Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "ms_test_new_2",
"entity_full_name": "ms_test_new_2",
"subject_context": {
"ms_test_new_2": {
"name": "ms_test_new_2",
"context": " (Dane: NIP: 2895010511, country: PL, description: VAT Information Exchange System)"
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.011251200000000001
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "f72bc596-aea1-4595-8631-123038f095ac",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "ms_test_new_2",
"subject_full_name": "ms_test_new_2",
"subject_node_id": "7412cf2b-0d5d-4dab-9cd0-0f3a3cc11498",
"context_description": "ms_test_new_2",
"context_data": {
"NIP": "2895010511",
"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_new_2**\nKontekst pomocniczy: ms_test_new_2, ms_test_new_2, (Dane: NIP: 2895010511, 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_new_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 ms_test_new_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 wyników wyszukiwania dotyczących podmiotu 'ms_test_new_2' w kategorii spraw karnych i postępowań prokuratorskich.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 11824,
"output_tokens": 689,
"total_tokens": 12513,
"cost_usd": 0.002187
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T14:36:58.121578"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_new_2**\nKontekst pomocniczy: ms_test_new_2, ms_test_new_2, (Dane: NIP: 2895010511, 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_new_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 ms_test_new_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 wyników wyszukiwania dotyczących podmiotu 'ms_test_new_2' związanych z korupcją, łapownictwem lub przestępstwami korupcyjnymi. Nie znaleziono artykułów, które spełniałyby kryteria dokładnego dopasowania nazwy (exact match) oraz wymagań dotyczących korupcji.\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 13088,
"output_tokens": 530,
"total_tokens": 13618,
"cost_usd": 0.0022812
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T14:37:03.234854"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_new_2**\nKontekst pomocniczy: ms_test_new_2, ms_test_new_2, (Dane: NIP: 2895010511, 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_new_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 ms_test_new_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 wyników wyszukiwania dla podmiotu 'ms_test_new_2' w kategorii 'Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance' przy zachowaniu wymogu dokładnego dopasowania nazwy (Levenshtein ≤ 2).\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 10227,
"output_tokens": 550,
"total_tokens": 10777,
"cost_usd": 0.00186405
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T14:37:08.921737"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_new_2**\nKontekst pomocniczy: ms_test_new_2, ms_test_new_2, (Dane: NIP: 2895010511, 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_new_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 ms_test_new_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 wyników wyszukiwania dla podmiotu 'ms_test_new_2' w kategorii adverse media (ryzyko reputacyjne oraz wpływ na media i opinię publiczną).\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 13072,
"output_tokens": 813,
"total_tokens": 13885,
"cost_usd": 0.0024486
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T14:37:15.433356"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_new_2**\nKontekst pomocniczy: ms_test_new_2, ms_test_new_2, (Dane: NIP: 2895010511, 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_new_2 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_new_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 wyników wyszukiwania dla podmiotu 'ms_test_new_2' w kategorii 'Ekspozycja polityczna i wpływ państwa', ponieważ nie znaleziono żadnych źródeł zawierających dokładną nazwę podmiotu oraz wymagane informacje (fakty, daty, kwoty, numery spraw).\"\n}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 8932,
"output_tokens": 494,
"total_tokens": 9426,
"cost_usd": 0.0016362
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-03T14:37:21.542894"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.01041705,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-03T14:37:21.543077",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Dane wejściowe są bardzo ograniczone – jedynie podano numer NIP (2895010511), kraj (Polska) oraz typ podmiotu (VAT Information Exchange System). Brak jest informacji o strukturze właścicielskiej, osobach zarządzających, podmiotach zależnych czy powiązaniach beneficjentów, co uniemożliwia szczegółową analizę.\n\nW związku z tym, opis struktury podmiotowej **ms_test_new_2** ogranicza się do stwierdzenia, że jest to podmiot zarejestrowany w Polsce, posiadający NIP 2895010511 i funkcjonujący w ramach systemu wymiany informacji o podatku VAT. Nie można określić łańcucha właścicielskiego, kluczowych osób ani podmiotów powiązanych, gdyż takie dane nie zostały udostępnione.\n\nZ perspektywy AML jedynym elementem wymagającym uwagi jest fakt, że podmiot jest zarejestrowany w systemie VAT, co sugeruje prowadzenie działalności gospodarczej podlegającej kontroli podatkowej. Bez dodatkowych informacji nie da się ocenić ryzyka związanego z anonimowością właścicieli, skomplikowaną strukturą własności czy powiązaniami z podmiotami państwowymi. W razie potrzeby dalszej analizy konieczne jest uzyskanie pełniejszych danych o właścicielach i zarządzie."
}