natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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. 
20 Ilustrácia 5 – Miera odhaľovania nezrovnalostí a podvodov podľa členských štátov v porovnaní s indexmi CPI, IPI a výsledkami Eurobarometra 21 Miera odhaľovania nezrovnalostí Slovensko Česko Španielsko Grécko Rumunsko Lotyšsko Bulharsko Hola ndsko Spojené kráľovstvo Ra kúsko Litva Írsko Malta Poľsko Taliansko Slovins ko Belgicko Maďarsko Estónsko Portugalsko Cyprus Nemecko Švédsko Francúzsko Luxembursko Dánsko Chorvátsko Fínsko 0,0% 2,5% 5,0% 7,5%10,0% Priemer CPI za roky 2012 – 2016* Priemer IPI za roky 2015 + 2017** „Podvody v EÚ... sú časté?“*** Miera odhaľovania podvodov priemer EÚ 64 priemer EÚ priemer EÚ 8,33 1,6 % 7 0,0%2,5%5,0%7,5%10,0% 0 50 100 0 5 10 0% 50% 100% * V indexe vnímania korupcie (CPI) organizácie Transparency International sa stanovuje poradie krajín podľa vnímanej úrovne korupcie v nich, ktorá sa určuje na základe hodnotení odborníkov a prieskumov verejnej mienky.
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. 
Hodnotí sa na stupnici od 100 (veľmi „čistý“) po 0 (veľmi skorumpovaný). ** Index integrity verejnej správy (IPI) je kombinovaný index, ktorý tvorí šesť zložiek: nezávislosť justície, administratívne zaťaženie, otvorenosť obchodu, rozpočtová transparentnosť, elektronické občianstvo a sloboda tlače.
It aims to give an objective and comprehensive picture of the state of control of corruption in 109 countries. 
Jeho cieľom je poskytnúť objektívny a úplný obraz stavu kontroly korupcie v 109 krajinách.
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. 
Hodnotí sa na stupnici od 1 (nízka kontrola korupcie) po 10 (vysoká kontrola korupcie). *** Prieskum 2015 Eurobarometer meria vnímanie občanov EÚ.
Q1_B. Defrauding the EU budget: The scale of the problem is rather frequent? 
Q1_B. Sprenevera rozpočtu EÚ: Je rozsah problému pomerne častý?
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. 
30 Komisia nevykonáva ucelené kontroly kvality údajov vykázaných v IMS ani nežiada orgány členských štátov, aby poskytovali záruky, pokiaľ ide o spoľahlivosť oznamovaných údajov.
Partial checks on compliance with reporting obligations are performed within the framework of system audits. 
Čiastočné kontroly dodržiavania povinností oznamovania sa vykonávajú v rámci auditov systémov.
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 Ani úrad OLAF, ani iný subjekt v rámci Komisie nezhromažďuje informácie o prípadoch trestnej činnosti súvisiacej s finančnými záujmami EÚ, ktoré vyšetrujú vnútroštátne orgány.
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. 
Členské štáty majú vlastné systémy na zaznamenávanie vyšetrovaných prípadov a v takmer polovici z nich sa nerozlišuje medzi finančnými trestnými činmi poškodzujúcimi národné záujmy a činmi poškodzujúcimi záujmy EÚ.
As a result, neither the Commission nor such Member States have data on fraud in EU spending as a separate category. 
V dôsledku toho ani Komisia, ani tieto členské štáty nevedú údaje o podvodoch súvisiacich s výdavkami EÚ ako samostatnú kategóriu.
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 V oblasti výdavkov priamo riadených Komisiou je hodnota výdavkov, s ktorými je spojené podozrenie z podvodu, založená na sumách označených ako podvodné a zaznamenaných v účtovnom systéme Komisie.
We found that some data is not included in the value of suspected fraudulent spending. 
Zistili sme, že niektoré údaje nie sú začlenené do hodnoty výdavkov, s ktorými je spojené podozrenie z podvodu.
In some cases, the Commission claims back fraudulent money by offsetting this amount against future claims without establishing a formal recovery order. 
V niektorých prípadoch Komisia získa podvodné prostriedky späť tým, že túto sumu odpočíta od budúcich nárokov bez toho, aby vystavila formálny príkaz na vymáhanie.
