主讲：孙涛
【课程背景】
商业谈判从来不是单纯的 “讨价还价”，而是法律边界、利益博弈与人性洞察的综合较量。从合同条款的模糊表述到合作中的欺诈陷阱，从股东分歧的僵局到刑事风险的隐性爆发，很多企业高管在谈判中因缺乏法商思维，要么因过度妥协蒙受损失，要么因触碰法律红线陷入危机。
▪ 如何区分民事欺诈与刑事诈骗，避免谈判踩雷入狱？
▪ 如何在信息不对称下穿透谎言，精准掌握对方真实底牌？
▪ 面对合作破裂，如何通过合法路径实现退出或解除合同？
▪ 谈判中如何通过微表情和发问，快速识别对方隐瞒的关键信息？
▪ 如何在复杂谈判场景中掌控节奏，让共识落地更高效？
本课程融合法律实务与商业谈判逻辑，通过真实案例拆解和实战工具交付，帮助企业核心管理者搭建“法律底线+商业目标+人性洞察”的三维谈判体系，从根源上降低谈判风险，提升决策质量与谈判成功率。
【课程收益】
▪ 明确谈判中的民事与刑事风险边界，掌握3类高风险场景的规避方法。
▪ 运用5W1H情报分析模型和逻辑谬误识别技巧，提升信息穿透能力。
▪ 掌握合同解除、股东退出等3类核心场景的法律路径与谈判策略。
▪ 运用微表情解读和“匹诺曹效应”，实现80%以上的谎言初步识别。
▪ 熟练使用开放性与封闭性提问组合，精准挖掘对方核心诉求。
▪ 借助7-38-55效应和罗伯特议事规则，打造强势谈判气场并掌控规则。
▪ 解决谈判中的“窝里斗”“请托陷阱”等5类典型难题，提升复杂场景谈判能力。
【课程对象】
▪ 企业董事长、总裁、总经理、首席执行官
▪ 首席运营官、首席投资官、投资决策委员会成员
▪ 销售/采购副总裁、战略合作总监、并购项目负责人
▪ 法务总监/首席法务官、财务总监/首席财务官、风控负责人
▪ 家族企业接班人、持有股权的联合创始人
▪ 长期服务于企业客户的资深律师、会计师、咨询顾问
【课程时间】1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、谈判前：如何划清法律红线，避开民刑交叉的致命陷阱？
1.民事欺诈与刑事诈骗的核心区别
法律边界界定：哪些行为是谈判让步，哪些是违法犯罪？
风险识别关键点：从条款到行为的全维度排查
案例：王某手机合同诈骗案——谈判中踩线入狱的惨痛教训
2.“请托型” 诈骗的防范策略
构成要件拆解：看清 “关系运作” 背后的骗局本质
谈判中的警惕信号：三类话术背后的刑事风险
3.合同诈骗的典型行为模式
常见陷阱场景：签约、履约、变更环节的风险点
规避方法：合同条款设计与履约监控的双重保障
二、谈判中：如何穿透信息迷雾，精准掌握对方真实底牌？
1.情报分析思维与5W1H模型
情报搜集维度：从公开信息到隐性线索的全面挖掘
5W1H 模型实操：快速梳理关键信息的工具应用
案例：“5.19POS机套现团伙情报分析案——如何通过碎片信息还原真相
2.逻辑谬误识别技巧
三大常见逻辑陷阱：谈判中最易中招的误导方式
反制策略：用逻辑验证打破信息不对称
3.事实、观点与立场的区分方法
识别技巧：三分钟判断对方表述的真实属性
应用场景：针对性回应不同类型的谈判表述
三、破局时：如何以“破”为“立”，掌握退出与解除的主动权？
1.合同解除的法律限制与谈判应用
合法解除的前提条件：法律依据与实操要点
谈判策略：从被动解约到主动争取最大利益
2.股东退出机制的法律路径
不同场景下的退出方案：自愿退出与强制退出的选择
谈判要点：股权估值、责任划分与利益平衡
案例：大股东滥用权利与小股东退出——弱势方的合法维权之路
3.“窝里斗”的法律应对策略
内部谈判的核心矛盾：利益分配与权力制衡
合法解决方案：从协商到诉讼的全流程策略
四、临场时：如何通过微表情与发问，掌控谈判节奏？
1.微表情解读与“人工测谎”
核心微表情识别：喜悦、愤怒、恐惧等7类基础情绪信号
谈判场景应用：压力下的微表情变化规律
案例：刑事会见中的“蹙唇”反应——谎言的典型信号
2.提问技巧的策略性使用
开放性问题设计：挖掘对方核心诉求的5类话术
封闭性问题应用：锁定关键信息的精准提问
组合使用方法：一放一收的节奏把控技巧
3.谎言识别的 “匹诺曹效应”
生理反应与语言漏洞的关联分析
实操训练：快速识别谎言的3个关键步骤
五、收尾时：如何营造气场、掌控规则，实现高效共识？
1.7-38-55效应与谈判气场营造
非语言沟通的核心要素：仪表、语气、肢体动作的优化
气场打造技巧：从外在表现到内在自信的全面提升
案例：语气犹豫背后的真实顾虑——通过非语言信号读懂对方
2.同理心效应与积极聆听
换位思考的谈判逻辑：理解对方诉求才能找到共赢点
积极聆听技巧：从“听”到“懂”的转化方法
3.罗伯特议事规则的核心原则
规则应用场景：会议谈判、股东协商等正式场合
实操要点：议程设定、发言规则与表决机制
案例：应用议事规则化解股东会混乱——从无序争论到高效决策
授课老师
孙涛 北京市东元律师事务所 合伙人
常驻地：北京
邀请老师授课：13439064501 陈助理
