🔍 Multilevel Screening Review

← Back to Report

Data Builder Output

Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
  "entity_name": "MAGDALENA STAROŃ",
  "entity_full_name": "MAGDALENA STAROŃ",
  "subject_context": {
    "MAGDALENA STAROŃ": {
      "name": "MAGDALENA STAROŃ",
      "context": ""
    }
  },
  "facts_by_category": {},
  "facts_by_subject": {},
  "facts_by_relation": {},
  "total_cost": {
    "task_costs": [],
    "total_override": 0.07291885000000001
  },
  "screening_tasks": [
    {
      "task_id": "d114b59b-b53e-4fa8-940d-420917ecad38",
      "subject_type": "ENTITY",
      "subject_name": "MAGDALENA STAROŃ",
      "subject_full_name": "MAGDALENA STAROŃ",
      "subject_node_id": "fc10d2ec-e29c-4c0c-b5cf-2617c9dfbd36",
      "context_description": "MAGDALENA STAROŃ",
      "context_data": {},
      "search_state": {
        "iterations": [
          {
            "iteration_number": 1,
            "category": "CRIMINAL",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**MAGDALENA STAROŃ**\nKontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ, \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 MAGDALENA STAROŃ w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ 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 MAGDALENA STAROŃ w kategorii Sprawy karne i postępowania prokuratorskie.\"}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 15275,
              "output_tokens": 577,
              "total_tokens": 15852,
              "web_searches": 1,
              "visit_webpages": 0,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.01063745
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-11T08:14:13.370977"
          },
          {
            "iteration_number": 2,
            "category": "CORRUPTION",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**MAGDALENA STAROŃ**\nKontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ, \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 MAGDALENA STAROŃ w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne\"\n\nIteracja: 2\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL\n\n1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ 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\":[{\"title\":\"Kandydatka Staroń. Miał być strzał w dziesiątkę, wyszedł strzał w stopę\",\"description\":\"Artykuł opisuje konflikt Magdaleny Staroń z prezesem spółdzielni mieszkaniowej Zenonem Procykiem. Staroń zarzuciła Procykowi samowolę, fałszerstwa dokumentów spółdzielczych i nakłanianie innych do fałszerstw. Procyk został aresztowany i postawiono mu 20 zarzutów. Po latach sąd uniewinnił Procyka, stwierdzając, że dowody zostały spreparowane.\",\"severity\":\"MEDIUM\",\"date\":null,\"status\":null,\"source_urls\":[\"https://oko.press/staron\"],\"raw_text\":\"„Zarzuciła Procykowi samowolę, fałszerstwa dokumentów spółdzielczych i nakłanianie innych do fałszerstw, a także sprzedaż mieszkań w jednym z budynków po preferencyjnych cenach sędziom i prokuratorom, co miało zapewnić prezesowi bezkarność.\",\"context\":{\"birthDate\":null,\"secondName\":null,\"PESEL\":null,\"NIP\":null,\"KRS\":null,\"REGON\":null},\"levenshtein_distance\":null,\"matched_name\":\"MAGDALENA STAROŃ\"}],\"no_findings_reason\":null}",
            "findings_count": 1,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 30798,
              "output_tokens": 3057,
              "total_tokens": 33855,
              "web_searches": 1,
              "visit_webpages": 0,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0144539
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-11T08:14:28.576061"
          },
          {
            "iteration_number": 3,
            "category": "GOVERNANCE",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**MAGDALENA STAROŃ**\nKontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ, \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 MAGDALENA STAROŃ w kategorii: \"Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance\"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\nŹRÓDŁA JUŻ ZNALEZIONE (szukaj NOWYCH informacji, nie powtarzaj tych URL):\n   - https://oko.press/staron\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 MAGDALENA STAROŃ in the category of 'Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance'\"}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 46910,
              "output_tokens": 559,
              "total_tokens": 47469,
              "web_searches": 1,
              "visit_webpages": 1,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 1,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0163719
