Earticle

초록

영어

While frequent housing-for-debts-repayment disputes have complex and blended characteristics, current law and its judicial interpretation do not demonstrate the contractual freedom, leaving such matters as how to judge the nature and effect of relevant agreements and whether the creditor has a priority of compensation unresolved. As a result, such judges as datio in solutum, transfer guarantee, post-transfer guarantee, flow escort item or renewal of debts were made in judicial practice when dealing with the housing-for-debts-repayment agreement, which has inhibited the unified application of law and impaired judicial authority. Therefore, it is essential to make clear that the housing-for-debts-repayment agreement is a promissory contract requiring actual performance. Meanwhile, in order to improve the judging rules, it’s of necessity to clear and definite elements of constitution, ineffective circumstances, further illustration of Article 24 of the Provisions on the Application of Law in the Trial of Private Lending Cases and exceptions to the application of Article 24. In the context of the increasing combination of artificial intelligence and judicial trials, utilizing the big data processing, information classification, text generation and other functions, AI can complete text extraction and classification based on legal relationship contained under specific agreements, the complexity of the content and the number of relevant articles. At the same time, by means of improving the case database of housing-for-debts-repayment disputes, enhancing the interpretability of housing-for-debts-repayment algorithm and strengthening the research of intellectualization in such disputes, intellectualized trial can be used to predict the judgment and the same judgment in similar cases can be used to improve the litigation efficiency. Thus, an intellectualized trial path will be established which not only is in line with the social reality in China, but also conforms to the principle of freedom of the contract law and the legal interests of the parties, realizing the effective integration of artificial intelligence and jurisdiction.

한국어

주택채무변제계약과 관련한 분쟁은 그 해결에 있어 복잡하다는 특성이 있다. 현행법률과 사법해석으로 인해 이에 대한 주택채무변제계약의 성격과 효력을 회피하고, 계약의 자유라는 원칙을 제대로 적용되지 않는다. 채권자가 우선변제 권을 가지고 있는지 등의 문제가 있다. 이에 따라 주택채무변제계약과 같은 분쟁의 성격과 효력에 대한 대물청산와 담 보 등은 채권의 채권의 변제와 다르게 사법의 획일적 적용을 제약하고, 사법의 본 위를 약화시킨다. 따라서 주택담보부채권이 낙성계약에 속하는 것이 명확하고, 이 를 실제로 이행함에 있어 주택담보부채권의 구성요건을 무효화는 경우, <해석> 제 24조의 세분화와 <해석> 제24조의 예외적용 등에서 사법적 보완을 가하여야 한다. 또한 인공지능과 사법재판이 점점 더 결합되고 있는 가운데, 인공지능 빅데 이터 처리, 정보분류, 문자생성 등의 기능을 활용하여 구체적인 합의에 따른 법 적 관계, 내용의 복잡정도, 관련 법조문의 수, 내용 추출 및 분류를 할 필요가 있다. 주택채무변제계약 분쟁 사례에 대한 데이터베이스의 보완과 주택담보부 분쟁 알고리즘의 해석성 강화 및 주택담보부 분쟁의 지능화된 연구개발 역량을 강화하여 재판의 결과를 예측할 필요가 있을 것이다. 이는 현대사회의 현실에 부합하고, 계약자유의 원칙과 당사자 법익에 부합하는 지능화된 재판을 통해 인공지능과 사법재판의 융합을 실현할 수 있을 것이다.

중국어

以房抵债民事纷争频发, 且具有复杂性、混合性特质。由于现行法律及其司法 解释对此规定, 回避了以房抵债协议性质和效力、未彰显契约自由精神, 债权人 是否具有优先受偿权等问题, 导致实践中出现了对该类纠纷的性质与效力作出 代物清偿、让与担保、后让与担保、流押条款或债的更新等不同界定, 制约司法 的统一适用, 减损了司法权威。因而, 需要明确以房抵债属于诺成契约且现实履 行, 从以房抵债的构成要件、无效情形、≪解释≫第24条的细化和 ≪解释≫第 24条的例外适用等方面完善裁判规则。且在人工智能与司法审判日趋结合的当 下, 利用AI大数据処理、信息分类、文字生成等功能, 根据具体协议包含的法律 关系、内容的复杂程度、关联法条的数量, 进行内容提取与分类, 从完善以房抵 债纠纷的案例数据库、増强以房抵债纷争算法的可解释性和强化以房抵债纷争 智能化的研发力度着手, 发挥智能化审判对以房抵债裁判结果的预测、类案同判 实现和诉讼效益提升的显性功效, 以达至一条既契合中国社会现实, 也符合债法 自由原则和当事人法益的智能化裁判路径, 真正实现人工智能与司法裁判有效 融合。

목차

Introduction
Ⅰ. Practice Inspection of Disputes overHousing-for-debts-repayment agreements: Based on the Empirical Analysis of 210 Cases
Ⅱ. The Housing-for-debts-repayment Agreement is a Promissory Contract requiring Actual Performance
Ⅲ. Amendment on the Judicial Judgement of Housing-for-Debts-Repayment Agreement
Ⅳ. The way of i ntelligent judgment for d ispute of Housing-for-Debts-Repayment
Ⅴ. Conclusion
References
국문초록
中文提要
Abstract

키워드

주택채무변제 사법해결 이론분석 경로선택 양도담보 Housing-for-Debts-Repayment; Civil dispute Intellectualized trial; Path selection; Theoretical analysis 以房抵债 民事纷争 智能化审判 路径选择 理论解析

저자

• Zhu Fuyong [ 주복용 | Professor, Southwestern University of Political Science and Law, doctor of law, postdoctor of Nanjing Normal University ]
• Kou Yingying [ 구영영 | Undergraduate, School of Artificial Intelligence Law in Southwestern University of Political Science and Law ]
• Li Xinyue [ 이신월 | Undergraduate, School of Artificial Intelligence Law in Southwestern University of Political Science and Law ]

참고문헌

발행기관

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