This is some text inside of a div block.

Litigância abusiva: os padrões de fraudes e irregularidades identificados pelos agentes de IA da Enter

Time Enter

Entre 2020 e 2024, o Conselho Nacional de Justiça (CNJ) registrou mais de 129 mil processos mencionando litigância abusiva. Só no primeiro semestre de 2025, foram contabilizadas 277 novas ações por dia. O cenário é ainda mais crítico quando visto em perspectiva: as decisões judiciais sobre o tema saltaram de 2.600 para 15.300 entre 2022 e 2024 — cinco vezes mais em dois anos. 

Não é coincidência. Em 2022, a taxa de novos processos no Brasil a cada 100 mil habitantes entrou em curva exponencial, um fenômeno sem precedentes no sistema judicial brasileiro que coincide justamente com a popularização do ChatGPT no país. A IA chegou ao jurídico com dois movimentos simultâneos: a mesma tecnologia que facilita o ajuizamento de ações em massa também permite que empresas detectem, em escala, padrões de fraudes e irregularidades que os métodos tradicionais dificilmente capturariam.

Para as empresas, o efeito do aumento da litigância é financeiro e estrutural: os sete maiores bancos brasileiros, por exemplo, somam R$80,2 bilhões em provisões para contingências judiciais. O panorama se repete em diferentes indústrias, que viram seu contencioso crescer em ritmo impraticável apenas com esforços tradicionais. 

Diagnóstico Nacional sobre o Enfrentamento da Litigância Abusiva e Predatória no Poder Judiciário, CNJ 2025

Padrões invisíveis evidenciados com a IA da Enter

Atuando no contencioso das maiores empresas do Brasil, a Enter consolidou uma base de evidências sobre os padrões de fraudes e irregularidades mais recorrentes do país.

Os agentes de IA da Enter rodam mais de 30 checagens por processo — cruzando, por exemplo, autos, documentos internos, histórico de ações anteriores e dados cadastrais. Dentre os padrões mapeados, encontramos:

  • Redes de litigantes coordenados
  • Documentos adulterados 
  • Petições padronizadas
  • Fracionamento abusivo 
  • Conluio entre profissionais

Há um padrão que vai além da litigância abusiva convencional e que só recentemente ganhou cobertura da mídia: os casos de prompt injection — uma técnica em que instruções disfarçadas são embutidas na petição para manipular a IA eventualmente utilizada pelo juiz ou pela própria empresa na leitura do processo, induzindo o sistema a favorecer a parte que as inseriu.

Na Enter, incidentes do tipo são encontrados em diferentes indústrias. Em uma empresa do setor bancário, por exemplo, os agentes identificaram mais de 80 processos com prompt injection em petições de um único advogado.

As instruções foram inseridas no corpo das petições iniciais para manipular uma possível  inteligência artificial que auxiliasse o Tribunal na leitura do caso. A orientação era idêntica em todos os processos e apareceu, em menor escala, em carteiras de outros bancos — o que descarta a hipótese de um incidente isolado.

Na indústria da saúde, a Enter detectou mais de quatro comandos explícitos direcionados à IA do juiz em um único processo — com valor da causa acima de R$100.000.

Independentemente da indústria, o traço comum a todos eles é o mesmo: casos fraudulentos só ficam visíveis quando milhares de processos são analisados em conjunto.

A seguir, evidenciamos como esse fenômeno se manifesta na prática, com exemplos reais de fraudes e irregularidades identificadas pela Enter em instituições financeiras, empresas de aviação, tecnologia, saúde e telecomunicações.

Como a litigância abusiva se manifesta por indústria

Instituições financeiras

Para instituições financeiras, a litigância abusiva não fica restrita a um produto. Ela vai do crédito consignado à conta corrente. O desafio é apresentar, em escala, o subsídio certo para cada caso.

No consignado, o volume é o primeiro obstáculo: produto concentra o maior índice de litigância no Brasil, com mais de 1.700 novas ações por dia. Para os bancos, o problema é identificar quem está ajuizando de má-fé, por quais meios e como ajustar sua operação para atuar de forma proativa perante tais casos.

caso #1

Em um caso de sucesso com a Enter, o Banco Mercantil identificou um único litigante que distribuiu centenas de processos contra a instituição em menos de 10 meses. Os agentes de IA da Enter identificaram o padrão, como 97% dos processos com pedido de dispensa de audiência idênticos e 99% com pedido de gratuidade de justiça sem justificativa.