These cases are not always flagged as fraudulent, even though the Commission’s guidelines require this. 
Tieto prípady nie sú vždy označené ako podvodné, hoci sa to požaduje v usmerneniach Komisie.
In addition, some suspected fraudulent cases do not require an OLAF investigation, but are followed-up by DGs through audits. 
Pri určitých prípadoch podozrenia z podvodu navyše nie je potrebné vyšetrovanie úradu OLAF, ich kontrolu však vykonávajú generálne riaditeľstvá prostredníctvom auditov.
These cases are not always included in the reported value of fraudulent spending. 
Tieto prípady nie sú vždy započítané do hodnoty vykázanej ako podvodné výdavky.
The Commission has not yet established clear guidelines on how to compile this data. 
Komisia doteraz nevypracovala jasné usmernenia pre zostavovanie týchto údajov.
The Commission lacks insight into the level of undetected fraud 33 The Commission does not estimate undetected fraud. Nor has it ever carried out a crime victimisation or encounter survey focusing on fraud in EU spending. 
Komisia nemá prehľad o úrovni nezistených podvodov 33 Komisia nevykonáva odhad nezistených podvodov, ani nikdy neuskutočnila prieskum viktimizácie alebo výskytu zameraný podvody súvisiace s výdavkami EÚ.
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. 
Komisia nás informovala, že prieskumy viktimizácie, výskytu alebo vnímania nepovažuje za vhodné nástroje, ktoré by poskytovali lepší prehľad celkového rozsahu subvenčných podvodov v EÚ, pretože prieskum viktimizácie rozpočtového podvodu s prostriedkami EÚ by znamenal značné náklady a nie je jasné, komu by sa mali položiť takéto sociologické otázky.
34 However, perception and experience-based studies have been used for measuring corruption, which is also a hidden crime. 
34 Štúdie vnímania a štúdie založené na skúsenostiach sa však používajú na meranie korupcie, ktorá je takisto skrytý zločin.
Widely accepted indicators of corruption include Transparency International’s corruption perception index and the World Bank’s control of corruption indicator (WB-CCI). 
Medzi všeobecne akceptované ukazovatele korupcie patrí index vnímania korupcie organizácie Transparency International a ukazovateľ kontroly korupcie Svetovej banky (WB-CCI).
These indexes use the results of perception-based studies. 
Tieto indexy používajú výsledky štúdií založených na vnímaní.
Such surveys are not carried out to replace official statistics, but rather to complement them. 
Takéto prieskumy sa nevykonávajú s cieľom nahradiť oficiálne štatistiky, ale skôr na ich doplnenie.
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 Popri prieskumoch vnímania sa nedávno uskutočnilo aj niekoľko štúdií, v ktorých sa odhadovala miera rizika korupcie alebo kontroly korupcie s použitím objektívnych administratívnych údajov21.
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 V oblasti súdržnosti GR REGIO iniciovalo štúdiu na posúdenie kvality správy na regionálnej úrovni s využitím údajov o verejnom obstarávaní.
One of the performance indicators measured was the control of corruption risks (Box 1). 
Jedným z meraných ukazovateľov výkonnosti bola kontrola rizík korupcie (rámček 1).
Having a view of regional or sectoral variation in this connection is crucial for understanding corruption risks and managing them effectively. 
Mať prehľad o regionálnych alebo sektorových rozdieloch v tejto súvislosti je kľúčové pre pochopenie rizík korupcie a pre ich účinné riadenie.
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. 
23 Rámček 1 Štúdia o kvalite správy na regionálnej úrovni s využitím údajov o verejnom obstarávaní V roku 2017 GR REGIO iniciovalo štúdiu o výkonnosti verejného obstarávania podľa jednotlivých regiónov v členských štátov EÚ s použitím inovačného ukazovateľa rizika korupcie, ktorý bol vypracovaný v rámci výskumného projektu DIGIWHIST na univerzite v Cambridgei.
This method uses big data from large-scale public procurement databases (Tender Electronic Daily), company registry data and financial and ownership data22. 
Pri tejto metóde sa používajú veľké dáta z databáz verejného obstarávania veľkého rozsahu (Tender Electronic Daily), údaje z obchodných registrov a finančné údaje a údaje o vlastníctve22.
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. 
