natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Na takové případy jsme narazili ve dvou členských státech. o Za účelem snížení jejich administrativní zátěže stanoví právní předpisy EU orgánům členských států povinnost hlásit pouze nesrovnalosti podvodného i nepodvodného charakteru, které se týkají částek, jejichž peněžní hodnota přesahuje 10 000 EUR18. 
We came across such cases in two Member States. o To reduce their administrative burden, EU law obliges Member State authorities only to report fraudulent or non-fraudulent irregularities involving more than €10 000 in EU money18.
U „zemědělství“ a Evropského sociálního fondu je realizován značný počet plateb do 10 000 EUR, takže i potenciálně podvodné platby jsou tak pod hranicí, od které je nutné je hlásit. 
For Agriculture and the European Social Fund, there are a large number of payments below the €10 000 threshold and, as a consequence, potentially fraudulent payments below the reporting threshold, which are not reported.
V průběhu našeho auditu jsme v jednom členském státě zjistili, že nesrovnalosti týkající se Evropského zemědělského záručního fondu a Evropského zemědělského fondu pro rozvoj venkova vykázané v systému IMS představují pouze malou část (7 %) všech nesrovnalostí zjištěných členským státem u těchto dvou fondů. 
During our audit, we identified one Member State where irregularities reported within IMS for the European Agricultural Guarantee Fund and European Agricultural Fund for Rural Development accounted for only a small share (7 %) of all irregularities detected by the Member State for these two Funds.
Tento členský stát na druhé straně kvalifikoval vysoký podíl (60 %) ze 7 % nahlášených nesrovnalostí jako podezření z podvodu. 
On the other hand, from the 7 % of reported irregularities, the Member State qualified a high share (60 %) as suspected fraud.
25 Komise vydala k hlášení nesrovnalostí a jejich označování jako podezřelé z podvodu několik pokynů19. 
25 The Commission has issued several guidelines19 on reporting irregularities and flagging them as suspected fraud.
Členské státy však stále vykazují nesrovnalosti různě. 
However, reporting still varies among Member States.
1 písm. a) nařízení v přenesené pravomoci 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972, 2015/1973. 
18 Article 3(1)(a) of the Delegated Regulations 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972, 2015/1973.
19 Handbook on requirement to report irregularities (Příručka k povinnosti hlásit nesrovnalosti), COCOLAF/23-05-17/8.2/EN; čl. 2 písm. b) nařízení v přenesené pravomoci (EU) č. 2015/1970, 2015/1971 a 2015/1973. 
19 Handbook on requirement to report irregularities, COCOLAF/23-05-17/8.2/EN; Article 2(b) of Commission Delegated Regulation (EU) 2015/1970, 2015/1971 and 2015/1973.
Definice těchto pojmů jsou důležité, neboť přesně stanovují, kdy je nesrovnalost nutno označit za podvod (podezření z podvodu). 
These definitions are important for determining precisely when an irregularity must be flagged as fraudulent (suspected fraud).
Z tabulky v příloze 4 vyplývá, že některé členské státy kvalifikují nesrovnalosti jako podezření z podvodu až po pravomocném soudním rozsudku, zatímco jiné tak činí v dřívějších fázích řízení. 
The table in Annex 4 shows that some Member States only qualify irregularities as suspected fraud after a final court decision, while others much earlier in the proceeding.
26 Aby OLAF více zdůraznil nutnost odhalovat a hlásit případy podvodu, zavedl v roce 2015 dva nové ukazatele: „míru odhalení podvodů“ (FDR – fraud detection rate), což je hodnota případů podezření z podvodu nebo zjištěných podvodů v členském státě jako procento celkových plateb provedených v této zemi v daném období, a „míru četnosti podvodů“ (FFL – fraud frequency level), což je počet podezření z podvodu nebo potvrzených případů podvodu v členském státě jako procento z celkového počtu nesrovnalostí zjištěných v této zemi za dané období. 
