Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "5 klient",
"entity_full_name": "5 klient",
"subject_context": {
"5 klient": {
"name": "5 klient",
"context": ""
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.01374285
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "814eeb11-4ae6-4e2c-a978-e02607262a81",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "5 klient",
"subject_full_name": "5 klient",
"subject_node_id": "1a66c375-dfd1-4bf1-85a2-abcafb091fd3",
"context_description": "5 klient",
"context_data": {},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**5 klient**\nKontekst pomocniczy: 5 klient, 5 klient, \n\nDla każdrgo etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- Levenshtein distance must be <= 2.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5 klient w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\nUwzględniaj tylko informacje dotyczące:\n- postępowań karnych\n- śledztw lub dochodzeń prowadzonych przez prokuraturę lub organy ścigania\n- zarzutów karnych, aktu oskarżenia, zatrzymań, aresztowań\n- przestępstw lub podejrzeń popełnienia przestępstwa\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\n- kar administracyjnych\n- decyzji regulatorów (np. GIIF, KNF, UOKiK, organy nadzorcze)\n- postępowań administracyjnych\n- sporów cywilnych lub gospodarczych\n- kontroli regulatora bez zarzutów karnych\n\nJeśli sprawa dotyczy wyłącznie sankcji administracyjnej lub naruszenia regulacyjnego, pomiń ją.\" \"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie 5 klient i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nWYMAGANY FORMAT ODPOWIEDZI (JSON):\n{\n \"findings\": [\n {\n \"title\": \"Krótki tytuł znaleziska (10-15 słów)\",\n \"description\": \"Szczegółowy opis oparty na źródłach (3-5 zdań)\",\n \"severity\": \"HIGH|MEDIUM|LOW|NEUTRAL\",\n \"date\": \"YYYY-MM-DD lub null\",\n \"status\": \"ongoing|resolved|alleged|pending\",\n \"source_urls\": [\"tylkojeden url. nie łącz wielu url1 w jeden finding\" ],\n \"raw_text\": \"Dokładny cytat ze źródła potwierdzający znalezisko\",\n \"context\": {\"birthDate\":\"data urodzenia\",\"secondName\":\"drugie imię\",\"PESEL\":\"numer PESEL\",\"NIP\":\"numer NIP\",\"KRS\":\"numer KRS\",\"REGON\":\"numer REGON\"}\n \"levenshtein_distance\": \"Obliczone Levenshtein distance\",\n \"matched_name\": \"Dopasowana nazwa\"\n }\n ],\n \"no_findings_reason\": \"Jeśli brak wyników, wyjaśnij dlaczego\"\n}\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w sekcji context\n",
"response_text": "{\n \"findings\": [],\n \"no_findings_reason\": \"Brak konkretnych informacji dotyczących podmiotu \\\"5 klient\\\" w kategorii spraw karnych i postępowań prokuratorskich w dostępnych źródłach.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 12403,
"output_tokens": 622,
"total_tokens": 13025,
"cost_usd": 0.00223365
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-03-26T16:52:00.572972"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**5 klient**\nKontekst pomocniczy: 5 klient, 5 klient, \n\nDla każdrgo etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- Levenshtein distance must be <= 2.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5 klient w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne.\n\nUwzględniaj tylko informacje, które wskazują na:\n\n* podejrzenie korupcji lub łapownictwa w spółce,\n* śledztwo lub dochodzenie dotyczące korupcji prowadzone przez prokuraturę lub organy ścigania,\n* postawienie zarzutów korupcyjnych osobie powiązanej ze spółką (np. członkowi zarządu, pracownikowi, właścicielowi),\n* akt oskarżenia, zatrzymanie lub skazanie w sprawie korupcyjnej.\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\n\n* kar administracyjnych lub sankcji regulatorów (np. GIIF, KNF, UOKiK),\n* postępowań administracyjnych lub naruszeń regulacyjnych,\n* kar finansowych nałożonych przez organy nadzorcze,\n* ogólnych nieprawidłowości lub sporów biznesowych, które nie dotyczą korupcji.\n\nDodawaj wynik tylko wtedy, gdy artykuł jasno wskazuje na **korupcję lub zarzuty korupcyjne**, a nie jedynie na naruszenie przepisów lub sankcję administracyjną.