Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "K&M",
"entity_full_name": "K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_context": {
"K&M": {
"name": "K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"context": ""
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.06143005
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "44d4a49f-5ea7-4f42-90c1-57ce352dea8b",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "K&M",
"subject_full_name": "K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_node_id": "07d4927a-4c1a-4790-bd66-8059bd2bc64f",
"context_description": "K&M",
"context_data": {},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**K&M**\nKontekst pomocniczy: K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, K&M, \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 K&M w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie K&M 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 dla podmiotu K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 26019,
"output_tokens": 1588,
"total_tokens": 27607,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01285565
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:50:50.533699"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**K&M**\nKontekst pomocniczy: K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, K&M, \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 K&M w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne\"\n\nIteracja: 2\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL\n\n1. Skup się na podmiocie K&M 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 znalezisk bezpośrednio powiązanych z podmiotem K&M w kategorii korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 40754,
"output_tokens": 1187,
"total_tokens": 41941,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0148253
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:51:02.567080"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**K&M**\nKontekst pomocniczy: K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, K&M, \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 K&M w kategorii: \"Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance\"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie K&M 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\":\"Nie znaleziono żadnych publikacji dotyczących audytów, nieprawidłowości zarządczych ani kwestii governance związanych z podmiotem K&M w dostępnych źródłach.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 18144,
"output_tokens": 1624,
"total_tokens": 19768,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.011696
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:51:13.186687"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**K&M**\nKontekst pomocniczy: K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, K&M, \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 K&M 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 K&M 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 wyszukiwania dla podmiotu K&M w kategorii Ryzyko reputacyjne oraz wpływ na media i opinię publiczną.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 15665,
"output_tokens": 773,
"total_tokens": 16438,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01081355
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:51:20.948326"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**K&M**\nKontekst pomocniczy: K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, K&M, \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 K&M w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie K&M 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 K&M.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 15912,
"output_tokens": 848,
"total_tokens": 16760,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0108956
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:51:28.612949"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.0610861,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-11T07:51:28.613108",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Na podstawie przekazanych danych jedyną dostępną informacją jest nazwa podmiotu K&M SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ. Brak dodatkowych danych o strukturze właścicielskiej, osobach zarządzających oraz podmiotach powiązanych, co uniemożliwia określenie łańcucha własności i beneficjentów. W związku z tym nie można wskazać elementów wymagających szczególnej uwagi z perspektywy AML, takich jak anonimowi właściciele, skomplikowane struktury czy powiązania ze Skarbem Państwa."
}