Tento spôsob merania korupcie ukazuje, že rozdiely medzi regiónmi a sektormi sú väčšie než medzi rôznymi krajinami, keďže porovnávaním rozdielov medzi krajinami sa zastiera široký okruh rozdielov v rámci samotných krajín.
37 These examples illustrate that it is in fact possible to gain insight into the scale of undetected fraud or corruption. 
37 Z týchto príkladov vyplýva, že v skutočnosti je možné získať prehľad o rozsahu nezisteného podvodu alebo korupcie.
21 Fazekas, M., and Kocsis, G., (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., and King, P. L., (2016); Golden, M. and Picci, L. (2005). 
21 Fazekas, M., a Kocsis, G., (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., a King, P. L., (2016); Golden, M., a Picci, L., (2005).
The Centre for Counter Fraud Studies at the University of Portsmouth has also developed a fraud loss measurement (FLM) method. 
Stredisko pre štúdie v oblasti boja proti podvodom (Centre for Counter Fraud Studies) na univerzite v Portsmouthe tiež vypracovalo metódu merania strát v dôsledku podvodov.
See Button, M. and Gee, J. (2015). 
Pozri Button, M., a Gee, J., (2015).
22 Fazekas, M.and Kocsis, G. (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., and King, P. L.(2016); pp. 369-397. 
22 Fazekas, M., a Kocsis, G., (2017); Fazekas, M., Tóth, I. J., a King, P. L., (2016); s.
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 Komisia analyzuje rôzne druhy podvodu, aby mohla dodržať: o svoj ročný záväzok predložiť Európskeho parlamentu a Rade správu o opatreniach, ktoré Komisia a členské štáty prijali v oblasti boja proti podvodom, a o ich výsledkoch (v správe o ochrane finančných záujmov) a svoje záväzky vyplývajúce z odvetvových právnych predpisov, o rámec Komisie pre vnútornú kontrolu, v ktorom sa vyžaduje vykonanie posúdenia rizika podvodu.
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 Správa o ochrane finančných záujmov za rok 2016 obsahuje oddiel o druhoch nezrovnalostí oznámených ako podvodné, pokiaľ ide o fondy v oblasti poľnohospodárstva, ako aj o prioritnú oblasť „Výskum a technický rozvoj“ na roky 2007 – 2013 v prípade štrukturálnych fondov.
The report’s analysis of modus operandi includes different types of irregularities reported as fraudulent23. 
Analýza modus operandi v správe zahŕňa rôzne druhy nezrovnalostí oznámených ako podvodné23.
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 Úrad OLAF okrem správy o ochrane finančných záujmov vypracoval aj niekoľko analýz, tzv. prehľadov prípadov, ktoré sa zaoberali hlavnými formami podvodov, slabými miestami a varovnými príznakmi.
These case compendiums provide a list of anonymised cases based on OLAF’s investigative work, together with data from Member States. 
Tieto prehľady prípadov obsahujú zoznam anonymizovaných prípadov založených na vyšetrovaniach úradu OLAF spoločne s údajmi z členských štátov.
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 Tieto prehľady sú dobrým príkladom toho, ako sa poznatky úradu OLAF o vyšetrovaniach a ďalšie informácie môžu použiť na zabezpečenie včasných informácií o hlavných hrozbách podvodu poškodzujúcich rozpočet EÚ.
However, these compendiums are one-off documents that are not updated on a continuous basis. 
Ide však o jednorazové dokumenty, ktoré sa neaktualizujú pravidelne.
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. 
Úrad OLAF vypracoval štyri takéto prehľady prípadov týkajúce sa podvodu24, ktoré boli uverejnené v rokoch 2010, 2011, 2012 a 2013, odvtedy však nezverejnil nijakú aktualizáciu.
For example, the most recent case compendium for Structural Funds, published in 2011, concerns the 1994-1999 and 2000-2006 programme periods. 
Napríklad posledný prehľad prípadov týkajúci sa štrukturálnych fondov, ktorý bol zverejnený v roku 2011, sa týka programových období 1994 – 1999 a 2000 – 2006.
23 See for example the Commission working document SWD(2017) 266 final, part 2/2, table CP16, p. 64 accompanying the 2016 PIF report. 
