🔍 Multilevel Screening Review

← Back to Report

Data Builder Output

Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
  "entity_name": "ms_test_pwob_17",
  "entity_full_name": "ms_test_pwob_17",
  "subject_context": {
    "ms_test_pwob_17": {
      "name": "ms_test_pwob_17",
      "context": " (Dane: NIP: 3649634834, country: PL, description: VAT Information Exchange System)"
    }
  },
  "facts_by_category": {},
  "facts_by_subject": {},
  "facts_by_relation": {},
  "total_cost": {
    "task_costs": [],
    "total_override": 0.013370700000000001
  },
  "screening_tasks": [
    {
      "task_id": "7fbea516-922a-4e64-a13e-59217c910a13",
      "subject_type": "ENTITY",
      "subject_name": "ms_test_pwob_17",
      "subject_full_name": "ms_test_pwob_17",
      "subject_node_id": "a504f856-1b7c-4a8f-acb4-965f5a3ee09b",
      "context_description": "ms_test_pwob_17",
      "context_data": {
        "NIP": "3649634834",
        "country": "PL",
        "description": "VAT Information Exchange System"
      },
      "search_state": {
        "iterations": [
          {
            "iteration_number": 1,
            "category": "CRIMINAL",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_17**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_17, ms_test_pwob_17,  (Dane: NIP: 3649634834, 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 ms_test_pwob_17 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 ms_test_pwob_17 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 dotyczących podmiotu 'ms_test_pwob_17' w kategorii 'Sprawy karne i postępowania prokuratorskie', spełniających kryteria dokładnego dopasowania nazwy i wymogów dotyczących postępowań karnych.\"\n}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 10354,
              "output_tokens": 523,
              "total_tokens": 10877,
              "cost_usd": 0.0018669
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:25:46.592848"
          },
          {
            "iteration_number": 2,
            "category": "CORRUPTION",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_17**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_17, ms_test_pwob_17,  (Dane: NIP: 3649634834, 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 ms_test_pwob_17 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 ms_test_pwob_17 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 dotyczących podmiotu 'ms_test_pwob_17' w kontekście korupcji, łapownictwa lub przestępstw korupcyjnych. Nie znaleziono artykułów, które spełniałyby kryteria dokładnego dopasowania nazwy (exact match) oraz wymagań dotyczących podejrzenia, śledztwa, zarzutów lub skazań korupcyjnych.\"\n}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 12653,
              "output_tokens": 657,
              "total_tokens": 13310,
              "cost_usd": 0.00229215
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:25:52.758576"
          },
          {
            "iteration_number": 3,
            "category": "GOVERNANCE",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_17**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_17, ms_test_pwob_17,  (Dane: NIP: 3649634834, 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 ms_test_pwob_17 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 ms_test_pwob_17 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 dotyczących podmiotu 'ms_test_pwob_17' w kategorii 'Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance'. Wyszukiwania nie zwróciły żadnych wyników, które spełniałyby wymóg dokładnego dopasowania nazwy (Levenshtein ≤ 2) oraz zawierałyby wymagane fakty, daty, kwoty lub numery spraw.\"\n}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 12246,
              "output_tokens": 675,
              "total_tokens": 12921,
              "cost_usd": 0.0022419
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:25:59.925820"
          },
          {
            "iteration_number": 4,
            "category": "REPUTATIONAL",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_17**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_17, ms_test_pwob_17,  (Dane: NIP: 3649634834, 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 ms_test_pwob_17 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 ms_test_pwob_17 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 bezpośrednich wyników wyszukiwania dla podmiotu 'ms_test_pwob_17' w kontekście adverse media, spełniających wymóg dokładnego dopasowania nazwy.\"\n}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 22289,
              "output_tokens": 1055,
              "total_tokens": 23344,
              "cost_usd": 0.00397635
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:26:05.051416"
          },
          {
            "iteration_number": 5,
            "category": "POLITICAL_EXPOSURE",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_17**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_17, ms_test_pwob_17,  (Dane: NIP: 3649634834, 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 ms_test_pwob_17 w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie ms_test_pwob_17 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 'ms_test_pwob_17' w kategorii 'Ekspozycja polityczna i wpływ państwa'. Dostępne informacje dotyczą jedynie ogólnych aspektów systemu VAT i VIES w Polsce, a nie konkretnego podmiotu 'ms_test_pwob_17'.\"\n}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 10633,
              "output_tokens": 1052,
              "total_tokens": 11685,
              "cost_usd": 0.00222615
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:26:15.067466"
          }
        ],
        "categories_checked": [
          "CRIMINAL",
          "CORRUPTION",
          "GOVERNANCE",
          "REPUTATIONAL",
          "POLITICAL_EXPOSURE"
        ],
        "findings": [],
        "facts": [],
        "cumulative_cost": 0.012603449999999999,
        "information_gain_history": [
          0.0,
          0.0,
          0.0,
          0.0,
          0.0
        ],
        "stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
        "stopped_at": "2026-04-03T14:26:15.070507",
        "failed_iterations": 0,
        "errors": []
      }
    }
  ],
  "total_facts": 0,
  "total_findings": 0,
  "structure_summary": "Dane wejściowe są bardzo ograniczone i zawierają jedynie podstawowe informacje o podmiocie, w tym numer NIP, kraj oraz typ. Nie ma w nich żadnych szczegółów dotyczących struktury właścicielskiej, osób zarządzających ani podmiotów powiązanych, dlatego nie można ich przedstawić.\n\nPodmiot oznaczony jako **ms_test_pwob_17** posiada numer NIP **3649634834**, jest zarejestrowany w Polsce i klasyfikowany jako VAT Information Exchange System, co wskazuje na jego udział w systemie wymiany informacji o podatku od wartości dodanej. Brak dodatkowych danych uniemożliwia określenie, kto jest właścicielem, jakie osoby pełnią funkcje zarządcze oraz jakie istnieją powiązania z innymi podmiotami.\n\nZ perspektywy AML nie można wskazać elementów wymagających szczególnej uwagi, takich jak anonimowi właściciele, skomplikowana struktura własnościowa czy powiązania z podmiotami wysokiego ryzyka, ponieważ nie ma dostępnych informacji na ten temat. W celu przeprowadzenia rzetelnej analizy konieczne jest uzyskanie bardziej szczegółowych danych dotyczących struktury własnościowej i zarządu."
}