P2P网贷平台存非法集资刑事风险 机器翻译会是人力翻译的终结者吗?

17/09/14  皇冠足球投注网 
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  根据2015年7月中国人民银行等10个国家部委联合印发的《关于互联网金融健康发展的指导意见》,个体网络借贷(P2P网络借贷)是指个体和个体之间通过互联网平台实现的直接借贷。P2P网贷的迅猛发展对于推动普惠金融建设、便利小微企业发展、营造万众创新空间意义积极,但部分平台出现挪用资金、非法集资、恶意欺诈等违法违规行为。

  P2P网贷涉罪研究主要分为P2P网贷平台本身犯罪、针对P2P网贷平台犯罪以及P2P网贷平台参与犯罪成为共犯等类型。具体到P2P网络借贷平台所涉非法集资刑事风险,可根据犯罪主体归结为以下两种:

  漫画:陈春鸣

  第一种是P2P网贷平台直接从事非法集资活动。比较常见的手法有:一是理财产品模式,先以出售理财产品形式吸收投资人资金,再寻找有借款需求的借款人;二是借短贷长模式,即对借款进行期限拆标,将长期借款拆分为若干短期借款,以借新债还旧债,形成资金循环;三是自融模式,将吸收到的公众资金用于本企业或关联企业的经营发展。

  P2P网贷平台在国外发展之初是为了撮合借款人和贷款人之间的直接交易,利用互联网技术实现金融脱媒,实现借贷双方自主交易和直接交易。而在上述操作模式中,P2P网贷平台偏离了单纯的信息中介的角色,实际掌握了资金供给和需求,隔断了资金供求双方的直接联系和信息交互。更为关键的是,平台可能面临资金期限错配的流动性压力,且资金池模式因信息不透明、缺乏监管而易发挪用、诈骗甚至卷款潜逃等风险。

  第二种是行为人利用P2P网贷平台进行非法集资活动。

  一是某些从事金融业务的机构将P2P平台作为吸收公众资金的通道。实践中某些融资性担保公司、小额贷款公司、典当行等机构和P2P平台合作,或设置自己的P2P平台,由融资性担保公司、小额贷款公司等提供项目,经由P2P平台完成融资。上述机构之所以如此迂回地融资,是因为其在业务准入、融资杠杆上限、吸收公众资金等方面均有明确的监管规则。如根据银监会同中国人民银行联合发布的《关于小额贷款公司试点的指导意见》规定,小额贷款公司不吸收公众资金,从银行业金融机构获得融入资金的余额,不得超过资本净额的50%,且同一借款人的贷款余额不得超过小额贷款公司资本净额的5%。而通过与P2P网贷平台的合作,对小额贷款公司的资金来源、融资杠杆等规定可能被突破,P2P网贷成为小额贷款公司吸收公众资金的线上平台。

  二是不合格借款人利用P2P平台进行非法集资活动。根据相关追诉标准,行为人非法吸收或者变相吸收公众存款超过一定的数额、人数,或造成直接经济损失达到一定标准,就可能构成非法吸收公众存款罪。在实际案例中,由于某些P2P网贷平台未充分尽到对借款人身份核查义务,借款人以多个虚假身份名义发布多个借款信息,向不特定公众吸收资金用于投资房地产、股票、债券、期货等,有的直接将非法募集的资金高利贷出赚取利差。

  上述两类情况中,P2P网贷平台成为吸收公众资金的通道。P2P平台与机构合作集资或者由机构设立P2P平台进行集资活动,可能成为非法集资活动的共犯自不待言;即使仅为集资人提供平台服务,若有证据证实P2P网贷平台明知借款人身份虚假、发布大量虚假借贷信息仍默许其借款,或者对借款人的借款对象人数和数额持放任态度不加限制,因P2P网贷平台在提供中介服务过程中会收取相应的手续费用,根据2014年最高法《关于办理非法集资刑事案件适用法律若干问题的意见》(下称《意见》),P2P网贷平台也可能涉嫌非法集资的共同犯罪。

  此外,司法实践中在处理P2P平台非法集资问题中还有以下问题需要关注:

  一是互联网金融某些新概念易为行为人所利用。由于我国征信体系尚在建设完善中,P2P网贷平台采取单纯的线上模式,风险控制机制较弱,难以吸引众多投资者,不少网贷平台采用线上线下综合模式,导致线上的某些金融创新概念被线下非法集资活动利用,使传统的非法集资活动有了新的幌子诱导投资者。如某行为人假借P2P线上平台债权转让概念,在线下采取发放宣传单、打电话的方式招募客户,吸收公众存款,仅半年时间就非法吸收公众存款1000余万元。

  二是将P2P网贷平台作为非法集资行为的规避手段。非法集资具有非法性、公开性、利诱性、社会性四个特征,某些P2P平台在招募员工过程中,要求员工带单入职,实际是以吸收资金为目的,将社会人员吸收为单位内部人员,目的是规避非法集资中对集资活动需面向“社会公众”的要求,对此根据《意见》,应将此类行为认定为向不特定公众吸收资金。