Os agentes de IA localizaram uma empresa de captação que alimentava uma rede de litigância abusiva contra o Mercantil. Com a parceria, o banco obteve mais de 40 extinções sem mérito, 2 multas por má-fé aplicadas pelo juiz e queda de 98% nos processos ajuizados pelo mesmo litigante no trimestre seguinte. 

A detecção de fraudes e irregularidades é uma das alavancas que  mobiliza o ponteiro de grandes empresas. Com a Enter, o Mercantil teve 12 p.p. de aumento na taxa de êxito e uma redução de 25% no tíquete médio de condenação por processo.

caso #2

Já na operação do Nubank, a IA da Enter mapeou uma rede de 10 profissionais concentrando 38% dos casos — usando documentos fraudulentos e petições idênticas. 

As ações de má-fé identificadas estão inseridas em uma parceria que impulsionou o time jurídico do Nubank, resultando em um aumento de 6 p.p. na taxa de êxito nos três principais assuntos do contencioso, comparando casos com o mesmo mês de entrada. 

caso #3

Em um outro caso, um banco já havia monitorado mais de 220 advogados com comportamento suspeito. Após a parceria, o número dobrou. Um mapeamento realizado pela Enter para identificar redes de advogados que trabalham em conjunto revelou mais de 470 litigantes abusivos. Na mesma análise:

  • 165 redes de advogados
  • 3.411 procurações iguais
  • 206 endereços repetidos
  • 834 substabelecimentos cruzados entre os envolvidos

cas0 #4

Em uma outra instituição, irregularidades também foram encontradas em documentos. Em um dos casos, o comprovante de residência apresentado como prova era uma adulteração do documento original do próprio advogado que assinou a petição. Mesmo código fiscal, mesmo valor, mesmos dados de conta. O tipo de correspondência que só aparece quando a IA lê centenas de arquivos ao mesmo tempo.

Aviação

Mais de 365 mil ações foram ajuizadas contra companhias aéreas brasileiras em 2025: um crescimento de 32% no ano em comparação com 24% do setor financeiro e apenas 1% de telecomunicações. 

A atuação da LATAM no Brasil representa cerca de 50% das operações do grupo, mas concentra mais de 98% dos processos judiciais da companhia. Só em 2025, a empresa enfrentou mais de 120 mil ações relacionadas a passageiros. 

Com esse volume de ações, investigar manualmente o contexto de cada voo e garantir que os subsídios corretos embasariam cada defesa era inviável. Esse foi um dos motivos que estimulou a parceria entre LATAM e Enter.

Uma das frentes de atuação era justamente a detecção de fraudes e irregularidades dos processos. Para isso, a Enter precisava garantir a informação mais robusta possível para embasar cada tipo de defesa. Cada processo passou a ser enriquecido com dados externos e operacionais relevantes ao voo específico, incluindo: 

  • Condições meteorológicas

  • Condições de operação de todos os aeroportos do país

  • Evidências de interrupções que afetaram outras companhias aéreas operando no mesmo aeroporto e na mesma data


Em ações baseadas em cancelamento de viagem, por exemplo, os agentes verificam todo o contexto no horário exato do voo e cruzam essas informações com os registros operacionais para determinar se o pouso era tecnicamente inviável naquele momento.

Além do exemplo acima, a Enter identificou fraudes sistemáticas na carteira: 

  • Comprovantes de residência reutilizados em dezenas de ações com autores diferentes
  • Procurações sem assinatura válida
  • Autores já falecidos
  • Advogados com registro suspenso

Em um exemplo concreto, a reutilização do mesmo comprovante de residência resultou em extinção do processo, multa de 9% do valor da causa aplicada ao autor e abertura de investigação criminal contra o patrono. 

Em menos de doze meses, a companhia aérea apurou uma redução de 13% no tíquete médio de condenação e economizou R$15 milhões em provisões. O efeito sobre a operação financeira levou a LATAM a expandir a carteira da Enter de 12% para 70% do contencioso de consumidor.

