分类。

实现方式：

• 特征工程： 提取案件的多维特征，包括当事人信息（年龄、职业、历史诉讼）、案件信息（标的额、案由、争议焦点）、程序信息（调解时长、延期次数、出席率）等。

• 模型训练： 使用逻辑回归、随机森林、梯度提升树等算法，训练分类模型。模型输出“虚假调解风险指数”或“恶意拖延风险等级”。

• 持续学习： 系统将法官最终认定的虚假调解案件作为新样本，持续优化模型，实现自我迭代。

优势： 能够发现人眼难以察觉的复杂关联模式，识别能力随着数据积累不断增强。
局限： 依赖高质量的标注数据（即已被认定的虚假调解案件），初期识别准确率可能较低；模型存在“黑箱”问题，可解释性较差。

路径四：知识图谱与关联挖掘

技术原理： 构建以案件、当事人、代理人、法官、调解员为节点的知识图谱，通过图挖掘算法发现异常关联模式。

实现方式：

• 人物关系图谱： 将同一代理人、同一调解员、同一关联企业反复出现在同一类型案件中的模式可视化。如果某一律师代理的案件中，虚假调解率异常偏高，系统可对该律师代理的新案件提高预警级别。

• 异常子图识别： 在知识图谱中，识别“闭合三角”结构——A与B多次调解，B与C多次调解，C与A又存在关联关系，且案件性质相似，可能存在串通。

• 中心度分析： 识别知识图谱中的“中心节点”，分析其在虚假调解网络中的角色。

优势： 能够发现跨案件、跨当事人的隐蔽关联，适合识别团伙化、组织化的虚假调解。
局限： 图谱构建成本较高，需要整合多源数据（工商信息、户籍信息、历史裁判文书等）。

三、现实中的三大局限

尽管技术路径日益丰富，但坦率地说，目前诉前案件管理系统“自动识别”虚假调解和恶意拖延的能力仍处于初级阶段，面临以下现实局限：

局限一：识别不等于认定

系统能够做到的，最多是“提示”和“预警”，而非“认定”。虚假调解的认定涉及对当事人主观意图的判断，需要法官结合庭审情况、当事人陈述、证据材料等进行综合审查。技术手段只能提供线索，无法替代法官的价值判断。

局限二：数据孤岛制约识别能力

虚假调解的识别高度依赖跨系统数据共享——工商登记信息、不动产登记信息、银行流水、税务记录等。但目前这些数据分散在不同的政府部门和金融机构，系统难以全面获取，导致识别能力大打折扣。

局限三：误报与漏报的平衡难题

如果系统预警阈值设置过低，会产生大量误报，增加法官负担；如果阈值过高，又会漏掉真正的虚假调解。如何在“不漏掉坏人”和“不冤枉好人”之间找到平衡点，是一个持续的优化难题。

四、采购与使用的理性定位

基于以上分析，法院用户在采购诉前案件管理系统时，对于“自动识别虚假调解和恶意拖延”功能，应当建立理性预期：

1. 系统是“辅助者”，不是“决策者”

系统的作用是为法官提供决策参考，而非替代法官判断。优秀的系统应当做到：当案件存在虚假调解嫌疑时，在界面上给出清晰的提示（如“风险等级：高”），并说明提示的依据（如“当事人关系密切”“协议条款异常”），让法官有重点地进行审查。

2. 关注“可解释性”，而非“黑盒模型”

对于预警结果，系统应当给出“可解释”的理由——是因为什么特征触发了预警？是历史行为异常，还是文本内容可疑？可解释性不仅便于法官采信，也有利于当事人对预警提出异议。

3. 需要持续的人工反馈与模型迭代

虚假调解和恶意拖延的手段在不断演变。系统上线后，需要建立法官反馈机制：当法官认定某案件确为虚假调解时，将相关特征反馈给系统，用于优化模型；当系统误报时，同样需要反馈，帮助系统降低误报率。

4. 结合制度设计，而非单纯依赖技术

技术手段需要与制度设计相结合。例如，在调解程序中增加当事人诚信承诺书签署环节，告知虚假调解的法律后果；对于多次恶意拖延的当事人，建立“黑名单”机制，限制其滥用调解程序的权利。

五、未来展望：从“识别”到“预防”

展望未来，诉前案件管理系统对虚假调解和恶意拖延的应对，将从“事后识别”走向“事前预防”：

• 风险分级管理： 系统根据风险指数，对案件实行“红黄绿”三级管理——绿色案件快速调解，黄色案件重点审查，红色案件移送审判部门处理。

• 全流程留痕： 系统完整记录调解过程中的每一次沟通、每一次延期、每一次方案变更，让恶意拖延行为“无处遁形”，为法官判断提供完整证据链。

• 跨部门协同预警： 与公安、市场监管、金融监管等部门建立数据共享机制，对于涉及虚假调解的关联企业、中介机构，实施联合惩戒。

• 区块链固证： 将调解过程的关键节点上链存证，增强调解协议的真实性和不可抵赖性，从源头上遏制虚假调解的动机。

结语

回到标题的问题：诉前案件管理系统能不能自动识别虚假调解和恶意拖延？

答案是：“能，但有限。”

它能够通过规则引擎、文本分析、机器学习、知识图谱等技术手段，从海量案件中“筛出”存在异常特征的案件，为法官提供有价值的线索和预警。但它无法替代法官的经验判断和价值权衡，无法穿透当事人的主观意图，无法仅凭算法就“认定”虚假调解。

对于法院用户而言，在采购和使用这类系统时，应当建立理性预期：把系统定位为“智能助手”，而非“自动裁判”；关注系统的“可解释性”和“反馈机制”，而非盲目追求“识别率”；将技术手段与制度设计相结合，构建“技防+人防+制防”的立体防控体系。

当技术与制度形成合力，虚假调解和恶意拖延将无处遁形，诉前调解才能真正回归其“公正、高效、便民”的制度初衷，成为人民群众信赖的解纷方式。