natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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. 
Két tagállamban találkoztunk ilyen esettel. o Az uniós jog előírásai szerint a tagállamok – adminisztrációs terheik csökkentése érdekében – csak a 10 000 eurós összeghatárt meghaladó uniós forrást érintő csalárd vagy nem csalárd szabálytalanságokat kötelesek bejelenteni18.
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. 
A mezőgazdaság és az Európai Szociális Alap esetében nagyon sok 10 000 eurós küszöb alatti kifizetésre kerül sor, ezért a beszámolási küszöböt el nem érő, így be nem jelentett, potenciálisan csalással érintett kifizetések száma is igen nagy lehet.
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. 
Ellenőrzésünk során egy olyan tagállamot találtunk, ahol az Európai Mezőgazdasági Garanciaalap és az Európai Mezőgazdasági Vidékfejlesztési Alap tekintetében az IMS-ben bejelentett szabálytalanságok a tagállam által e két alap esetében felderített valamennyi szabálytalanságnak csak elenyésző hányadát (7%) tették ki.
On the other hand, from the 7 % of reported irregularities, the Member State qualified a high share (60 %) as suspected fraud. 
Másrészt viszont a 7%-nyi bejelentett szabálytalanság nagy részét (60%) a tagállam csalásgyanús esetnek minősítette.
25 The Commission has issued several guidelines19 on reporting irregularities and flagging them as suspected fraud. 
25 A Bizottság több iránymutatást is közzétett19 a szabálytalanságok bejelentéséről és ezek csalásgyanús esetként történő megjelöléséről.
However, reporting still varies among Member States. 
A tagállamok általi beszámolás ennek ellenére sem egységes.
18 Article 3(1)(a) of the Delegated Regulations 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972, 2015/1973. 
18 Az (EU) 2015/1970, 2015/1971, 2015/1972 és 2015/1973 felhatalmazáson alapuló rendeletek 3. cikke (1) bekezdésének a) pontja.
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. 18 judicial finding’20. 
19 Kézikönyv a szabálytalanságok bejelentési kötelezettségéről, COCOLAF/23–05–17/8.2/EN; az (EU) 2015/1970, (EU) 2015/1971 és az (EU) 2015/1973 felhatalmazáson alapuló bizottsági rendeletek 2. cikkének b) pontja.
These definitions are important for determining precisely when an irregularity must be flagged as fraudulent (suspected fraud). 
20 fogalmak fontosak annak pontos meghatározásakor, hogy egy szabálytalanságot csalárdnak kell-e megjelölni (csalás gyanúja).
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. 
A 4. mellékletben található táblázat szerint egyes tagállamok csak jogerős bírósági határozatot követően minősítenek csalásgyanús esetnek egy szabálytalanságot, míg mások ezt már az eljárás jóval korábbi szakaszában megteszik.
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. 
26 Hogy nagyobb hangsúlyt fektessen a csalások felderítésére és bejelentésére, az OLAF 2015-ben két új mutatót vezetett be: a „csalásfelderítési arány” (FDR) az egy tagállamban felderített, vélelmezett vagy megállapított csalások értéke az adott országban adott időszakban teljesített valamennyi kifizetés százalékában, a „csalás gyakorisági szintje” (FFL) pedig az egy tagállamban felderített, vélelmezett vagy megállapított csalások száma az adott országban adott időszakban észlelt összes szabálytalanság számának százalékában.
A similar indicator was created for non-fraudulent irregularities (the ‘irregularity detection rate’ or IDR and the ‘irregularity frequency level’ or IFL). 
Hasonló mutatót hoztak létre a nem csalárd szabálytalanságok esetében („szabálytalanságfelderítési arány” vagy IDR, valamint a „szabálytalanság gyakorisági szintje” vagy IFL).
Figure 5 includes information on each Member State’s FDR and IDR for the Cohesion area for the period 2007-2013. 
Az 5. ábra az egyes tagállamok FDR-jére és IDR-jére vonatkozó információkat tartalmazza a kohézió területén a 2007 és 2013 közötti időszakban.
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. 
27 E mutatók szerint jelentős aránytalanságok mutatkoznak a tagállamok által felderített és bejelentett szabálytalanságok és csalások szintjét (az esetek értéke és száma) illetően.
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 %. 
Tíz tagállam például tíznél kevesebb csalásgyanús esetet jelentett be a teljes 2007 és 2013 közötti programozási időszakra vonatkozóan, és tizenkét tagállam 0,1% alatti csalásfelderítési aránnyal rendelkezett.
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 %. 
Nyolc tagállam az összes bejelentett szabálytalanság több mint 10%-át minősítette csalásgyanús esetnek, míg 14 másik tagállam esetében ez az arány az 5%-ot sem érte el.
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. 
