Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "PIT STOP",
"entity_full_name": "PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_context": {
"PIT STOP": {
"name": "PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"context": ""
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.07604985
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "7c4d74ee-d2a2-4bc3-b24d-2059b99f1e79",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "PIT STOP",
"subject_full_name": "PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_node_id": "9e016ee1-91ec-4fa9-ac3e-7b3a886307f4",
"context_description": "PIT STOP",
"context_data": {},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "CRIMINAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**PIT STOP**\nKontekst pomocniczy: PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, PIT STOP, \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 PIT STOP w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie PIT STOP 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": 21526,
"output_tokens": 750,
"total_tokens": 22276,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0116789
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T08:17:33.940725"
},
{
"iteration_number": 2,
"category": "CORRUPTION",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**PIT STOP**\nKontekst pomocniczy: PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, PIT STOP, \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 PIT STOP w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne\"\n\nIteracja: 2\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL\n\n1. Skup się na podmiocie PIT STOP 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 informacji medialnych dotyczących korupcji, łapownictwa ani przestępstw korupcyjnych, które bezpośrednio wymieniałyby podmiot \\\"PIT STOP\\\" (PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ). Wszystkie przeglądane źródła dotyczyły ogólnych zagadnień prawnych lub danych rejestrowych spółki, ale nie zawierały faktów, dat, kwot ani numerów spraw związanych z przestępstwami korupcyjnymi.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 49389,
"output_tokens": 1411,
"total_tokens": 50800,
"web_searches": 2,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.02425495
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T08:17:48.332284"
},
{
"iteration_number": 3,
"category": "GOVERNANCE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**PIT STOP**\nKontekst pomocniczy: PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, PIT STOP, \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 PIT STOP w kategorii: \"Audyty, nieprawidłowości zarządcze i governance\"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie PIT STOP 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 informacji o audytach, nieprawidłowościach zarządczych ani kwestiach governance dotyczących podmiotu PIT STOP w dostępnych źródłach.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 48717,
"output_tokens": 2865,
"total_tokens": 51582,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01702655
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T08:18:02.876664"
},
{
"iteration_number": 4,
"category": "REPUTATIONAL",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**PIT STOP**\nKontekst pomocniczy: PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, PIT STOP, \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 PIT STOP 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 PIT STOP 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 podmiotu PIT STOP w kategorii Ryzyko reputacyjne oraz wpływ na media i opinię publiczną.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 11656,
"output_tokens": 745,
"total_tokens": 12401,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0101954
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T08:18:09.548277"
},
{
"iteration_number": 5,
"category": "POLITICAL_EXPOSURE",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**PIT STOP**\nKontekst pomocniczy: PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, PIT STOP, \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 PIT STOP w kategorii: \"Ekspozycja polityczna i wpływ państwa\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie PIT STOP 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 PIT STOP.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 25869,
"output_tokens": 1128,
"total_tokens": 26997,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 1,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.01255715
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-04-11T08:18:18.949270"
}
],
"categories_checked": [
"CRIMINAL",
"CORRUPTION",
"GOVERNANCE",
"REPUTATIONAL",
"POLITICAL_EXPOSURE"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.07571295000000001,
"information_gain_history": [
0.0,
0.0,
0.0,
0.0,
0.0
],
"stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
"stopped_at": "2026-04-11T08:18:18.949431",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Na podstawie przekazanych informacji jedyną dostępną danymi jest nazwa podmiotu – PIT STOP SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ. Nie podano żadnych szczegółów dotyczących struktury własnościowej, osób zarządzających, podmiotów powiązanych ani innych elementów istotnych z perspektywy AML/KYC. W związku z brakiem dodatkowych danych nie można określić łańcucha właścicielskiego, wskazać kluczowych osób ani zidentyfikować potencjalnych ryzyk związanych z anonimowością lub skomplikowaną strukturą. Aby przeprowadzić rzetelną analizę, niezbędne jest uzyskanie pełnych danych rejestrowych, w tym listy wspólników, ich udziałów, organów zarządzających oraz ewentualnych podmiotów zależnych."
}