Stratégia Komisie pre boj proti podvodom, prijatá v roku 23 Pozri napríklad pracovný dokument útvarov Komisie SWD(2017) 266 final, časť 2/2, tabuľka CP16, s.
24 In 2017, OLAF published a fifth case compendium related to internal investigations. 22 
24 V roku 2017 úrad OLAF uverejnil piaty prehľad prípadov týkajúci sa interných vyšetrovaní. 24
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. 
2011, neobsahuje nijaké informácie o tom, či existuje nejaká základná analýza rizika podvodu, alebo o výsledkoch takejto analýzy.
44 We reviewed the fraud risk assessments performed by seven Commission DGs. 
44 Preskúmali sme posúdenia rizík podvodu, ktoré uskutočnilo sedem generálnych riaditeľstiev Komisie.
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). 
Tieto posúdenia rizík podvodu boli založené výlučne na analýze zistených podvodov v spojení s informáciami z rôznych interných zdrojov (napr. IMS, úrad OLAF, výsledky auditov generálnych riaditeľstiev a zistenia EDA).
They do not use other information coming from external sources, such as national crime statistics or official government reports, or analyses and reports by NGOs, corruption risk indicators or surveys, to complement their fraud risk analyses. 
Na doplnenie svojich analýz rizika podvodu nepoužívajú iné informácie pochádzajúce z externých zdrojov, ako sú národné štatistiky o trestnej činnosti alebo oficiálne vládne správy, ani analýzy a správy mimovládnych organizácií, ukazovatele rizika korupcie či prieskumy týkajúce sa korupcie.
Therefore, the conclusion drawn by five of the seven spending DGs that the risk of fraud is low is not based on an exhaustive analysis covering all necessary elements25. 
Záver, ku ktorému dospelo päť zo siedmich generálnych riaditeľstiev vytvárajúcich výdavky, že riziko podvodu je nízke, sa nezakladá na dôkladnej analýze všetkých potrebných prvkov25.
45 The information in the global fraud register created by the Chartered Institute of Public Finance and Accountancy, together with the accountancy firm Moore Stephens, suggests that the risk of fraud could be high in grant spending (which accounts for a big share of EU spending). 
45 Z informácií v globálnom registri podvodov, ktorý vytvoril Autorizovaný inštitút verejných financií a účtovníctva (Chartered Institute of Public Finance and Accountancy) spoločne s účtovníckou spoločnosťou Moore Stephens, vyplýva, že riziko podvodu by mohlo byť vysoké v prípade grantových výdavkov (ktoré predstavujú veľký podiel výdavkov EÚ).
This register is based on a global survey of over 150 accountancy and fraud risk professionals across 37 countries, in order to gauge the most serious risk areas across the globe. 
Tento register je založený na globálnom prieskume vyše 150 odborníkov v oblasti účtovníctva a rizika podvodu z 37 krajín s cieľom posúdiť najzávažnejšie rizikové oblasti na svete.
Respondents considered 18 different types of fraud and bribery risk, scoring them from 1 (lowest risk) to 5 (highest risk). 
Respondenti posudzovali 18 rozličných druhov rizika podvodu a úplatkárstva a hodnotili ich známkou od 1 (najnižšie riziko) po 5 (najvyššie riziko).
Almost half (48 %) of all respondents surveyed said that grant fraud posed a high or very high risk, putting it at number one on the register26. 
Takmer polovica (48 %) všetkých respondentov v prieskume uviedla, že grantový podvod predstavoval vysoké alebo veľmi vysoké riziko, čím sa umiestnil na prvom mieste registra26.
46 Some of the experts we consulted are of the view that it is important to use several different methods, tailored to the type of spending, to gain a better insight into the risk, scale and nature of fraud in EU spending. 
46 Niektorí experti, s ktorými sme viedli konzultácie, zastávajú názor, že je dôležité používať niekoľko odlišných metód prispôsobených druhu výdavkov, aby sa získal lepší prehľad o riziku, rozsahu a povahe podvodov súvisiacich s výdavkami EÚ.
For example, for the Common Agricultural Policy, where funding is mainly granted through entitlements and there is less discretion in how EU money is allocated, one potential way to measure the scale of fraudulent spending might be by measuring fraud loss. 
