Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf",
"entity_full_name": "\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf",
"subject_context": {
"\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf": {
"name": "\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf",
"context": ""
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.06568929999999999
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "bf610495-ce05-4236-a668-cfa2dd02accb",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf",
"subject_full_name": "\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf",
"subject_node_id": "61739fe9-5ca4-4d6d-9f8b-0e2a437c8f7a",
"context_description": "\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf",
"context_data": {},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf**\nKontekst pomocniczy: \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \n\nDla każdego 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- 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 \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\n\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\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\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 polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media found for the exact entity name \\\"KEBAB FRIENDS\\\" Ahmed Khalaf in the category of criminal or prosecutorial proceedings.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 33428,
"output_tokens": 3066,
"total_tokens": 36494,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 1,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0158538
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:06:55.582112"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf**\nKontekst pomocniczy: \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \n\nDla każdego 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- 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 \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne.\n\nUwzględniaj tylko informacje, które wskazują na:\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- sprzedajność urzędniczą z udziałem STS lub jego kluczowych osób,\n- nadużycia finansowe, \n- oszustwa gospodarcze, \n- wyłudzenia, \n- przestępstwa na rynku kapitałowym (wykorzystanie informacji poufnej, manipulacje kursem, wprowadzanie inwestorów w błąd, poważne naruszenia obowiązków informacyjnych), jeśli są łączone z zarzutami nadużyć lub przestępstw gospodarczych.\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\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- czysto technicznych naruszeń AML (np. brak wyznaczenia osoby, brak procedury)\n\nKonflikt kategorii (CRIMINAL vs CORRUPTION vs GOVERNANCE):\n- jeżeli zdarzenie ma charakter zarówno karny, jak i korupcyjny (np. insider trading, poważne oszustwo gospodarcze), to traktuj je jako CORRUPTION, ale nie twórz osobnego dodatkowego rekordu tylko po to, by duplikować CRIMINAL.\n- jeżeli zdarzenie dotyczy wyłącznie kary administracyjnej za brak procedur AML (bez zarzutu oszustwa/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 \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\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 polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media findings related to corruption, bribery, or corruption-related crimes were found for the entity 'KEBAB FRIENDS' Ahmed Khalaf.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 25552,
"output_tokens": 1194,
"total_tokens": 26746,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0125492
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:07:33.323831"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf**\nKontekst pomocniczy: \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \n\nDla każdego 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- 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 \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf w kategorii: \"GOVERNANCE\"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\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 polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media findings for \\\"KEBAB FRIENDS\\\" Ahmed Khalaf in the governance category.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 13682,
"output_tokens": 414,
"total_tokens": 14096,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0103007
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:07:41.045842"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf**\nKontekst pomocniczy: \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \n\nDla każdego 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- 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 \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf w kategorii: \"REPUTATIONAL\"\n\nIteracja: 4\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE\n\n1. Skup się na podmiocie \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\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 polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media findings related to the exact entity \\\"KEBAB FRIENDS\\\" Ahmed Khalaf were found in the reputational category after exhaustive search. No sources contained verifiable facts, dates, amounts, or case numbers matching the exact name.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 27544,
"output_tokens": 2126,
"total_tokens": 29670,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 2,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0154072
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:07:58.625974"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**\"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf**\nKontekst pomocniczy: \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf, \n\nDla każdego 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- 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 \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf w kategorii: \"POLITICAL_EXPOSURE\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie \"KEBAB FRIENDS\" Ahmed Khalaf i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\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 polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No exact matches found for \\\"KEBAB FRIENDS\\\" Ahmed Khalaf in the POLITICAL_EXPOSURE category.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 16239,
"output_tokens": 459,
"total_tokens": 16698,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01071125
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-10T15:08:22.972561"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.06482215000000001,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-10T15:08:22.972710",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Struktura podmiotowa „KEBAB FRIENDS” składa się wyłącznie z Ahmeda Khalafa, który jest jednocześnie właścicielem i osobą zarządzającą. Nie ma spółek zależnych, podmiotów powiązanych ani anonimowych beneficjentów, co czyni strukturę przejrzystą i nieskomplikowaną; z perspektywy AML wymagana jest jedynie standardowa weryfikacja tożsamości i pochodzenia środków."
}