26 In order to place greater emphasis on detecting and reporting fraud, in 2015 OLAF introduced two new indicators: the ‘fraud detection rate’ (FDR), which is the value of suspected or established fraud detected in a Member State as a percentage of the total payments made in that country for a given period and the fraud frequency level (FFL), which is the number of suspected or established fraud cases in a Member State as a percentage of the total number of irregularities detected in that country for a given period.
Pro nesrovnalosti, které nemají podvodný charakter, byl vytvořen obdobný ukazatel („míra odhalení nesrovnalostí“ (IDR – irregularity detection rate) a „míra četnosti podvodů“ (FFL – fraud frequency level)). 
A similar indicator was created for non-fraudulent irregularities (the ‘irregularity detection rate’ or IDR and the ‘irregularity frequency level’ or IFL).
Informace o FDR a IDR pro oblast „soudržnosti“ v období 2007–2013 za každý členský stát jsou uvedeny na obrázku 5. 
Figure 5 includes information on each Member State’s FDR and IDR for the Cohesion area for the period 2007-2013.
27 Tyto ukazatele upozorňují na významné rozpory v míře nesrovnalostí a podvodů (hodnota a počet případů) odhalených a nahlášených členskými státy. 
27 These indicators highlight that there are significant disparities in the level (value and number of cases) of irregularities and fraud detected and reported by Member States.
Deset členských států například vykázalo za celé programové období 2007–2013 méně než deset případů podezření z podvodu a míra odhalení podvodů u dvanácti členských států činila méně než 0,1 %. 
For example, ten Member States reported less than ten suspected fraud cases throughout the whole 2007-2013 programme period, and twelve Member States had fraud detection rates of less than 0.1 %.
Osm členských států kategorizovalo více než 10 % všech nahlášených nesrovnalostí jako podezření z podvodu, zatímco u 14 jiných členských států to bylo méně než 5 %. 
Eight Member States categorised more than 10 % of all reported irregularities as suspected fraud, while for 14 other Member States, it was less than 5 %.
28 Komise se domnívá, že významné rozdíly mezi členskými státy, pokud jde o hlášení podvodů a nesrovnalostí, mohou souviset s nastavením vnitrostátních systémů pro boj proti podvodům, a nikoliv s neharmonizovaným vykazováním. Podrobnější analýzu kořenových příčin těchto rozdílů Komise neposkytla. 
28 The Commission considers that the significant differences between Member States in terms of reporting on fraud and irregularity may be linked to the national system set-up to counter fraud rather than just to non-harmonised reporting.
29 Dalším ukazatelem problémů s hlášením či odhalováním nesrovnalostí je nedostatečná korelace oficiálních statistik nahlášených měr odhalení podvodů a výsledků ukazatelů rizika korupce (obrázek 5): některé země, které se na indexu vnímání korupce organizace Transparency International (CPI) nebo na indexu veřejné integrity umísťují nízko, a jsou proto 20 Čl. 
29 A further indication of problems with reporting or detection is that the correlation between official statistics on reported fraud detection rates and the results of corruption risk indicators is weak (Figure 5): some countries scoring low on Transparency International’s Corruption Perception Index (CPI) or the Index of Public Integrity (IPI), and hence considered less transparent, report very few or even zero fraud cases.
2 písm. b) nařízení Komise v přenesené pravomoci (EU) č. 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972 a 2015/1973 uvádí definici „prvotního zjištění ve správním nebo soudním řízení“. 
20 Article 2(b) of Commission Delegated Regulation (EU) 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972 and 2015/1973 contains a definition of "primary administrative or judicial finding".
Tato nařízení v přenesené pravomoci se schvalují na základě pravomocí udělených relevantními základními akty, jedním z nichž je nařízení o společných ustanoveních (článek 122). 
These delegated regulations are adopted based on the powers conferred by the relevant basic acts, one of which is the Common Provisions Regulation (Article 122).