28 A Bizottság szerint a tagállamok között a csalásokkal és szabálytalanságokkal kapcsolatos beszámolásban megfigyelhető jelentős különbségek inkább a csalás elleni nemzeti rendszerek kialakításának, mintsem pusztán a nem harmonizált jelentéstételnek tulajdoníthatók.
A more detailed analysis on the underlying reasons for these differences was not available from the Commission. 
A Bizottság nem bocsátott rendelkezésünkre részletesebb elemzést e különbségek mögöttes okairól.
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. 
29 A beszámolással vagy a felderítéssel kapcsolatos problémákra utal az is, hogy a bejelentett csalásfelderítési arányokra vonatkozó hivatalos statisztikák és a korrupciókockázati mutatók eredményei között elégtelen korreláció mutatkozik (5. ábra); néhány, a Transparency International korrupcióérzékelési indexében (CPI) vagy állami feddhetetlenségi indexében (IPI) alacsony pontszámot elérő és ezért kevésbé átláthatónak minősülő ország nagyon kevés, sőt akár nulla csalást jelentett be. vonatkozó jogalap, köztük a közös rendelkezésekről szóló rendelt (122. cikk) által átruházott hatáskörök alapján fogadják el.
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. 
5. ábra. A szabálytalanságok és csalások felderítésének aránya tagállamonként a CPI, az IPI és az Eurobarométer eredményei tükrében 21 Szlov ákia Csehország Spanyolország Görögország Románia Lettország Bulgária Holla ndia Egyesült Királyság Ausztria Litvánia Írország Málta Lengyelország Olaszország Szlov énia Belgium Magyarország Észtország Portugália Ciprus Németország Svédország Franciaország Luxemburg Dánia Horvátország Finnország A szabálytalanságok felderítési aránya 0,0% 2,5% 5,0% 7,5% 10,0% A csalások felderítési aránya 0,0% 2,5% 5,0% 7,5% 10,0% A CPI 2012 és 2016 közötti átlaga* Uniós átlag 64 0 50 100 Az IPI 2015 és 2017 közötti átlaga** Uniós átlag 8,33 0 5 10 „Uniós csalás ... kifejezetten gyakori?”*** Uniós átlag 71,6% 0,0% 50,0% 100,0% * A Transparency International korrupcióérzékelési indexe (CPI) az országokat a korrupció érzékelt szintje szerint rangsorolja, szakértői értékelések és közvélemény-kutatások alapján.
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. 
A rangsor 100 (nagyon tiszta) és 0 (nagyon korrupt) közötti értékeket tartalmaz. ** Az állami feddhetetlenség indexe (IPI) összetett index, amely hat alkotóelemből áll: bírósági függetlenség, közigazgatási teher, a kereskedelem nyitottsága, a költségvetés átláthatósága, e-polgárság és sajtószabadság.
It aims to give an objective and comprehensive picture of the state of control of corruption in 109 countries. 
Célja az, hogy objektív és átfogó képet adjon a korrupció ellenőrzésének helyzetéről 109 országban.
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. 
A rangsor 1 (a korrupció ellenőrzése alacsony) és 10 (a korrupció ellenőrzése magas) közötti értékeket tartalmaz. *** A 2015. évi Eurobarométer az uniós polgárok véleményét méri.
Q1_B. Defrauding the EU budget: The scale of the problem is rather frequent? 
1_B. kérdés Az uniós költségvetés csalásmentesítése: A probléma kifejezetten gyakori?
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. 
22 30 A Bizottság nem végez átfogó ellenőrzést az IMS-ben bejelentett adatok minőségére vonatkozóan, és nem kéri fel a tagállami hatóságokat arra, hogy bizonyossággal szolgáljanak a bejelentett adatok megbízhatóságát illetően.
Partial checks on compliance with reporting obligations are performed within the framework of system audits. 
A rendszerellenőrzések keretében részleges ellenőrzéseket végeznek a beszámolási kötelezettségek teljesítésére vonatkozóan.
31 Neither OLAF nor any other body within the Commission gathers information on criminal cases linked to EU financial interests investigated by national authorities. 
31 Sem az OLAF, sem a Bizottságon belüli egyéb szervek nem gyűjtenek információkat az Unió pénzügyi érdekeihez kapcsolódó olyan büntetőügyekről, amelyekkel kapcsolatban a nemzeti hatóságok folytatnak vizsgálatot.
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. 
A tagállamok a vizsgálat alatt álló esetek nyilvántartására saját rendszerekkel rendelkeznek, és a tagállamok majdnem fele nem tesz különbséget a nemzeti érdekeket, illetve az uniós érdekeket érintő pénzügyi bűncselekmények között.
As a result, neither the Commission nor such Member States have data on fraud in EU spending as a separate category. 
Ezért sem a Bizottságnak, sem a szóban forgó tagállamoknak nincsenek adatai az uniós kiadásokat érintő csalásról mint külön kategóriáról.