\n\"\n\nIteracja: 2\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL\n\n1. Skup się na podmiocie 5 klient i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nWYMAGANY FORMAT ODPOWIEDZI (JSON):\n{\n \"findings\": [\n {\n \"title\": \"Krótki tytuł znaleziska (10-15 słów)\",\n \"description\": \"Szczegółowy opis oparty na źródłach (3-5 zdań)\",\n \"severity\": \"HIGH|MEDIUM|LOW|NEUTRAL\",\n \"date\": \"YYYY-MM-DD lub null\",\n \"status\": \"ongoing|resolved|alleged|pending\",\n \"source_urls\": [\"tylkojeden url. nie łącz wielu url1 w jeden finding\" ],\n \"raw_text\": \"Dokładny cytat ze źródła potwierdzający znalezisko\",\n \"context\": {\"birthDate\":\"data urodzenia\",\"secondName\":\"drugie imię\",\"PESEL\":\"numer PESEL\",\"NIP\":\"numer NIP\",\"KRS\":\"numer KRS\",\"REGON\":\"numer REGON\"}\n \"levenshtein_distance\": \"Obliczone Levenshtein distance\",\n \"matched_name\": \"Dopasowana nazwa\"\n }\n ],\n \"no_findings_reason\": \"Jeśli brak wyników, wyjaśnij dlaczego\"\n}\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w sekcji context\n",
"response_text": "{\n \"findings\": [],\n \"no_findings_reason\": \"Brak wyników wyszukiwania dla podmiotu \\\"5 klient\\\" w kategorii korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne – nie znaleziono artykułów, które zawierałyby dokładną nazwę podmiotu oraz spełniały kryteria dotyczące podejrzenia, śledztwa, zarzutów lub aktów oskarżenia w sprawach korupcyjnych.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 28724,
"output_tokens": 521,
"total_tokens": 29245,
"cost_usd": 0.0046212
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-03-26T16:52:06.499939"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**5 klient**\nKontekst pomocniczy: 5 klient, 5 klient, \n\nDla każdrgo etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- Levenshtein distance must be <= 2.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5 klient w kategorii: \"Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance.\n Uwzględnij:\n - informacje o nieuregulowanych zobowiązaniach.\n - oficjalne informacje o likwidacji i upadłości.\n - informacje o audytach i kontrolach w spółce.\n - informacje o nieprawidłowościach zarządczych w spółce.\n - informacje o sporach z pracownikami i byłymi pracownikami.\n - informacje o sporach z byłymi członkami zarządu i pracownikami.\n \"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie 5 klient i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nWYMAGANY FORMAT ODPOWIEDZI (JSON):\n{\n \"findings\": [\n {\n \"title\": \"Krótki tytuł znaleziska (10-15 słów)\",\n \"description\": \"Szczegółowy opis oparty na źródłach (3-5 zdań)\",\n \"severity\": \"HIGH|MEDIUM|LOW|NEUTRAL\",\n \"date\": \"YYYY-MM-DD lub null\",\n \"status\": \"ongoing|resolved|alleged|pending\",\n \"source_urls\": [\"tylkojeden url. nie łącz wielu url1 w jeden finding\" ],\n \"raw_text\": \"Dokładny cytat ze źródła potwierdzający znalezisko\",\n \"context\": {\"birthDate\":\"data urodzenia\",\"secondName\":\"drugie imię\",\"PESEL\":\"numer PESEL\",\"NIP\":\"numer NIP\",\"KRS\":\"numer KRS\",\"REGON\":\"numer REGON\"}\n \"levenshtein_distance\": \"Obliczone Levenshtein distance\",\n \"matched_name\": \"Dopasowana nazwa\"\n }\n ],\n \"no_findings_reason\": \"Jeśli brak wyników, wyjaśnij dlaczego\"\n}\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w sekcji context\n",
"response_text": "```json\n{\n \"findings\": [],\n \"no_findings_reason\": \"Nie znaleziono żadnych informacji w dostępnych źródłach dotyczących podmiotu dokładnie nazwanego \\\"5 klient\\\" w kategorii \\\"Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance\\\". Wyszukiwania nie zwróciły wyników spełniających wymóg dokładnego dopasowania nazwy (Levenshtein ≤ 2) oraz wymienionych kryteriów (nieuregulowane zobowiązania, likwidacja/upadłość, audyty, nieprawidłowości zarządcze, spory pracownicze).\"\n}\n```",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 11865,
"output_tokens": 736,
"total_tokens": 12601,
"cost_usd": 0.00222135
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-03-26T16:52:17.104296"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**5 klient**\nKontekst pomocniczy: 5 klient, 5 klient, \n\nDla każdrgo etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- Levenshtein distance must be <= 2.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5 klient w kategorii: \"Ryzyko reputacyjne oraz wpływ na media i opinię publiczną.\n Uwzględnij:\n - informacje o pokrzywdzonych klientach.\n - opinie pracowników i klientów.\n - negatywne opinie o spółce w mediach i internecie.\n Nie uwzględniaj informacji:\n - z oficjalnych rejestrów.