Obrázek 5 – Míra odhalení nesrovnalostí a míra odhalení podvodů podle členských států oproti výsledkům CPI, IPI a Eurobarometru 20 Míra odhalených nesrovnalostí Slovensko Česká republika Španělsko Řecko Rumunsko Lotyšsko Bulharsko Nizozemsko Spojené království Ra kousko Litva Irsko Malta Polsko Itálie Slovins ko Belgie Maďarsko Estonsko Portugalsko Kypr Německo Švédsko Francie Lucembursko Dánsko Chorvatsko Finsko 0,0% 2,5% 5,0% 7,5%10,0% Míra odhalování podvodů Průměr CPI 2012–2016* Průměr EU 64 0,0% 2,5% 5,0% 7,5%10,0% 0 50 100 Průměr IPI 2015 +2017** Průměr EU 8,33 „Podvody v EU... poměrně častý jev?“*** Průměr EU 71,6 0 5 10 0% 50% 100% * Index vnímání korupce (CPI) organizace Transparency International řadí země podle míry vnímání korupce určené na základě posouzení vyhotovených odborníky a průzkumy veřejného mínění. 
Figure 5 – Irregularity and fraud detection rate per Member State versus CPI, IPI and Eurobarometer results 19 Slova kia Czechia Spain Greece Romania Latvia Bulgaria Netherlands United Kingdom Austria Lithuania Ireland Malta Poland Italy Slovenia Belgium Hungary Estonia Portugal Cyprus Germany Sweden France Luxembourg Denmark Croatia Finla nd Irregularity detection rate 0.0% 2.5% 5.0% 7.5%10.0% Fraud detection rate 0.0% 2.5% 5.0% 7.5%10.0% CPI 2012-2016 average* EU avg 64 0 50 100 IPI 2015 +2017 average** EU avg 8.33 "EU fraud ... rather frequent?"*** EU avg 71.6 % 0 5 10 0% 50% 100% * Transparency international’s Corruption Perception Index (CPI) ranks countries by their perceived levels of corruption, as determined by expert assessments and opinion surveys.
Hodnotí se na škále od 100 (velmi čisté) do 0 (velmi zkorumpované). ** Index veřejné integrity (IPI) je souborný index složený ze šesti prvků: nezávislost soudů, správní zátěž, otevřenost obchodu, transparentnost rozpočtu, e-občanství a svoboda tisku. 
Ranking is on a scale from 100 (very clean) to 0 (highly corrupt). ** The index of public integrity (IPI) is a composite index consisting of six components: judicial independence, administrative burden, trade openness, budget transparency, e-citizenship and press freedom.
Jeho cílem je prezentovat objektivní a ucelený obraz o kontrole státu nad korupcí ve 109 zemích. 
It aims to give an objective and comprehensive picture of the state of control of corruption in 109 countries.
Hodnotí se na stupnici od 1 (nízká kontrola korupce) do 10 (velká kontrola korupce). *** Eurobarometer 2015 měří perspektivu občanů EU. 
Ranking is on a scale from 1 (low control of corruption) to 10 (high control of corruption). *** The 2015 Eurobarometer measures the perception of EU citizens.
Q1_B Defraudace rozpočtu EU Rozsah problému je poměrně častý? 
Q1_B. Defrauding the EU budget: The scale of the problem is rather frequent?
21 30 Komise neprovádí žádné komplexní kontroly kvality údajů v systému IMS, ani nežádá orgány členských států, aby poskytovaly jistotu ohledně spolehlivosti hlášených údajů. 
20 30 The Commission does not carry out comprehensive checks on the quality of data reported in the IMS; nor does it ask Member State authorities to provide assurance as to the reliability of the data reported.
V rámci systému auditů se provádějí částečné kontroly souladu s vykazovacími povinnostmi. 
Partial checks on compliance with reporting obligations are performed within the framework of system audits.
31 Ani úřad OLAF, ani žádný jiný orgán v rámci Komise neshromažďuje informace o kriminálních případech dotýkajících se finančních zájmů EU a vyšetřovaných národními orgány. 
31 Neither OLAF nor any other body within the Commission gathers information on criminal cases linked to EU financial interests investigated by national authorities.
