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14 Mar

Murcia, Santa Cruz de Tenerife y Asturias, las provincias más afectadas por la huelga de los Letrados de la Administración de Justicia

Madrid/ El paro convocado por los Letrados de la Administración de Justicia (LAJ), que según datos del Comité de Huelga alcanzó una participación del 75% de los LAJ el pasado 9 de marzo, está suponiendo un impacto muy relevante en el funcionamiento de los juzgados y tribunales de todo el país.

Desde el inicio de la huelga el 24 de enero hasta el pasado 10 de marzo, el descenso en las notificaciones ha sido del 56% respecto al mismo periodo del año anterior, según los datos registrados en el informe de Atlante y Goriz Advisors elaborado con la herramienta Legal Insights.

Esta herramienta de análisis de datos masivos también arroja que, al cumplirse un mes y medio de la huelga, las provincias con más casos de descenso en las notificaciones por los juzgados en el mismo periodo del 2022 son: Murcia (76%); Santa Cruz de Tenerife (69%); Asturias (60%).

Por otro lado, las provincias que menos descensos de notificaciones han tenido y, por lo tanto, han sido menos afectadas por el paro de la actividad son: Málaga (26%); Sevilla (31%); Barcelona (36%).

Por último, según el informe elaborado por Atlante y Goriz Advisors, el número total de señalamientos suspendidos durante el período de huelga hasta el 10 de marzo ha sido de 35% (un total de 729).

Sobre 'Legal Insights'

Legal Insights es una solución única de análisis de datos y toma de decisiones en el ámbito de la recuperación judicial, desarrollado conjuntamente por Atlante y Goriz Advisors. Utiliza más de 15 millones de líneas de información provenientes de procedimientos judiciales, es capaz de proveer información de todo tipo de procedimientos en cualquier fase y a cualquier nivel, desde el autonómico hasta el de un juzgado concreto, en referencia a multitud de indicadores, como ratios de admisión, duración de los procedimientos, causas de inadmisión, etc. Legal Insights parte de la base de un proceso exhaustivo de análisis de datos, que han sido tratados y normalizados para crear un modelo de alta fiabilidad. Gracias a este modelo, el cliente es capaz de entender la eficacia de sus actuales estrategias de recuperación judicial, adaptar las acciones futuras, prever con más precisión la eficacia de estas y valorar con más exactitud los créditos a la hora de invertir en carteras NPL.

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