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-11T08:14:53.582360"
          },
          {
            "iteration_number": 4,
            "category": "REPUTATIONAL",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**MAGDALENA STAROŃ**\nKontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ, \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 MAGDALENA STAROŃ 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 MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\nŹRÓDŁA JUŻ ZNALEZIONE (szukaj NOWYCH informacji, nie powtarzaj tych URL):\n   - https://oko.press/staron\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 match found for 'MAGDALENA STAROŃ' in the searched sources.\"}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 34946,
              "output_tokens": 910,
              "total_tokens": 35856,
              "web_searches": 1,
              "visit_webpages": 1,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 1,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0147879
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-11T08:15:16.421372"
          },
          {
            "iteration_number": 5,
            "category": "POLITICAL_EXPOSURE",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**MAGDALENA STAROŃ**\nKontekst pomocniczy: MAGDALENA STAROŃ, MAGDALENA STAROŃ, \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 MAGDALENA STAROŃ w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie MAGDALENA STAROŃ i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\nŹRÓDŁA JUŻ ZNALEZIONE (szukaj NOWYCH informacji, nie powtarzaj tych URL):\n   - https://oko.press/staron\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 Magdalena Staroń w kategorii Ekspozycja polityczna i wpływ państwa.\"}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 42272,
              "output_tokens": 966,
              "total_tokens": 43238,
              "web_searches": 1,
              "visit_webpages": 1,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0159204
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-11T08:15:31.778450"
          }
        ],
        "categories_checked": [
          "CRIMINAL",
          "CORRUPTION",
          "GOVERNANCE",
          "REPUTATIONAL",
          "POLITICAL_EXPOSURE"
        ],
        "findings": [
          {
            "finding_id": "9df70379-df3d-4b32-95b5-12e16f973092",
            "category": "CORRUPTION",
            "severity": "MEDIUM",
            "title": "Kandydatka Staroń. Miał być strzał w dziesiątkę, wyszedł strzał w stopę",
            "description": "Artykuł opisuje konflikt Magdaleny Staroń z prezesem spółdzielni mieszkaniowej Zenonem Procykiem. Staroń zarzuciła Procykowi samowolę, fałszerstwa dokumentów spółdzielczych i nakłanianie innych do fałszerstw. Procyk został aresztowany i postawiono mu 20 zarzutów. Po latach sąd uniewinnił Procyka, stwierdzając, że dowody zostały spreparowane.",
            "source_urls": [
              "https://oko.press/staron"
            ],
            "context": {
              "birthDate": null,
              "secondName": null,
              "PESEL": null,
              "NIP": null,
              "KRS": null,
              "REGON": null
            },
            "raw_text": "„Zarzuciła Procykowi samowolę, fałszerstwa dokumentów spółdzielczych i nakłanianie innych do fałszerstw, a także sprzedaż mieszkań w jednym z budynków po preferencyjnych cenach sędziom i prokuratorom, co miało zapewnić prezesowi bezkarność.",
            "levenshtein_distance": 0
          }
        ],
        "facts": [],
        "cumulative_cost": 0.07217155,
        "information_gain_history": [
          0.0,
          0.0,
          0.0,
          0.0,
          0.0
        ],
        "stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
        "stopped_at": "2026-04-11T08:15:31.778612",
        "failed_iterations": 0,
        "errors": []
      }
    }
  ],
  "total_facts": 0,
  "total_findings": 1,
  "structure_summary": "Na podstawie przekazanych danych nie można określić struktury podmiotowej osoby fizycznej Magdalena Staroń. Brak informacji o powiązaniach, właścicielach, zarządzie czy podmiotach zależnych, co uniemożliwia wskazanie łańcucha właścicielskiego, kluczowych osób zarządzających oraz podmiotów powiązanych. W związku z brakiem szczegółowych danych nie można zidentyfikować elementów wymagających szczególnej uwagi z perspektywy AML, takich jak anonimowi beneficjenci czy skomplikowane struktury własnościowe."
}