Как Копидефенд увеличил взыскиваемость с помощью судебного скоринга
Копидефенд внедрил предиктивную подачу исков с судебным скорингом. Это увеличило долю полных выигрышей до 79% и взыскания в 2,5 раза
Задача:
Повысить эффективность подачи исков, увеличить долю дел, выигрываемых в полном объеме, и повысить реальную взыскиваемость компенсаций. Систематизировать процесс принятия решений и внедрить механизм предиктивной подачи — как основу для risk-based litigation pipeline.
Причина:
До внедрения системы Копидефенд принимал решение о подаче дела в суд на основе неполной и разрозненной аналитики. При этом структура принятия решений не была формализована: каждое дело оценивалось вручную, часто опираясь на интуицию, внутренние ориентиры и выборочные аналогии.
Это создавало несколько системных проблем:
- значительная часть дел выигрывалась только частично — суд снижал сумму компенсации;
- часть перспективных дел отклонялась или рассматривалась слишком поздно;
- не учитывались поведенческие особенности конкретных судов, судей и регионов;
- отсутствовала централизованная оценка риска неисполнения решения (например, через ФССП);
- не рассчитывались издержки, связанные с возможными расходами на представителя ответчика.
Каждый месяц Копидефенд направляет около 1 000 претензий, из них примерно 400 дел доходят до суда. Чтобы выбирать действительно сильные дела, избегать перегрузки судов и минимизировать судебные потери, было принято решение внедрить предиктивный движок принятия решений, в основе которого — скоринг на данных 4 000+ выигранных дел.
Как Копидефенд выстраивает risk-based litigation pipeline на основе судебной аналитики
С самого начала мы понимали: в правоприменении важны не только факты нарушения, но и то, как ведет себя судебная система в ответ на наши действия. Мы работаем с авторским правом в интернете и ежемесячно направляем около 1 000 претензий, из которых в суд доходят до 400.
Мы видели на практике:
- что перегрузка судов снижает размер компенсаций;
- что одни и те же судьи по-разному трактуют аналогичные кейсы;
- что исполнение решений через ФССП может затянуться или не произойти вовсе;
- что реальный экономический эффект может быть низким даже в выигранном деле.
Поэтому с первых месяцев мы начали собирать и сохранять метрики по каждому делу — от подачи претензии до исполнения решения. И когда накопили критическую массу данных по сотням дел, прошедших весь путь взыскания, приступили к построению собственной аналитической модели и автоматизации принятия решений.
Шаг 1. Сбор и систематизация судебной статистики
Мы собрали данные по 4 000+ выигранных дел и зафиксировали ключевые закономерности:
- судьи и суды в разных регионах ведут себя по-разному;
- есть устойчивая разница между заявленными и фактически присужденными компенсациями;
- поведение ответчиков (уклонение, затягивание) зависит от типа бизнеса и региона;
- часть решений не исполняется либо исполняется с задержкой.
Шаг 2. Описание факторов и создание базы оценки риска
Мы декомпозировали каждый кейс на набор параметров:
- регион, суд, судья, категория нарушений;
- история ответчика (повторные кейсы, уклонение);
- медианные значения присуждаемых сумм;
- исполнение через ФССП и типичные сроки взыскания;
- возможные судебные расходы, включая представителя ответчика.
На этой основе мы начали строить внутреннюю систему оценки риска и эффективности по каждому новому делу.
Шаг 3. Разработка модели принятия решения
Мы разработали простую модель, которая для каждого дела рассчитывает:
- вероятность выигрыша в полном объеме;
- предполагаемую компенсацию;
- возможные расходы;
- риск затягивания или невозможности исполнения.
Шаг 4. Внедрение системы как фильтра перед подачей иска
Теперь каждое дело перед подачей в суд проходит через эту модель. Если показатели не соответствуют целевым критериям — мы корректируем стратегию: предлагаем досудебное урегулирование, уменьшаем сумму, усиливаем доказательства или отказываемся от подачи.
Шаг 5. Поддержка юриста на стадии судебного представительства
Хотя Копидефенд принимает решение о подаче дела, дальше мы передаем его юристу. И на этом этапе система тоже дает рекомендации:
- как ведет себя конкретный судья в аналогичных делах;
- насколько часто суд снижает сумму;
- какие аргументы усиливают позицию;
- какие риски затягивания возможны.
Таким образом, каждое дело — это управляемый процесс с предсказуемым риском и прогнозируемым результатом, а не юридическая импровизация.
После внедрения модели оценки и принятия решений на основе накопленных данных мы получили устойчивые изменения в показателях юридической эффективности:
- Доля дел, выигрываемых в полном объеме, выросла с 63% до 79%
- Доля частично удовлетворенных исков снизилась с 37% до 21%
- Средний размер взыскиваемой компенсации увеличился в 2,5 раза
- Сократилось количество дел, в которых суд существенно снижает заявленную сумму
- Мы начали чаще использовать досудебное урегулирование в случаях с высоким риском потерь в суде
- Снизилось количество дел, в которых реальный экономический эффект был ниже ожиданий
- Процесс подачи и сопровождения иска стал прозрачным и управляемым: каждое дело оценивается по единой системе, а итог сравнивается с прогнозом
Модель позволила нам не только оптимизировать подачу дел, но и перестроить мышление команды: от «реагируем на нарушение» к «оцениваем эффективность действия». Это сделало юридическую функцию более точной, обоснованной и ориентированной на результат.