Napríklad v prípade spoločnej poľnohospodárskej politiky, v ktorej sa finančné prostriedky udeľujú najmä na základe platobných nárokov a v ktorej sa v menšej miere uplatňuje voľnosť rozhodovania, pokiaľ ide o to, ako sa prideľujú peňažné prostriedky EÚ, by jedným z možných spôsobov merania rozsahu podvodných výdavkov mohlo byť meranie straty v dôsledku podvodov.
For investment projects, it might be possible to establish the risk of fraud and corruption by analysing administrative datasets (big data) such as public tendering 25 DGs EMPL, REGIO, AGRI, RTD and HOME. 
V prípade investičných projektov môže byť možné stanoviť riziko podvodu a korupcie analýzou administratívnych súborov údajov (veľké dáta), ako sú databázy verejného obstarávania a zmlúv, ako aj analýzou žiadostí o grant a súvisiacich rozhodnutí.
24 beneficiaries or bodies managing EU funds could also provide complementary information. 
príjemcov EÚ alebo subjektov, ktoré spravujú finančné prostriedky EÚ, by takisto mohol poskytnúť doplňujúce informácie.
The Commission has not analysed the causes of fraud 47 Neither OLAF nor the Commission DGs have carried out a detailed analysis of the main causes of fraud, or of the characteristics of the people who commit it. 
Komisia neanalyzovala príčiny podvodu 47 Ani úrad OLAF, ani generálne riaditeľstvá Komisie neuskutočnili podrobnú analýzu hlavných príčin podvodu alebo charakteristiky ľudí, ktorí sa dopúšťajú podvodu.
The Commission does not consider that identifying the motivation of fraudsters would add significant value to its fight against fraud. 
Komisia nezastáva názor, že by určenie motivácie ľudí, ktorí sa dopúšťajú podvodu, výrazne pridalo hodnotu v jej boji proti podvodom.
48 The most frequent type of suspected fraud we identify in our audits is beneficiaries artificially creating conditions to obtain access to EU funds. 
48 Najčastejším typom podozrenia z podvodu, ktorý sme určili v rámci nášho auditu, je umelé vytváranie podmienok príjemcami s cieľom získať prístup k finančným prostriedkom EÚ.
This modus operandi shows that fraudsters are not always organised criminals, but individuals (beneficiaries of EU funds) who intentionally break the rules in order to receive EU funds to which they believe they are legitimately entitled. 
Tento modus operandi poukazuje na to, že podvodníci nie sú vždy organizovanými zločincami, ale jednotlivci (príjemcovia finančných prostriedkov EÚ), ktorí zámerne porušujú pravidlá, aby získali finančné prostriedky EÚ, na ktoré sú podľa ich názoru legitímne oprávnení.
Some of the experts highlighted the possibility of a causal link between the complexity of rules and fraud. 
Niektorí odborníci poukázali na možnosť kauzálneho prepojenia medzi zložitosťou pravidiel a podvodom.
Box 2 provides an example we reported in our 2014 annual report27. and contracts databases, as well as grant applications and decisions. 
V rámčeku 2 sa uvádza príklad, ktorý sme uviedli v našej výročnej správe za rok 201427.
Surveying EU Box 2 Artificially creating conditions to obtain rural development aid A number of groups of people (who were part of the same family or part of the same economic group) set up several entities for the purpose of obtaining aid which exceeds the ceiling allowed under the conditions of the investment measure. 
26 Rámček 2 Umelo vytvorené podmienky s cieľom získať pomoc v oblasti rozvoja vidieka Niekoľko skupín osôb (ktoré boli z rovnakej rodiny alebo z rovnakej hospodárskej skupiny) založilo niekoľko subjektov s cieľom získať pomoc, ktorá presahuje strop povolený v rámci podmienok investičného opatrenia.
The beneficiaries declared that these entities were operating independently, but this was not the case in practice, as they were designed to function together. 
Príjemcovia deklarovali, že tieto subjekty pôsobia nezávisle, v praxi to tak však nebolo, keďže boli vytvorené tak, aby fungovali spolu.
They were effectively part of the same economic group, with the same place of business, staff, clients, suppliers and financing sources. 
V skutočnosti patrili do rovnakej hospodárskej skupiny, mali spoločné miesto podnikania, zamestnancov, klientov, dodávateľov a zdroje financovania.