Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
"entity_name": "M&M MIESZANY MIESZANY",
"entity_full_name": "M&M MIESZANY MIESZANY SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_context": {
"M&M MIESZANY MIESZANY": {
"name": "M&M MIESZANY MIESZANY SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"context": " (Dane: NIP: 7282909899, KRS: 0001234832, industry: 5611Z - RESTAURACJE, country: PL, description: REJESTR PRZEDSIĘBIORCÓW, city: Rzgów)"
}
},
"facts_by_category": {},
"facts_by_subject": {},
"facts_by_relation": {},
"total_cost": {
"task_costs": [],
"total_override": 0.01176545
},
"screening_tasks": [
{
"task_id": "a7d59840-d6e2-4a29-815e-4a2323aed5f8",
"subject_type": "ENTITY",
"subject_name": "M&M MIESZANY MIESZANY",
"subject_full_name": "M&M MIESZANY MIESZANY SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
"subject_node_id": "12f6331f-ec94-4bad-8b07-99cc107c5428",
"context_description": "M&M MIESZANY MIESZANY",
"context_data": {
"NIP": "7282909899",
"KRS": "0001234832",
"industry": "5611Z - RESTAURACJE",
"country": "PL",
"description": "REJESTR PRZEDSIĘBIORCÓW",
"city": "Rzgów"
},
"search_state": {
"iterations": [
{
"iteration_number": 1,
"category": "ADVERSE_MEDIA",
"prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**M&M MIESZANY MIESZANY**\nKontekst pomocniczy: M&M MIESZANY MIESZANY SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, M&M MIESZANY MIESZANY, (Dane: NIP: 7282909899, KRS: 0001234832, industry: 5611Z - RESTAURACJE, country: PL, description: REJESTR PRZEDSIĘBIORCÓW, city: Rzgów)\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 M&M MIESZANY MIESZANY 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 M&M MIESZANY MIESZANY 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 wyników wyszukiwania dla podmiotu \\\"M&M MIESZANY MIESZANY\\\" w kategorii negatywnych doniesień medialnych.\"}",
"findings_count": 0,
"facts_extracted": 0,
"cost": {
"input_tokens": 18702,
"output_tokens": 654,
"total_tokens": 19356,
"web_searches": 1,
"visit_webpages": 0,
"browser_automations": 0,
"code_executions": 0,
"wolfram_alpha_executions": 0,
"cost_usd": 0.0111977
},
"information_gain": 0.0,
"timestamp": "2026-06-12T02:29:54.704954"
}
],
"categories_checked": [
"ADVERSE_MEDIA"
],
"findings": [],
"facts": [],
"cumulative_cost": 0.0111977,
"information_gain_history": [
0.0
],
"stop_reason": "No facts found after 1 iterations. Stopping early.",
"stopped_at": "2026-06-12T02:29:54.705172",
"failed_iterations": 0,
"errors": []
}
}
],
"total_facts": 0,
"total_findings": 0,
"structure_summary": "Podmiot zarejestrowany w Polsce, działający w branży restauracyjnej (kod 5611Z), posiada prostą strukturę własnościową, w której jedynymi udziałowcami są dwie osoby fizyczne. Właścicielami spółki są Mariusz Tokarski oraz Michał Skoczylas, którzy jednocześnie pełnią funkcje zarządcze – Tokarski jest członkiem zarządu, a Skoczylas prezesem zarządu. Obaj są wymienieni jako UBO (Ultimate Beneficial Owner) oraz wspólnicy, co oznacza, że kontrolują 100 % udziałów i mają bezpośredni wpływ na decyzje strategiczne firmy. \n\nStruktura zarządzania jest zatem ściśle powiązana z własnością: prezes zarządu i członek zarządu jednocześnie sprawują funkcje właścicielskie, co eliminuje potrzebę dodatkowych podmiotów zależnych czy pośrednich. Nie występują żadne podmioty powiązane, ani akcjonariusze pośredni, co czyni strukturę przejrzystą i jednoznaczną. \n\nZ perspektywy AML nie ma elementów budzących szczególną uwagę – brak udziału Skarbu Państwa, brak anonimowych beneficjentów oraz brak skomplikowanych powiązań korporacyjnych. Prosta struktura własnościowa i zarządcza ogranicza ryzyko prania pieniędzy, choć standardowa weryfikacja tożsamości i źródeł funduszy obu UBO pozostaje wymagana."
}