Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "DN_TEST_TerminalPos_2",
"entity_full_name": "DN_TEST_TerminalPos_2",
"subject_context": {
"DN_TEST_TerminalPos_2": {
"name": "DN_TEST_TerminalPos_2",
"context": " (Dane: NIP: 3424095721, country: PL, description: VAT Information Exchange System)"
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.0234414
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "87a9ff1a-3d1f-4e5d-87aa-d244ebcab2ec",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "DN_TEST_TerminalPos_2",
"subject_full_name": "DN_TEST_TerminalPos_2",
"subject_node_id": "c2a6e958-023a-4817-93ed-1318dbd764ad",
"context_description": "DN_TEST_TerminalPos_2",
"context_data": {
"NIP": "3424095721",
"country": "PL",
"description": "VAT Information Exchange System"
},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**DN_TEST_TerminalPos_2**\nKontekst pomocniczy: DN_TEST_TerminalPos_2, DN_TEST_TerminalPos_2, (Dane: NIP: 3424095721, country: PL, description: VAT Information Exchange System)\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 DN_TEST_TerminalPos_2 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 DN_TEST_TerminalPos_2 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 wyników dotyczących DN_TEST_TerminalPos_2 w kategorii spraw karnych i postępowań prokuratorskich. Wyniki wyszukiwania dotyczyły jedynie ogólnych informacji o procedurach karnych w Polsce i nie zawierały żadnych odniesień do podmiotu DN_TEST_TerminalPos_2, jego NIP (3424095721) ani innych danych identyfikacyjnych.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 33553,
"output_tokens": 1268,
"total_tokens": 34821,
"cost_usd": 0.00579375
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:10:36.528560"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**DN_TEST_TerminalPos_2**\nKontekst pomocniczy: DN_TEST_TerminalPos_2, DN_TEST_TerminalPos_2, (Dane: NIP: 3424095721, country: PL, description: VAT Information Exchange System)\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 DN_TEST_TerminalPos_2 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 DN_TEST_TerminalPos_2 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 w dostępnych źródłach, które wskazywałyby na podejrzenie korupcji, śledztwo, zarzuty, akt oskarżenia, zatrzymanie lub skazanie podmiotu DN_TEST_TerminalPos_2. Wyszukiwanie nie zwróciło żadnych artykułów spełniających kryteria dotyczące korupcji lub łapownictwa.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 23606,
"output_tokens": 1053,
"total_tokens": 24659,
"cost_usd": 0.0041727
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:10:42.954130"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**DN_TEST_TerminalPos_2**\nKontekst pomocniczy: DN_TEST_TerminalPos_2, DN_TEST_TerminalPos_2, (Dane: NIP: 3424095721, country: PL, description: VAT Information Exchange System)\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 DN_TEST_TerminalPos_2 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 DN_TEST_TerminalPos_2 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 źródeł zawierających dokładną nazwę DN_TEST_TerminalPos_2 w kontekście audytów, nieprawidłowości zarządczych, likwidacji, upadłości, sporów pracowniczych ani innych wymienionych kwestii. Wszystkie przeprowadzone wyszukiwania zwróciły jedynie ogólne informacje o audytach i POS, które nie odnoszą się bezpośrednio do podmiotu DN_TEST_TerminalPos_2.\"\n}\n```",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 46620,
"output_tokens": 2525,
"total_tokens": 49145,
"cost_usd": 0.008508
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:11:08.982182"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**DN_TEST_TerminalPos_2**\nKontekst pomocniczy: DN_TEST_TerminalPos_2, DN_TEST_TerminalPos_2, (Dane: NIP: 3424095721, country: PL, description: VAT Information Exchange System)\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 DN_TEST_TerminalPos_2 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 DN_TEST_TerminalPos_2 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\": \"W przeprowadzonym wyszukiwaniu nie znaleziono żadnych publikacji, artykułów ani innych źródeł medialnych, które wymieniałyby dokładnie nazwę DN_TEST_TerminalPos_2 w kontekście ryzyka reputacyjnego, opinii klientów lub pracowników, ani nie zawierały informacji o pokrzywdzonych klientach. Jedyny znaleziony wynik dotyczył ogólnych zmian w systemie wymiany informacji o VAT w Polsce i nie odnosił się do podmiotu DN_TEST_TerminalPos_2, dlatego nie spełnia kryteriów dopasowania (exact match) i nie może być uznany za adverse media.\"\n}\n```",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 9852,
"output_tokens": 1272,
"total_tokens": 11124,
"cost_usd": 0.002241
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:11:17.833554"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**DN_TEST_TerminalPos_2**\nKontekst pomocniczy: DN_TEST_TerminalPos_2, DN_TEST_TerminalPos_2, (Dane: NIP: 3424095721, country: PL, description: VAT Information Exchange System)\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 DN_TEST_TerminalPos_2 w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie DN_TEST_TerminalPos_2 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 DN_TEST_TerminalPos_2 w kategorii Ekspozycja polityczna i wpływ państwa.\"\n}\n```",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 10411,
"output_tokens": 625,
"total_tokens": 11036,
"cost_usd": 0.00193665
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:11:24.392337"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.0226521,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-03T13:11:24.392519",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "DN_TEST_TerminalPos_2 to podmiot zarejestrowany w Polsce, posiadający numer NIP 3424095721 i wpisany do systemu wymiany informacji o podatku VAT (VAT Information Exchange System). W dostępnych danych nie ma informacji o właścicielach, strukturze udziałowej ani o osobach zarządzających, co uniemożliwia określenie łańcucha własnościowego i kluczowych decydentów.\n\nBrak dodatkowych szczegółów oznacza również, że nie można wskazać podmiotów zależnych ani powiązanych przez beneficjentów. Z perspektywy AML brak przejrzystości w zakresie beneficjentów rzeczywistych i struktury organizacyjnej stanowi element wymagający uwagi, ponieważ utrudnia ocenę potencjalnych ryzyk związanych z praniem pieniędzy lub finansowaniem terroryzmu. W związku z tym rekomenduje się uzyskanie pełnych danych rejestrowych, w tym informacji o rzeczywistych beneficjentach i organach zarządzających."
}