案例总述

从零散事实描述,到可量化、可举证、可决策的诊断结论

本案例基于真实劳动争议咨询提炼,已做强脱敏处理。某企业以"组织架构调整"为由解除一名工龄6.5年的中层员工,员工主张违法解除并要求赔偿。AI从事实描述中提取关键要素,自动完成赔偿测算、证据链分析和同类案例比对。

关键指标

先看赔偿全景,再细化证据和路径

四项核心指标快速定位纠纷规模、证据缺口和处理复杂度,让下一步动作更有针对性。

赔偿测算金额 ¥287,500

涵盖经济补偿金、未休年假折算、加班工资差额和社保补缴差额四大项,基于月均工资18,500元测算。

证据完整度 73%

6项关键证据中4项可获取,考勤记录和解除通知原件缺失,需在仲裁前补强。

风险事项 8 项

涉及解除程序、工会通知、经济补偿计算基数、社保缴纳年限等关键争议点。

处理建议 12 条

覆盖协商方案、证据收集、仲裁准备和诉讼策略四个阶段的具体行动项。

可视化输出

把劳动争议拆解成可量化的判断维度

不只是告诉当事人"可以赔多少",而是把赔偿构成、证据缺口、同类判赔和路径选择放进同一决策框架。

赔偿构成拆解

经济补偿金占比最高(48.7%),违法解除赔偿金(2N)达140,400元;未休年假和加班差额合计占比22.3%,社保差额是常被忽略的隐性成本。

证据链完整度

劳动合同和工资流水完整度高;考勤记录和解除通知是两大缺口,直接影响加班费主张和违法解除认定。

同类案例判赔分布

散点图展示近两年同类"违法解除"案例的工龄-判赔关系。本案标记为红色星形,处于同工龄段的中上水平,主张金额合理但需证据充分支撑。

纠纷处理路径对比

四条路径的时间成本和经济成本全面对比:协商最快但金额可能折损30-40%;仲裁是最优性价比路径,耗时约3-6个月;诉讼耗时最长但金额确定性最高。

赔偿金额敏感性分析

以月薪基数和工龄为变量模拟赔偿总额变化:月薪每增加2000元,赔偿总额上浮约1.8-2.4万;工龄从3年增至8年,经济补偿金翻倍。当前方案(月薪12000/工龄5年)赔偿区间为8.6-11.2万,仲裁中位数约9.5万。

传统方式 vs AI赋能

从"我觉得能赔这么多"到"测算结果显示如下"

传统劳动纠纷咨询往往依赖经验判断,AI赋能后可以快速形成量化测算和结构化建议,让当事人更有信心做出决策。

传统做法

经验判断,难以量化

口头估算赔偿 — 不同律师给出的金额可能差异较大,当事人难以判断合理性
证据收集凭经验 — 容易遗漏关键证据,到仲裁庭上才发现举证不足
路径选择模糊 — 协商、调解、仲裁、诉讼的时间和成本缺乏直观对比
AI分析后

结构化、可量化、可行动

自动拆解赔偿构成 — 每一项金额都有法律依据和计算公式,结果透明可核验
证据链评估可视化 — 清晰标注哪些证据齐全、哪些需要补强、如何获取
路径决策数据化 — 四条处理路径的时间、费用和预期结果放在同一视图,辅助理性选择

先看清权利边界,再决定怎么推进

适合企业HR、员工个人或法律顾问在劳动争议初期,快速获得一份结构化的诊断结果和行动方案。

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