Členské státy mají své vlastní systémy evidence vyšetřovaných případů a téměř polovina z nich nerozlišuje mezi trestnými činy finanční povahy s dopadem na národní zájmy a trestnými činy finanční povahy s dopadem na zájmy EU. 
Member States have their own systems for recording cases under investigation, and nearly half of them do not differentiate between financial crimes affecting national interests and those affecting EU interests.
Ani Komise, ani členské státy neevidují údaje o podvodech v oblasti výdajů EU jako samostatnou kategorii. 
As a result, neither the Commission nor such Member States have data on fraud in EU spending as a separate category.
32 V oblasti výdajů přímo řízených Komisí se hodnota výdajů, u nichž existuje podezření z podvodu, odvozuje od hodnoty částek označených jako podvodné a evidované v účetním systému Komise. 
32 In the area of expenditure, directly managed by the Commission, the value of suspected fraudulent spending is based on amounts flagged as fraudulent and recorded in the Commission’s accounting system.
Zjistili jsme, že některé údaje nejsou v hodnotě výdajů, u nichž existuje podezření z podvodu, zahrnuty. 
We found that some data is not included in the value of suspected fraudulent spending.
V některých případech Komise zpětně vymáhá neoprávněně vydané prostředky formou zápočtů příslušné částky oproti budoucím žádostem o úhradu, aniž by vydala oficiální inkasní příkaz. 
In some cases, the Commission claims back fraudulent money by offsetting this amount against future claims without establishing a formal recovery order.
Tyto případy nejsou vždy označeny jako podvod, i když to pokyny Komise vyžadují. 
These cases are not always flagged as fraudulent, even though the Commission’s guidelines require this.
Tyto případy však nejsou vždy zahrnuty do vykazované hodnoty podvodných výdajů. 
These cases are not always included in the reported value of fraudulent spending.
Komise dosud nevydala jasné pokyny ke kompilaci takových údajů. 
The Commission has not yet established clear guidelines on how to compile this data.
Komise nemá přehled o míře neodhalených podvodů 33 Komise neprovádí odhad míry neodhalených podvodů. 
The Commission lacks insight into the level of undetected fraud 33 The Commission does not estimate undetected fraud.
Nikdy neprovedla viktimizační šetření, ani průzkum kontaktu s podvody ve výdajích EU. 
Nor has it ever carried out a crime victimisation or encounter survey focusing on fraud in EU spending.
Komise nám sdělila, že nepovažuje viktimizační šetření, průzkumy kontaktu s podvody a průzkumy vnímání fenoménu podvodu za vhodné nástroje, které mohou nabídnout lepší vhled do celkového rozsahu dotačních podvodů, protože průzkum obětí podvodů týkajících se rozpočtu EU by byl značně nákladný a protože není zřejmé, komu by takové sociologické otázky měly být adresovány. 
The Commission told us that it did not consider victimisation, encounter or perception surveys to be suitable tools for providing better insight into the overall scale of EU subsidy fraud, because an EU budget fraud victim survey would entail considereable costs and it is not clear to whom such sociological questions should be addressed.
34 Pro měření korupce – která je také skrytým trestným činem – se používají studie vnímání korupce a studie vycházející ze zkušenosti. 
34 However, perception and experience-based studies have been used for measuring corruption, which is also a hidden crime.
K běžně přijímaným ukazatelům korupce patří index vnímání korupce organizace Transparency International a ukazatel kontroly korupce Světové banky (WB-CCI). 
Widely accepted indicators of corruption include Transparency International’s corruption perception index and the World Bank’s control of corruption indicator (WB-CCI).
Tyto indexy využívají výsledky studií vnímání korupce. 
These indexes use the results of perception-based studies.
Tyto průzkumy se neprovádějí jako náhrada oficiálních statistik, ale spíše jako jejich doplněk. 
Such surveys are not carried out to replace official statistics, but rather to complement them.
35 Kromě průzkumů vnímání fenoménu byly v nedávné době provedeny i určité studie odhadující míru rizika korupce nebo kontroly korupce s využitím objektivních správních údajů21. 