Tecnologia e varejo

A Enter identificou padrões de litigância abusiva específicos em plataformas de e-commerce e empresas de tecnologia, como fraudes de competência territorial e fracionamento abusivo em golpes de identidade digital — possibilitados pela natureza digital do setor.

caso #1

Em uma das parcerias, 15% dos casos tinham alguma irregularidade detectável. Nessa operação, os agentes mapearam autores que ajuízam em estados com jurisprudência mais favorável ao consumidor, usando documentos falsificados para sustentar a competência territorial, como:

  • Comprovante de residência em nome de terceiro
  • Comprovante emitido há mais de 6 meses 
  • Procuração vencida

caso #2

Em outra carteira, a IA identificou um padrão de fracionamento abusivo em ações relacionadas a golpes de identidade digital. Quando contas falsas se passam por um advogado para extorquir clientes, a parte lesada pode acionar a plataforma judicialmente. 

O problema: em vez de reunir todas as ocorrências em uma única ação, alguns autores ajuízam processos separados para cada perfil falsificado — em um curto intervalo de tempo —, com o objetivo de multiplicar multas de liminar e acumular pedidos de danos morais e materiais. 

Ao cruzar a origem dos processos, autores, histórico de ajuizamento e expor a estratégia de fraude ao juiz, a Enter encontrou suspeitas de fracionamento abusivo em 10% da carteira, elevando o êxito da empresa em 10 p.p. em relação à operação anterior.

Saúde

caso #1

Na carteira de saúde, a fraude ganha outro patamar de estrutura, envolvendo operações coordenadas entre médicos e advogados. 

Um estudo da Enter analisou a base de processos contra uma operadora de saúde em busca de potenciais conluios entre profissionais. O mapeamento identificou um único litigante com mais de 3.800 ações judiciais — e indícios de conluio com uma rede de 140 médicos. Foi possível identificar:

  • Advogado e Médico: atuam em conjunto?
  • Volume: em quantos casos?
  • Laudos: são genéricos e sobre o mesmo tema?
  • Especialidade: o médico possui CRM válido e especialidade compatível com o caso em tela?

No ranking de médicos que mais fornecem laudos de psiquiatria para o mesmo advogado, foi revelado que três dos cinco maiores incidentes não possuem a especialidade necessária para a emissão do laudo médico, uma prática considerada infração ética pelo Conselho Federal de Medicina.

caso #2

Padrões de fraude semelhantes foram encontrados na parceria com a SulAmérica. Numa carteira de 30.000 processos judiciais contra a seguradora, a Enter identificou um único advogado responsável por mais de 1.000 ações — muitos com relatórios médicos idênticos e frequentemente emitidos pelos mesmos profissionais. Leia os detalhes no customer story.

Telecomunicações

O setor de telecom concentra alto volume de ações em Juizados Especiais, com petições padronizadas e grupos pequenos de advogados respondendo por carteiras desproporcionais de processos.

Em uma operadora, a Enter mapeou mais de mil processos ajuizados por um grupo reduzido de advogados, todos com pedidos relacionados à LGPD e solicitação de dados históricos de linhas — inclusive por autores sem contrato ativo com a empresa. Cruzando com a Enter Network, os agentes identificaram:

  • Estrutura idêntica entre as ações
  • Datas de ajuizamento concentradas
  • Endereços compartilhados entre autores formalmente distintos

Num dos casos, o mesmo advogado aparece como autor em uma ação e como patrono em outra. Em outra análise, foi descoberto que o mesmo comprovante de residência vinculado a um dos advogados aparecia em mais de vinte processos ajuizados por pessoas diferentes.

A atuação no setor também identificou registros no Reclame Aqui e no Consumidor.gov.br usados como prova de tentativa prévia de resolução — com textos praticamente idênticos entre si, sugerindo produção em série.

Independentemente da indústria, fraudes e irregularidades só ficam visíveis quando milhares de processos são analisados em conjunto. Esses são alguns casos que detectamos: com a IA da Enter, essa identificação passa a ser feita em escala. Em vez de reagir processo a processo, a empresa passa a identificar padrões de forma proativa, apresentar os argumentos mais relevantes ao juiz e contribuir com evidências concretas para o saneamento do ecossistema judicial.