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. 
32 A Bizottság által közvetlenül irányított kiadások területén a vélelmezetten csalással érintett kiadások értéke a Bizottság számviteli rendszerében csalárdként megjelölt és rögzített összegeken alapul.
We found that some data is not included in the value of suspected fraudulent spending. 
Megállapítottuk, hogy bizonyos adatokat nem vettek számításba a csalás gyanújával érintett kiadások értékének megállapítása során.
In some cases, the Commission claims back fraudulent money by offsetting this amount against future claims without establishing a formal recovery order. 
A Bizottság egyes esetekben a csalással érintett összeget úgy fizetteti vissza, hogy ezt az összeget visszatartja a jövőbeli kifizetési igényekből, és nem ad ki hivatalos visszafizetési felszólítást.
These cases are not always flagged as fraudulent, even though the Commission’s guidelines require this. 
Ezeket az eseteket a Bizottság iránymutatásainak előírásaival ellentétben nem mindig jelölik meg csalárdként.
In addition, some suspected fraudulent cases do not require an OLAF investigation, but are followed-up by DGs through audits. 
Emellett bizonyos csalásgyanús esetekben nincs szükség OLAF-vizsgálatra, hanem ezekkel a főigazgatóságok foglalkoznak ellenőrzéseik keretében.
These cases are not always included in the reported value of fraudulent spending. 
Ezeket az eseteket nem mindig számítják bele a csalárd kiadások bejelentett értékébe.
The Commission has not yet established clear guidelines on how to compile this data. 
A Bizottság egyelőre nem határozott meg egyértelmű iránymutatásokat a szóban forgó adatok összeállítására vonatkozóan.
The Commission lacks insight into the level of undetected fraud 33 The Commission does not estimate undetected fraud. 
A Bizottság nem rendelkezik áttekintéssel a felderítetlen csalások mértékéről 33 A Bizottság nem végez becslést a felderítetlen csalások mértékére vonatkozóan.
Nor has it ever carried out a crime victimisation or encounter survey focusing on fraud in EU spending. 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. 
Azzal sem foglalkozott még, hogy az uniós kiadásokat érintő csalásra összpontosítva felmérést végezzen a bűncselekmény áldozatává válásról vagy a bűncselekménnyel való találkozásról. A Bizottság úgy nyilatkozott nekünk, hogy véleménye szerint a bűncselekmény áldozatává válásról, az azzal való találkozásról vagy az annak észleléséről szóló felmérések nem alkalmas eszközök arra, hogy megfelelőbb áttekintést nyújtsanak az uniós támogatásokat érintő csalások teljes mértékéről, mivel az uniós költségvetést érintő csalások áldozatainak felmérése jelentős költségekkel járna, és nem egyértelmű, hogy a szociológiai kérdések kihez intézhetők.
34 However, perception and experience-based studies have been used for measuring corruption, which is also a hidden crime. 
23 34 Ugyanakkor a korrupció – szintén rejtett bűncselekmény – mérésére észlelési és tapasztalati alapú tanulmányokat végeznek.
Widely accepted indicators of corruption include Transparency International’s corruption perception index and the World Bank’s control of corruption indicator (WB-CCI). 
A korrupció mérését illetően széles körben elfogadott a Transparency International korrupcióészlelési indexe és a Világbank korrupció-ellenőrzési mutatója (WB-CCI).
These indexes use the results of perception-based studies. 
A szóban forgó indexek észlelési alapú tanulmányok eredményeire hagyatkoznak.
Such surveys are not carried out to replace official statistics, but rather to complement them. 
Ezeket a felméréseket nem a hivatalos statisztikák helyett, inkább azok kiegészítése céljából végzik.
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. 
35 Az észlelési alapú felméréseken kívül a közelmúltban néhány olyan tanulmány is készült, amely a korrupciókockázat vagy a korrupció-ellenőrzés szintjének megbecsülésével foglalkozik, objektív közigazgatási adatok alapján21.
36 Within the area of Cohesion, DG REGIO has initiated a study assessing the quality of government at regional level, using public procurement data. 
36 A kohézió területén a DG REGIO közbeszerzési adatok felhasználásával megkezdte egy tanulmány elkészítését a regionális szintű irányítás minőségének értékelésére.
One of the performance indicators measured was the control of corruption risks (Box 1). 
Az ennek keretében mért egyik teljesítménymutató a korrupciós kockázat kezelése volt (1. háttérmagyarázat).
Having a view of regional or sectoral variation in this connection is crucial for understanding corruption risks and managing them effectively. 
Az ehhez kapcsolódó regionális vagy ágazati különbségek áttekintése kulcsfontosságú a korrupciókockázatok megértése és ezek eredményes kezelése szempontjából.
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. 
