Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"",
"entity_full_name": "ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"",
"subject_context": {
"ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"": {
"name": "ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"",
"context": ""
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.06821165
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "a7f820a8-4baa-44d4-9d08-a67ce947b951",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"",
"subject_full_name": "ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"",
"subject_node_id": "bbe74958-1809-4f1c-83fa-fda9f945e6d7",
"context_description": "ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"",
"context_data": {},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"**\nKontekst pomocniczy: ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", \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 ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" 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 dotyczących adverse media w kategorii \\\"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\\\" dla podmiotu ŁYŻWA MARCIN -\\\"SETCOMP\\\", KWIACIARNIA \\\"KAMELIA\\\".\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 47618,
"output_tokens": 1322,
"total_tokens": 48940,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0159359
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:53:24.172925"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"**\nKontekst pomocniczy: ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", \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 ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne\"\n\nIteracja: 2\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL\n\n1. Skup się na podmiocie ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" 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 related to corruption, bribery or corruption‑related crimes found for the exact entity ŁYŻWA MARCIN -\\\"SETCOMP\\\", KWIACIARNIA \\\"KAMELIA\\\".\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 22062,
"output_tokens": 1364,
"total_tokens": 23426,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0121277
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:53:33.684238"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"**\nKontekst pomocniczy: ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", \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 ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" w kategorii: \"Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance\"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" 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 znalezionych negatywnych informacji medialnych dotyczących podmiotu ŁYŻWA MARCIN -\\\"SETCOMP\\\", KWIACIARNIA \\\"KAMELIA\\\" w kategorii Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 28942,
"output_tokens": 1838,
"total_tokens": 30780,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 1,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0144441
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:54:08.114253"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"**\nKontekst pomocniczy: ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", \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 ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" 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 ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" 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 dokładnie określonego podmiotu.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 36213,
"output_tokens": 1287,
"total_tokens": 37500,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01420415
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:54:18.708038"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\"**\nKontekst pomocniczy: ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\", \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 ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie ŁYŻWA MARCIN -\"SETCOMP\", KWIACIARNIA \"KAMELIA\" 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 political exposure and state influence were found for the entity 'ŁYŻWA MARCIN -\\\"SETCOMP\\\", KWIACIARNIA \\\"KAMELIA\\\"'.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 14348,
"output_tokens": 1574,
"total_tokens": 15922,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0110966
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T07:54:27.235069"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.06780845,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-11T07:54:27.235209",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Na podstawie przekazanego opisu jedynymi znanymi podmiotami są osoba fizyczna ŁYŻWA MARCIN, powiązana z podmiotem oznaczonym jako „SETCOMP”, oraz firma prowadząca kwiaciarnię pod nazwą „KAMELIA”. Z dostępnych danych nie wynika, kto jest właścicielem ani udziałowcem wymienionych podmiotów, ani jakie są ich wzajemne relacje własnościowe. Brak informacji o strukturze udziałowej, kapitale zakładowym, ani o ewentualnych powiązaniach z innymi podmiotami uniemożliwia określenie łańcucha właścicielskiego. Nie podano również nazwisk ani funkcji osób zarządzających, co uniemożliwia wskazanie kluczowych decydentów. W związku z tak ograniczonym zakresem danych, nie można zidentyfikować potencjalnych ryzyk AML, takich jak anonimowi beneficjenci, powiązania z podmiotami państwowymi czy skomplikowane struktury własnościowe; konieczne jest uzyskanie dodatkowych informacji w celu przeprowadzenia pełnej analizy zgodności."
}