21 35 On top of perception-based surveys, there have also been some recent studies estimating the level of corruption risk or control of corruption using objective administrative data21.
36 V oblasti soudržnosti zahájilo GŘ REGIO studii posuzující kvalitu správy na regionální úrovni s využitím údajů o zadávání veřejných zakázek. 
36 Within the area of Cohesion, DG REGIO has initiated a study assessing the quality of government at regional level, using public procurement data.
Jedním z měřených ukazatelů výkonnosti byla kontrola korupčních rizik (rámeček 1). 
One of the performance indicators measured was the control of corruption risks (Box 1).
Mít v této souvislosti přehled o regionálních či odvětvových odlišnostech je pro pochopení rizik souvisejících s korupcí a jejich účinného řízení klíčové. 
Having a view of regional or sectoral variation in this connection is crucial for understanding corruption risks and managing them effectively.
22 Rámeček 1 Studie o kvalitě správy na regionální úrovni s využitím údajů o zadávání veřejných zakázek V roce 2017 GŘ REGIO iniciovalo regionální studii o výkonnosti zadávání veřejných zakázek v členských státech EU s využitím inovativního ukazatele rizika korupce vyvinutého v rámci výzkumného projektu University of Cambridge. 
Box 1 Study on the quality of government at regional level, using public procurement data In 2017, DG REGIO initiated a region-by-region study on public procurement performance in EU Member States, using an innovative corruption risk indicator developed by the DIGIWHIST research project at the University of Cambridge.
Tato metoda používá rozsáhlé údaje z velkých databází veřejných zakázek (Tender Electronic Daily), údaje z rejstříku obchodních společností, údaje finanční povahy a údaje o vlastnictví22. 
This method uses big data from large-scale public procurement databases (Tender Electronic Daily), company registry data and financial and ownership data22.
Z této metody měření korupce vyplývá, že odchylka mezi regiony či sektory je větší než rozdíly mezi zeměmi, jelikož srovnávání rozdílů mezi zeměmi zakrývá širokou škálu rozdílů v rámci těchto zemí. 
This corruption measurement method indicates that the variation between regions or sectors is greater than that between different countries, as comparing differences between countries masks a wide range of differences within those countries themselves.
37 Výše uvedené příklady ilustrují, že je skutečně možné získat vhled, pokud jde o rozsah neodhalených podvodů nebo korupce. 
37 These examples illustrate that it is in fact possible to gain insight into the scale of undetected fraud or corruption.
21 Fazekas, M., a Kocsis, G., (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., a King, P. L., (2016); Golden, M. a Picci, L. 
21 Fazekas, M., and Kocsis, G., (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., and King, P. L., (2016); Golden, M. and Picci, L.
(2005). 
(2005).
Středisko pro studia boje proti podvodům při University of Portsmouth rovněž vyvinulo metodu měření ztrát v důsledku podvodů (metoda FLM). 
The Centre for Counter Fraud Studies at the University of Portsmouth has also developed a fraud loss measurement (FLM) method.
Viz Button, M. a Gee, J. 
See Button, M. and Gee, J.
(2015). 
(2015).
22 Fazekas, M.a Kocsis, G. 
22 Fazekas, M.and Kocsis, G.
(2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., a King, P. L. 
(2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., and King, P. L.(2016); pp. 369-397.
39 Komise analyzuje různé typy podvodů, aby dostála: o své povinnosti každoročně předkládat Evropskému parlamentu a Radě zprávu o opatřeních, která Komise a členské státy přijaly v boji proti podvodům, a o výsledcích těchto opatření (ve zprávě o ochraně finančních zájmů Evropské unie) a svým povinnostem daných odvětvovými právními předpisy; o rámci vnitřní kontroly Komise, který vyžaduje posouzení rizika podvodů. 
