Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "VM_autocreate_quote_24",
"entity_full_name": "VM_autocreate_quote_24",
"subject_context": {
"VM_autocreate_quote_24": {
"name": "VM_autocreate_quote_24",
"context": " (Dane: NIP: 1566303401, country: PL, description: VAT Information Exchange System)"
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.016602
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "63b5e6fd-f995-49ee-8fd2-513abefd7ccb",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "VM_autocreate_quote_24",
"subject_full_name": "VM_autocreate_quote_24",
"subject_node_id": "fb6e6c47-c6e0-46e4-9012-bc9dbfe10f0f",
"context_description": "VM_autocreate_quote_24",
"context_data": {
"NIP": "1566303401",
"country": "PL",
"description": "VAT Information Exchange System"
},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**VM_autocreate_quote_24**\nKontekst pomocniczy: VM_autocreate_quote_24, VM_autocreate_quote_24, (Dane: NIP: 1566303401, 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 VM_autocreate_quote_24 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 VM_autocreate_quote_24 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 adverse media dla podmiotu 'VM_autocreate_quote_24' w kategorii spraw karnych i postępowań prokuratorskich.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 13754,
"output_tokens": 883,
"total_tokens": 14637,
"cost_usd": 0.0025929
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:54:28.979138"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**VM_autocreate_quote_24**\nKontekst pomocniczy: VM_autocreate_quote_24, VM_autocreate_quote_24, (Dane: NIP: 1566303401, 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 VM_autocreate_quote_24 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 VM_autocreate_quote_24 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 dotyczących podmiotu VM_autocreate_quote_24 w kontekście korupcji, łapownictwa lub przestępstw korupcyjnych. Wyszukiwanie nie zwróciło żadnych artykułów, które spełniałyby kryteria dokładnego dopasowania nazwy oraz wymagań dotyczących konkretnych zarzutów korupcyjnych, postępowań sądowych lub śledztw.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 48525,
"output_tokens": 1119,
"total_tokens": 49644,
"cost_usd": 0.00795015
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:54:37.185617"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**VM_autocreate_quote_24**\nKontekst pomocniczy: VM_autocreate_quote_24, VM_autocreate_quote_24, (Dane: NIP: 1566303401, 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 VM_autocreate_quote_24 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 VM_autocreate_quote_24 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\": \"Nie znaleziono żadnych mediów negatywnych (adverse media) dotyczących dokładnie podanej nazwy VM_autocreate_quote_24 w wybranej kategorii. Wszystkie przeszukane źródła nie zawierały tego konkretnego podmiotu, a żadne wyniki nie spełniały kryterium dokładnego dopasowania nazwy.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 10034,
"output_tokens": 601,
"total_tokens": 10635,
"cost_usd": 0.0018657
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:54:43.830506"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**VM_autocreate_quote_24**\nKontekst pomocniczy: VM_autocreate_quote_24, VM_autocreate_quote_24, (Dane: NIP: 1566303401, 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 VM_autocreate_quote_24 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 VM_autocreate_quote_24 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 związanych bezpośrednio z podmiotem 'VM_autocreate_quote_24' w kategorii 'Ryzyko reputacyjne oraz wpływ na media i opinię publiczną'.\"\n}\n```",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 10596,
"output_tokens": 548,
"total_tokens": 11144,
"cost_usd": 0.0019182
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:54:50.641032"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**VM_autocreate_quote_24**\nKontekst pomocniczy: VM_autocreate_quote_24, VM_autocreate_quote_24, (Dane: NIP: 1566303401, 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 VM_autocreate_quote_24 w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie VM_autocreate_quote_24 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\": \"Nie znaleziono żadnych źródeł, które zawierałyby dokładne dopasowanie nazwy podmiotu \\\"VM_autocreate_quote_24\\\" w kontekście ekspozycji politycznej i wpływu państwa. Wszystkie przeszukane wyniki dotyczyły tematów technicznych i nie spełniały kryteriów dopasowania (exact match, Levenshtein ≤ 2).\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 6998,
"output_tokens": 665,
"total_tokens": 7663,
"cost_usd": 0.0014487
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T13:54:58.038678"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.01577565,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-03T13:54:58.038835",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Dane dostępne w opisie są bardzo ograniczone – podmiot posiada jedynie numer NIP 1566303401, jest zarejestrowany w Polsce i klasyfikowany jako VAT Information Exchange System. Brak dodatkowych informacji uniemożliwia określenie struktury własnościowej, czyli tego, kto jest faktycznym właścicielem, oraz wskazanie kluczowych osób zarządzających i ich ról. Nie można także zidentyfikować podmiotów powiązanych, ani ocenić, czy w strukturze występują elementy wymagające szczególnej uwagi z perspektywy AML, takie jak anonimowi beneficjenci czy skomplikowane powiązania z instytucjami państwowymi.\n\nW związku z tak ubogim zestawem danych nie ma możliwości wskazania łańcucha właścicielskiego, wymienienia osób zarządzających ani określenia potencjalnych ryzyk AML. Aby przeprowadzić rzetelną analizę, konieczne jest uzyskanie dodatkowych informacji, np. rejestru wspólników, danych o beneficjentach rzeczywistych oraz powiązaniach z innymi podmiotami. Bez tych danych analiza struktury podmiotowej pozostaje niekompletna."
}