Due diligence

Due diligence empresarial com dados processuais

Apoie due diligence empresarial com consulta de processos por CNPJ, relatórios com IA, dados públicos e análise de risco jurídico.

Resposta curta

Due diligence empresarial com dados processuais identifica ações públicas vinculadas a empresas e ajuda a avaliar riscos antes de contrato, investimento ou parceria.

Para quem é

Compras, M&A, financeiro, crédito, jurídico e compliance.

Empresas que precisam validar fornecedores, parceiros ou alvos de investimento.

Consultorias que estruturam dossiês e revisões cadastrais.

Quando usar

Antes de assinar contratos relevantes ou aprovar fornecedores críticos.

Em processos de fusão, aquisição, investimento, crédito ou garantia.

Em auditorias periódicas e revisão de risco de carteiras empresariais.

O que entrega

Processos públicos por CNPJ, classes, tribunais e movimentações disponíveis.

Resumo por IA e organização do histórico para revisão executiva.

Base para encaminhar casos relevantes ao jurídico ou consultoria especializada.

Limites e transparência

  • Não substitui due diligence completa, auditoria contábil ou parecer jurídico.
  • Não garante inexistência de passivos fora de bases públicas ou sigilosas.
  • Não interpreta automaticamente materialidade financeira do risco.

Dados públicos e LGPD

O tratamento deve ser documentado por finalidade de avaliação de risco, contrato, crédito, compliance ou auditoria, com acesso restrito.

Como ajuda na operação

Ganhe velocidade no primeiro filtro de risco e priorize análises jurídicas profundas apenas onde houver sinal relevante.

Perguntas frequentes

Consulta processual basta para due diligence?
Não. Ela é uma parte relevante da triagem, mas due diligence completa pode exigir contratos, certidões, documentos societários e parecer jurídico.
É possível analisar fornecedores em lote?
Sim. Empresas podem usar fluxo corporativo, lotes ou API para analisar múltiplos CNPJs.
O relatório indica risco automaticamente?
Ele organiza sinais processuais e resumo por IA, mas a interpretação final deve considerar materialidade, contexto e revisão humana.