Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "SIMURG",
"entity_full_name": "SIMURG SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_context": {
"SIMURG": {
"name": "SIMURG SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"context": " (Dane: NIP: 7011113355, KRS: 0001000840, industry: 5610B - RUCHOME PLACÓWKI GASTRONOMICZNE, country: PL, description: REJESTR PRZEDSIĘBIORCÓW, city: Warszawa)"
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.02150575
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "9713799f-a7b6-4a2e-b697-ee8aa804b006",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "SIMURG",
"subject_full_name": "SIMURG SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_node_id": "19830b76-089b-4170-b74f-78d788026bb2",
"context_description": "SIMURG",
"context_data": {
"NIP": "7011113355",
"KRS": "0001000840",
"industry": "5610B - RUCHOME PLACÓWKI GASTRONOMICZNE",
"country": "PL",
"description": "REJESTR PRZEDSIĘBIORCÓW",
"city": "Warszawa"
},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "ADVERSE_MEDIA",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**SIMURG**\nKontekst pomocniczy: SIMURG SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, SIMURG, (Dane: NIP: 7011113355, KRS: 0001000840, industry: 5610B - RUCHOME PLACÓWKI GASTRONOMICZNE, country: PL, description: REJESTR PRZEDSIĘBIORCÓW, city: Warszawa)\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- Gdy rozpoznasz, ze artykuł opowiada fikcyjną historię, nie zwracaj jej jako znalezisko.\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla SIMURG w kategorii: \"Negatywne doniesienia medialne\n\nUwzględniaj tylko informacje dotyczące:\n- postępowania prokuratorskie lub sądowe\n- afery\n- nieprawidłowości zarządcze i audyty \n- kary administracyjne, finansowe lub inne sankcje nałożone przez organy regulacyjne\n- negatywnych opinii o pracownikach i klientach\n- negatywnych opinii o byłych pracownikach i klientach\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\n- ogólnych informacji z rejestrów publicznych lub stron typu rejestr.io\n- oficjalnych stron internetowych badanego podmiotu.\n\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie SIMURG 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:\n - data urodzenia w polu context.birthDate\n - drugie imię w polu context.secondName\n - PESEL w polu context.PESEL\n - NIP w polu context.NIP\n - KRS w polu context.KRS\n - REGON w polu context.REGON\n - miasto działalności podmiotu w polu context.city\n - miasto opisywanego wydarzenia w polu context.eventCity\n - branża podmiotu w polu context.industry\n - data opisywanego zdarzenia jeśli istnieje w polu context.eventDate\n - data publikacji w polu context.publishedAt\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n- Podawaj fakty wyłącznie w języku polskim, nawet jeśli źródła są w innym języku\n",
"response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"Brak negatywnych doniesień medialnych dotyczących SIMURG w zakresie postępowań prokuratorskich, sądowych, afer, nieprawidłowości zarządczych, kar administracyjnych/finansowych oraz negatywnych opinii o pracownikach lub klientach.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 28019,
"output_tokens": 1416,
"total_tokens": 29435,
"web_searches": 2,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.02105245
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-05-06T08:03:20.050572"
}
],
"categories_checked": [
"ADVERSE_MEDIA"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.02105245,
"information_gain_history": [
0.0
],
"stop_reason": "No facts found after 1 iterations. Stopping early.",
"stopped_at": "2026-05-06T08:03:20.050737",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Podmiot zarejestrowany w Polsce pod numerem KRS 0001000840, NIP 7011113355, działa w branży 5610B – ruchome placówki gastronomiczne. Jest to spółka z ograniczoną odpowiedzialnością, wpisana do rejestru przedsiębiorców. Jedynym udziałowcem i jednocześnie osobą sprawującą funkcję prezesa zarządu jest NARGIZ ALIYEVA, która pełni rolę UBO (ultimate beneficial owner) oraz wspólnika, co oznacza, że posiada pełną kontrolę nad spółką. Struktura własnościowa jest więc jednopłaszczyznowa – właściciel i zarządca to ta sama osoba, bez udziału podmiotów zależnych czy powiązanych.\n\nW kontekście AML najważniejszym elementem jest fakt, że beneficjentem jest znana fizyczna osoba, co eliminuje ryzyko anonimowego właściciela. Jednak koncentracja władzy i własności w jednej osobie może wymagać dodatkowej uwagi pod kątem monitorowania transakcji i potencjalnych konfliktów interesów. Brak innych podmiotów powiązanych upraszcza analizę, ale jednocześnie podkreśla potrzebę regularnej weryfikacji profilu ryzyka prezesa‑właściciela."
}