1. háttérmagyarázat A regionális szintű irányítás minőségét közbeszerzési adatok felhasználásával vizsgáló tanulmány A DG REGIO 2017-ben megkezdte egy, az uniós tagállamok közbeszerzési teljesítményének regionális szintű vizsgálatára irányuló tanulmány elkészítését, a Cambridge-i Egyetem DIGIWHIST kutatási projektje által kidolgozott innovatív korrupciókockázat-mutatót felhasználva.
This method uses big data from large-scale public procurement databases (Tender Electronic Daily), company registry data and financial and ownership data22. 
Ez a megközelítés big data technológiával vizsgál nagy terjedelmű nyilvános közbeszerzési adatbázisokból (Tender Electronic Daily) és cégbírósági nyilvántartásokból származó, valamint pénzügyi és tulajdonosi adatokat22.
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. 
E korrupciómérési módszer szerint a régiók vagy ágazatok közötti eltérés nagyobb, mint a különböző országok közötti eltérés, ugyanis az országok közötti eltérések összehasonlítása elfedi az említett országokon belüli jelentős különbségeket.
21 Fazekas, M., and Kocsis, G., (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., and King, P. L., (2016); Golden, M. and Picci, L. 
21 Fazekas M. és Kocsis G. (2017); Fazekas M., Tóth I. J. és King, P. L.
The Centre for Counter Fraud Studies at the University of Portsmouth has also developed a fraud loss measurement (FLM) method. 
A Portsmouthi Egyetem Csalás Elleni Küzdelemmel Foglalkozó Tanulmányi Központja ezenkívül egy, a csalások miatti veszteség mérésére (FLM) szolgáló módszert is kidolgozott.
See Button, M. and Gee, J. 
Lásd: Button, M. és Gee, J.
22 Fazekas, M.and Kocsis, G. 
22 Fazekas M. és Kocsis G.
(2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., and King, P. L.(2016); pp. 369-397. 
(2017); Fazekas M., Tóth I. J. és King, P. L. (2016); 369–397. o.
The Commission’s analysis of fraud patterns and fraud risks is insufficient 38 Knowledge of fraud patterns contributes to accurate and up-to-date fraud risk assessments and helps in identifying and applying the relevant controls to prevent and detect fraud. 
A csalások elkövetési mintázataira és a csaláskockázatra vonatkozó bizottsági elemzés elégtelen 38 A csalások elkövetési mintázatainak ismerete hozzájárul a pontosabb és naprakészebb csaláskockázat-értékelések elvégzéséhez, valamint segít a csalás megelőzéséhez és felderítéshez szükséges releváns ellenőrzések meghatározásában és alkalmazásában.
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. 
39 A Bizottság a csalások különböző típusait annak érdekében elemzi, hogy eleget tehessen a következőknek: o éves beszámolási kötelezettsége, amelynek keretében jelentést nyújt be az Európai Parlamentnek és a Tanácsnak a Bizottság és a tagállamok által a csalás elleni küzdelem során tett intézkedésekről, valamint a szóban forgó intézkedések eredményéről (a PIF-jelentés), továbbá az ágazati jogszabályokban előírt kötelezettségeiről; o a Bizottság belsőkontroll-keretei, amelyek csaláskockázat-értékelést is előírnak.
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. 
40 A 2016. évi PIF-jelentés külön szakaszt szentel a mezőgazdaság területén működő mindkét alap, valamint a strukturális alapok esetében a 2007 és 2013 közötti időszakban a „kutatás és technológiafejlesztés” kiemelt terület tekintetében csalárdként bejelentett szabálytalanságok típusainak.
The report’s analysis of modus operandi includes different types of irregularities reported as fraudulent23. 
A jelentés működéselemzése a szabálytalanságok különféle, csalárdként bejelentett típusaival foglalkozik23.
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. 
41 Az OLAF a PIF-jelentés mellett több elemzést is készített, amelyeket „eset-összefoglalás”-nak neveznek, és amelyek a legfontosabb csalási mintázatokkal, sebezhetőségekkel és figyelmeztető jelzésekkel foglalkoznak.
These case compendiums provide a list of anonymised cases based on OLAF’s investigative work, together with data from Member States. 
A szóban forgó eset-összefoglalásokban szerepel egy anonimizált eseteket tartalmazó lista, amely az OLAF vizsgálataira és a tagállami adatokra alapul.
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. 
42 Ezek jó példák arra, hogy hogyan használhatóak fel az OLAF vizsgálati ismeretei és egyéb hírforrások arra, hogy időben információhoz lehessen jutni az uniós költségvetést fenyegető legfontosabb csalásokról.
However, these compendiums are one-off documents that are not updated on a continuous basis. 
Ezek az összefoglalások azonban egyszeri dokumentumok, amelyeket nem aktualizálnak rendszeresen.
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. 
24 2 3 5 11 20