🔍 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_85",
  "entity_full_name": "ms_test_pwob_85",
  "subject_context": {
    "ms_test_pwob_85": {
      "name": "ms_test_pwob_85",
      "context": " (Dane: NIP: 1464368271, country: PL, description: VAT Information Exchange System)"
    }
  },
  "facts_by_category": {},
  "facts_by_subject": {},
  "facts_by_relation": {},
  "total_cost": {
    "task_costs": [],
    "total_override": 0.02392365
  },
  "screening_tasks": [
    {
      "task_id": "76f768d8-161d-4210-bdfe-6bc972079dd3",
      "subject_type": "ENTITY",
      "subject_name": "ms_test_pwob_85",
      "subject_full_name": "ms_test_pwob_85",
      "subject_node_id": "502db87d-a8ef-4b99-8a94-5394ed3eddbf",
      "context_description": "ms_test_pwob_85",
      "context_data": {
        "NIP": "1464368271",
        "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_85**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_85, ms_test_pwob_85,  (Dane: NIP: 1464368271, 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_85 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_85 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 'ms_test_pwob_85' w kontekście spraw karnych i postępowań prokuratorskich; nie znaleziono żadnych artykułów, które zawierałyby dokładną nazwę, NIP 1464368271 lub inne identyfikatory podmiotu w związku z postępowaniami karnymi.\"\n}\n```",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 12274,
              "output_tokens": 1345,
              "total_tokens": 13619,
              "cost_usd": 0.0026481
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:43:48.619895"
          },
          {
            "iteration_number": 2,
            "category": "CORRUPTION",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_85**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_85, ms_test_pwob_85,  (Dane: NIP: 1464368271, 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_85 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_85 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 wskazujących na podejrzenie korupcji, śledztwo lub dochodzenie dotyczące korupcji prowadzone przez prokuraturę lub organy ścigania, postawienie zarzutów korupcyjnych osobie powiązanej ze spółką, akt oskarżenia, zatrzymanie lub skazanie w sprawie korupcyjnej dla podmiotu \\\"ms_test_pwob_85\\\".\"\n}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 24655,
              "output_tokens": 735,
              "total_tokens": 25390,
              "cost_usd": 0.00413925
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:43:57.199819"
          },
          {
            "iteration_number": 3,
            "category": "GOVERNANCE",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_85**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_85, ms_test_pwob_85,  (Dane: NIP: 1464368271, 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_85 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_85 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 dotyczących podmiotu ms_test_pwob_85 w kategorii Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance. Nie znaleziono żadnych artykułów, które zawierałyby dokładną nazwę ms_test_pwob_85, NIP 1464368271 ani inne identyfikatory podmiotu.\"\n}\n```",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 11727,
              "output_tokens": 536,
              "total_tokens": 12263,
              "cost_usd": 0.00208065
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:44:01.404749"
          },
          {
            "iteration_number": 4,
            "category": "REPUTATIONAL",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_85**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_85, ms_test_pwob_85,  (Dane: NIP: 1464368271, 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_85 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_85 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_85' w kategorii adverse media (ryzyko reputacyjne oraz wpływ na media i opinię publiczną) przy zachowaniu wymogu dokładnego dopasowania nazwy.\"\n}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 73935,
              "output_tokens": 2129,
              "total_tokens": 76064,
              "cost_usd": 0.01236765
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:44:33.411421"
          },
          {
            "iteration_number": 5,
            "category": "POLITICAL_EXPOSURE",
            "prompt_text": "Przeprowadź screning adverse media dla podmiotu:\n**ms_test_pwob_85**\nKontekst pomocniczy: ms_test_pwob_85, ms_test_pwob_85,  (Dane: NIP: 1464368271, 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_85 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_85 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 bezpośrednich powiązań podmiotu ms_test_pwob_85 z kategorią 'Ekspozycja polityczna i wpływ państwa'. Wyniki wyszukiwania zawierają jedynie ogólne informacje o testach politycznych i zagadnieniach politycznych, które nie odnoszą się bezpośrednio do tego podmiotu.\"\n}\n```",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 9937,
              "output_tokens": 725,
              "total_tokens": 10662,
              "cost_usd": 0.00192555
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-03T14:44:40.333877"
          }
        ],
        "categories_checked": [
          "CRIMINAL",
          "CORRUPTION",
          "GOVERNANCE",
          "REPUTATIONAL",
          "POLITICAL_EXPOSURE"
        ],
        "findings": [],
        "facts": [],
        "cumulative_cost": 0.023161200000000003,
        "information_gain_history": [
          0.0,
          0.0,
          0.0,
          0.0,
          0.0
        ],
        "stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
        "stopped_at": "2026-04-03T14:44:40.334040",
        "failed_iterations": 0,
        "errors": []
      }
    }
  ],
  "total_facts": 0,
  "total_findings": 0,
  "structure_summary": "Podmiot **ms_test_pwob_85** posiada numer identyfikacji podatkowej (NIP) **1464368271**, jest zarejestrowany w Polsce (PL) i klasyfikowany jako VAT Information Exchange System, co oznacza, że uczestniczy w wymianie informacji dotyczących podatku od wartości dodanej.\n\nW dostępnych danych nie ma żadnych informacji o właścicielach, beneficjentach rzeczywistych, osobach zarządzających ani o podmiotach powiązanych. Brak tych szczegółów uniemożliwia określenie łańcucha własnościowego, wskazanie kluczowych decydentów oraz identyfikację ewentualnych zależności czy podmiotów zależnych.\n\nZ perspektywy AML nie można wskazać konkretnych elementów wymagających dodatkowej uwagi, ponieważ nie ma danych o anonimowych właścicielach, skomplikowanej strukturze własnościowej ani o powiązaniach z podmiotami państwowymi. W związku z tym, przy tak ograniczonym zestawie informacji, nie ma podstaw do dalszej oceny ryzyka związanego z praniem pieniędzy lub finansowaniem terroryzmu."
}