🔍 Multilevel Screening Review

{
  "entity_name": "\"ELEPHANT\" CLUB s.c.",
  "entity_full_name": "\"ELEPHANT\" CLUB s.c.",
  "subject_context": {
    "\"ELEPHANT\" CLUB s.c.": {
      "name": "\"ELEPHANT\" CLUB s.c.",
      "context": " (Dane: NIP: 5832923120, industry: 5611Z - RESTAURACJE, country: PL, description: PODMIOTY NIE PODLEGAJĄCE WPISOM DO REJESTRU LUB EWIDENCJI, city: Gdańsk)"
    }
  },
  "facts_by_category": {},
  "facts_by_subject": {},
  "facts_by_relation": {},
  "total_cost": {
    "task_costs": [],
    "total_override": 0.00037185
  },
  "screening_tasks": [
    {
      "task_id": "e43663a9-8509-4696-95ac-2cf3e789a2d2",
      "subject_type": "ENTITY",
      "subject_name": "\"ELEPHANT\" CLUB s.c.",
      "subject_full_name": "\"ELEPHANT\" CLUB s.c.",
      "subject_node_id": "821c2929-ee76-4704-817e-be00be87f5dc",
      "context_description": "\"ELEPHANT\" CLUB s.c.",
      "context_data": {
        "NIP": "5832923120",
        "industry": "5611Z - RESTAURACJE",
        "country": "PL",
        "description": "PODMIOTY NIE PODLEGAJĄCE WPISOM DO REJESTRU LUB EWIDENCJI",
        "city": "Gdańsk"
      },
      "search_state": {
        "iterations": [
          {
            "iteration_number": 1,
            "category": "ADVERSE_MEDIA",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**\"ELEPHANT\" CLUB s.c.**\nKontekst pomocniczy: \"ELEPHANT\" CLUB s.c., \"ELEPHANT\" CLUB s.c.,  (Dane: NIP: 5832923120, industry: 5611Z - RESTAURACJE, country: PL, description: PODMIOTY NIE PODLEGAJĄCE WPISOM DO REJESTRU LUB EWIDENCJI, city: Gdańsk)\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 \"ELEPHANT\" CLUB s.c. 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 \"ELEPHANT\" CLUB s.c. 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 istotnych informacji o negatywnych doniesieniach medialnych dotyczących „ELEPHANT” CLUB s.c.\"}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 0,
              "output_tokens": 0,
              "total_tokens": 0,
              "web_searches": 0,
              "visit_webpages": 0,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-06-12T02:32:23.742025"
          }
        ],
        "categories_checked": [
          "ADVERSE_MEDIA"
        ],
        "findings": [],
        "facts": [],
        "cumulative_cost": 0.0,
        "information_gain_history": [
          0.0
        ],
        "stop_reason": "No facts found after 1 iterations. Stopping early.",
        "stopped_at": "2026-06-12T02:32:23.742209",
        "failed_iterations": 0,
        "errors": []
      }
    }
  ],
  "total_facts": 0,
  "total_findings": 0,
  "structure_summary": "\"ELEPHANT\" CLUB s.c. to spółka cywilna działająca w branży gastronomicznej (kod 5611Z – restauracje) z siedzibą w Polsce, identyfikowana numerem NIP 5832923120. Podmiot nie podlega wpisowi do rejestru ani ewidencji, co oznacza, że nie jest spółką kapitałową, a jego struktura opiera się na umowie cywilnoprawnej między wspólnikami. \n\nWłaścicielami (UBO) spółki są trzy osoby fizyczne: Mateusz Bombka, Marcelina Bombka oraz Maria Bombka, które pełnią rolę beneficjentów rzeczywistych. Brak innych podmiotów zależnych lub powiązanych, a struktura nie wykazuje udziału Skarbu Państwa ani anonimowych właścicieli. Z perspektywy AML istotne jest monitorowanie transakcji pomiędzy tymi trzema UBO, ze względu na potencjalne ryzyko powiązań rodzinnych i brak dodatkowych warstw strukturalnych, co może ułatwić identyfikację beneficjentów, ale wymaga regularnej weryfikacji ich profili ryzyka."
}