39 The Commission analyses the different types of fraud in order to comply with: o its annual obligation to present to the European Parliament and the Council a report on the measures taken by the Commission and the Member States in the fight against fraud and the result of these actions (in the PIF report) and its obligations under sectoral legislation; o the Commission’s internal control framework, which requires a fraud risk assessment.
40 Zpráva o ochraně finančních zájmů Evropské unie za rok 2016 obsahuje oddíl o typech nesrovnalostí, které byly nahlášeny jako podvodné jak pro oba fondy v oblasti „zemědělství“, tak pro prioritní oblast „výzkum a technologický rozvoj“ (R&TD) v případě strukturálních fondů na období 2007–2013. 
40 The 2016 PIF report includes a section on types of irregularities reported as fraudulent for both Funds in the area of Agriculture, and for the “Research and technological development” (R&TD) priority area for the period 2007-2013 in the case of the Structural Funds.
Analýza způsobu fungování uvedená ve zprávě zahrnuje různé typy nesrovnalostí nahlašovaných jako podvodné23. 
The report’s analysis of modus operandi includes different types of irregularities reported as fraudulent23.
41 Kromě zprávy o ochraně finančních zájmů vypracoval úřad OLAF rovněž několik analýz, nazvaných kompendia případů (case compendiums), které pojednávají o hlavních typech podvodného jednání, slabých stránkách a varovných signálech. 
41 In addition to the PIF report, OLAF has also prepared several analyses, called ‘case compendiums’, covering the main fraud patterns, vulnerabilities and red flags.
Tato kompendia uvádějí seznam anonymizovaných případů na základě šetření úřadu OLAF a údajů z členských států. 
These case compendiums provide a list of anonymised cases based on OLAF’s investigative work, together with data from Member States.
42 Jsou dobrý příkladem toho, jak zkušenosti úřadu OLAF a jeho další informace z vyšetřovací činnosti využít při poskytování včasných informací o klíčových hrozbách podvodů týkajících se rozpočtu EU. 
42 These are good examples of how OLAF’s investigative knowledge and other intelligence can be used to provide timely information on the key fraud threats to the EU budget.
Jde nicméně o jednorázově připravované dokumenty, které nejsou pravidelně aktualizovány. 
However, these compendiums are one-off documents that are not updated on a continuous basis.
OLAF vypracoval čtyři případová kompendia k podvodům24, která byla zveřejněna v letech 2010, 2011, 2012 a 2013, od té doby však nezveřejnil žádnou aktualizaci. 
OLAF has produced four such case compendiums related to fraud24, published in 2010, 2011, 2012 and 2013 respectively, but has not since published any update.
Například nejaktuálnější případové kompendium pro strukturální fondy, zveřejněné v roce 2011, se vztahuje k programovým obdobím 1994–1999 a 2000–2006. 
For example, the most recent case compendium for Structural Funds, published in 2011, concerns the 1994-1999 and 2000-2006 programme periods.
Pro Komisi jako celek se žádné ústřední posouzení rizika podvodu neprovádí a neexistuje žádný rejstřík podvodů obchodních společností. 
No central fraud risk assessment is carried out for the Commission as a whole and there is no corporate fraud risk register.
Takové informace by se však měly využívat při přípravě strategie Komise pro boj proti podvodům (CAFS). 
Such information should feed the Commission’s Anti-Fraud Strategy (CAFS).
CAFS, přijatá v roce 2011, nezahrnuje žádné informace ani o tom, zda existuje výchozí analýza rizika podvodu, ani o výsledcích takové analýzy. 
The CAFS, adopted in 2011, does not include any information on whether any underlying fraud risk analysis exists or on the results of such analysis.
24 44 Provedli jsme přezkum posouzení rizika podvodů vypracovaných sedmi generálními ředitelstvími Komise. Tato posouzení vycházela výhradně z analýzy odhalených podvodů a kombinovala informace z různých interních zdrojů (např. 
44 We reviewed the fraud risk assessments performed by seven Commission DGs. These fraud risk assessments were based solely on an analysis of detected fraud, combining information from different internal sources (e.g. the IMS, OLAF, DGs’ audit results and ECA findings).