\n \"\n\nIteracja: 4\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE\n\n1. Skup się na podmiocie 5 klient i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nWYMAGANY FORMAT ODPOWIEDZI (JSON):\n{\n \"findings\": [\n {\n \"title\": \"Krótki tytuł znaleziska (10-15 słów)\",\n \"description\": \"Szczegółowy opis oparty na źródłach (3-5 zdań)\",\n \"severity\": \"HIGH|MEDIUM|LOW|NEUTRAL\",\n \"date\": \"YYYY-MM-DD lub null\",\n \"status\": \"ongoing|resolved|alleged|pending\",\n \"source_urls\": [\"tylkojeden url. nie łącz wielu url1 w jeden finding\" ],\n \"raw_text\": \"Dokładny cytat ze źródła potwierdzający znalezisko\",\n \"context\": {\"birthDate\":\"data urodzenia\",\"secondName\":\"drugie imię\",\"PESEL\":\"numer PESEL\",\"NIP\":\"numer NIP\",\"KRS\":\"numer KRS\",\"REGON\":\"numer REGON\"}\n \"levenshtein_distance\": \"Obliczone Levenshtein distance\",\n \"matched_name\": \"Dopasowana nazwa\"\n }\n ],\n \"no_findings_reason\": \"Jeśli brak wyników, wyjaśnij dlaczego\"\n}\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w sekcji context\n",
"response_text": "```json\n{\n \"findings\": [],\n \"no_findings_reason\": \"Brak konkretnych informacji o podmiocie \\\"5 klient\\\" w kontekście adverse media, spełniających wymóg dokładnego dopasowania nazwy.\"\n}\n```",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 9609,
"output_tokens": 728,
"total_tokens": 10337,
"cost_usd": 0.00187815
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-03-26T16:52:24.049350"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**5 klient**\nKontekst pomocniczy: 5 klient, 5 klient, \n\nDla każdrgo etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- Levenshtein distance must be <= 2.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla 5 klient w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie 5 klient i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nWYMAGANY FORMAT ODPOWIEDZI (JSON):\n{\n \"findings\": [\n {\n \"title\": \"Krótki tytuł znaleziska (10-15 słów)\",\n \"description\": \"Szczegółowy opis oparty na źródłach (3-5 zdań)\",\n \"severity\": \"HIGH|MEDIUM|LOW|NEUTRAL\",\n \"date\": \"YYYY-MM-DD lub null\",\n \"status\": \"ongoing|resolved|alleged|pending\",\n \"source_urls\": [\"tylkojeden url. nie łącz wielu url1 w jeden finding\" ],\n \"raw_text\": \"Dokładny cytat ze źródła potwierdzający znalezisko\",\n \"context\": {\"birthDate\":\"data urodzenia\",\"secondName\":\"drugie imię\",\"PESEL\":\"numer PESEL\",\"NIP\":\"numer NIP\",\"KRS\":\"numer KRS\",\"REGON\":\"numer REGON\"}\n \"levenshtein_distance\": \"Obliczone Levenshtein distance\",\n \"matched_name\": \"Dopasowana nazwa\"\n }\n ],\n \"no_findings_reason\": \"Jeśli brak wyników, wyjaśnij dlaczego\"\n}\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w sekcji context\n",
"response_text": "```json\n{\n \"findings\": [],\n \"no_findings_reason\": \"Brak wyników wyszukiwania dla podmiotu \\\"5 klient\\\" w kategorii \\\"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\\\". Wyniki wyszukiwania dotyczą ogólnych tematów związanych z ekspozycją polityczną, wpływem państwa i klientelizmem, ale nie zawierają konkretnych informacji o podmiocie \\\"5 klient\\\".\"\n}\n```",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 11171,
"output_tokens": 730,
"total_tokens": 11901,
"cost_usd": 0.00211365
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-03-26T16:52:31.008738"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.013068,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Extended low information gain for 5 consecutive iterations",
"stopped_at": "2026-03-26T16:52:31.008916",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Dane wejściowe dotyczące struktury podmiotowej „5 klient” są bardzo ubogie i nie zawierają żadnych konkretnych informacji o właścicielach, osobach zarządzających, podmiotach powiązanych ani elementach wymagających uwagi z perspektywy AML. W opisanym materiale nie ma wymienionych beneficjentów rzeczywistych, członków zarządu, udziałowców ani powiązań z innymi podmiotami, co uniemożliwia sporządzenie jakiegokolwiek szczegółowego opisu struktury.\n\nW związku z brakiem danych nie można wskazać łańcucha właścicielskiego, wymienić kluczowych osób zarządzających, określić podmiotów zależnych ani zidentyfikować potencjalnych ryzyk AML, takich jak anonimowi właściciele czy skomplikowane struktury własnościowe. \n\nBrak niezbędnych informacji oznacza, że dalsza analiza wymaga uzupełnienia danych źródłowych, aby móc przeprowadzić rzetelną ocenę struktury podmiotowej i ewentualnych zagrożeń AML."
}