Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "HAPPYJUMPER",
"entity_full_name": "HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_context": {
"HAPPYJUMPER": {
"name": "HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"context": ""
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.07589699999999999
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "6c3b98d7-d20f-49d4-866d-80f1440a7b31",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "HAPPYJUMPER",
"subject_full_name": "HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_node_id": "664ce048-95c3-4e68-8ac3-439a8dad24a6",
"context_description": "HAPPYJUMPER",
"context_data": {},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**HAPPYJUMPER**\nKontekst pomocniczy: HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, HAPPYJUMPER, \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 HAPPYJUMPER w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie HAPPYJUMPER 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\":\"Brak wyników w kategorii Sprawy karne i postępowania prokuratorskie.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 24477,
"output_tokens": 2097,
"total_tokens": 26574,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 3,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01592975
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:47:36.833626"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**HAPPYJUMPER**\nKontekst pomocniczy: HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, HAPPYJUMPER, \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 HAPPYJUMPER w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne\"\n\nIteracja: 2\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL\n\n1. Skup się na podmiocie HAPPYJUMPER 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\":\"Brak wyników w kategorii Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne dla podmiotu HAPPYJUMPER.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 34918,
"output_tokens": 1117,
"total_tokens": 36035,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0139079
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:47:59.990979"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**HAPPYJUMPER**\nKontekst pomocniczy: HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, HAPPYJUMPER, \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 HAPPYJUMPER w kategorii: \"Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance\"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie HAPPYJUMPER 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\":\"Brak wyników dla danej kategorii.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 27220,
"output_tokens": 1238,
"total_tokens": 28458,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0128258
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:48:12.248684"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**HAPPYJUMPER**\nKontekst pomocniczy: HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, HAPPYJUMPER, \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 HAPPYJUMPER w kategorii: \"Ryzyko reputacyjne oraz wpływ na media i opinię publiczną\"\n\nIteracja: 4\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE\n\n1. Skup się na podmiocie HAPPYJUMPER 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 HAPPYJUMPER or HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ were identified in the category \\\"Ryzyko reputacyjne oraz wpływ na media i opinię publiczną\\\". The sources retrieved contain only general company information and promotional content, without any factual reports of reputational risk, negative incidents, dates, amounts, or case numbers.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 33760,
"output_tokens": 1869,
"total_tokens": 35629,
"web_searches": 2,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0221854
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:48:30.991761"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**HAPPYJUMPER**\nKontekst pomocniczy: HAPPYJUMPER SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, HAPPYJUMPER, \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 HAPPYJUMPER w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie HAPPYJUMPER 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\":\"Brak wyników w kategorii Ekspozycja polityczna i wpływ państwa dla podmiotu HAPPYJUMPER.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 15819,
"output_tokens": 479,
"total_tokens": 16298,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01066025
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:48:36.927095"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.0755091,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-11T07:48:36.927261",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Dostępne informacje ograniczają się wyłącznie do nazwy podmiotu, bez danych o strukturze własnościowej, zarządzie czy podmiotach powiązanych. Brak szczegółów uniemożliwia określenie, kto jest właścicielem spółki, jakie osoby pełnią funkcje kierownicze oraz czy istnieją powiązane jednostki zależne lub beneficjenci. Z perspektywy AML nie można wskazać potencjalnych ryzyk, takich jak anonimowi właściciele, udział Skarbu Państwa czy skomplikowane struktury, ponieważ nie ma żadnych danych na ten temat. W związku z tym dalsza analiza wymaga uzyskania pełnych danych rejestrowych, w tym listy udziałowców, członków zarządu oraz ewentualnych podmiotów powiązanych."
}