  羊城晚报记者 王倩 实习生 王子衿 曾美玲 通讯员 刘红艳

  偶像剧《亲爱的翻译官》让翻译这个高冷行业也火了一把,可就当花痴少女们才下定决心默默啃单词时,机器翻译时代已悄悄来到我们身边。21日,一个由粤澳两地高校和科技公司联手组建的中葡英机器翻译实验室在广东外语外贸大学签约成立,代表全球领先技术的人工智能工程师和语言学家们预测,机器翻译时代,以语言为基础的沟通方式、思维方式乃至社会关系都将发生翻天覆地的变化。

  A 澳门现状 人力翻译已不能满足需求

  澳门理工学院院长李向玉是土生土长的北京人,毕业于北京外国语大学,精通葡萄牙语,因机缘巧合留在澳门工作了数十年。在他的专业眼光看来,澳门是因为多语言环境而导致效率降低的典型。“澳门的官方语言是中文和葡萄牙语,所有政府部门的公文必须用两种语言准备两份,这使得政府的工作量加大了很多,法务公文尤其突出,急需处理的文案堆积如山,为此也导致了民众的不满,认为政府效率低下。”国际经济交流频繁的澳门,在商务领域,还需要大量中文、葡语和英语的相互转换工作,因此,基本只有精通中英葡三语的人才才能在澳门游刃有余,这给人才引进也制造了不低的门槛。

  李向玉还有一个身份是全国政协委员,他以更全局的角度发现,像葡萄牙语这样的小语种导致的语言障碍在全国性的商贸活动中随处可见。“内地希望将澳门作为联系葡语国家的桥梁和纽带,现在我们和世界上8个葡语国家的商贸活动都很频繁,比如广东和巴西。降低语言障碍,仅靠人力翻译已经不能满足需求了。”

  李向玉想到的办法就是大力推广机器翻译,以应对天量的语言交流需求。

  半个月前,李向玉刚刚前往欧盟,目的正是考察机器翻译。他发现,在语言非常复杂的欧盟,早在十几年前就已经开始在公文系统中引入机器翻译。“由于公文语法规范,格式固定,变化不多,所以机器翻译效率非常高,只要随时将新词补充进词库。”李向玉看到,欧盟有一套检测系统,一份文件经过检测,可以准确判断出有多少内容可以完全由机器翻译。“一般只有10%左右的内容需要人力补充翻译。”李向玉非常赞叹。

  由此,李向玉和同为全国政协委员的中国翻译协会常务副会长黄友义一拍即合,决定与毗邻港澳的广外和国内顶尖机器翻译科技公司合作,开展中葡机器翻译技术、跨语言大数据技术等方向的技术研究,并在澳门落地实施。

  B 科技创新 首次尝试计算机“神经网络”

  一边是终身为翻译事业奋斗的语言学家,一边是机器翻译科技公司,两个似乎本应是对立面的阵营为何走到了一起?

  答案是,他们要共同开发机器翻译的“神经网络”。

  实际上,不仅欧盟,不少新闻媒体也已“尝鲜”,引入了机器翻译。比如央视国际频道的新闻播报,屏幕上的双语字幕其实就是机器翻译完成的,而BBC推出的新闻网页翻译也是由机器完成的,在新闻直播时,翻译字幕只有几秒的延迟。

  但人们对机器翻译的期望并不只局限于公文和新闻,人们希望能第一时间看到最新的外语影片,只需在线字幕翻译而不用仰仗“字幕组”;留学生们希望可以走进世界任何一个课堂,通过即时课堂同声传译就能自由学习,而不用再费时费力地先读语言预科。

  “未来这些都可以实现。”合作方之一机器翻译科技公司的CEO于洋认为,目前的机器翻译在生动活泼不规范的生活语言领域之所以体验还不够好,是因为算法,只有让计算机能够像人一样思维,才能像人一样“说话”。

  因此,中葡英机器翻译实验室会首次在机器翻译方面尝试使用“计算机神经网络算法”,而语言学家的加盟可以让这项技术得以完善。

  什么是“神经网络”?机器翻译研究专家程国艮打了个比方:“比如人看到碗筷杯盘这类名词,即便不直接描述吃饭,也会联想到吃饭,这就是人的思维方式。而以往的计算机算法不是这样,没有这种联想,所以人们会觉得计算机与人交流时很笨。神经网络中,信息也将按照人的大脑完成记忆工作的方式来处理。”

  C 语音识别 早已成熟应用却被抱怨最多

  很多人应该都有过被手机语音识别气得半死的经历,在机器翻译中,语音翻译可能是比文本翻译更加被普通人急需的功能,但就目前的应用现状看,“槽点”最多的也是它。但其实,语音识别没有我们以为的那么幼弱,在一些习以为常的地方,它们已经发挥了很重要的作用,比如中高考的英语“人机对话”。

  广东省从1999年开始率先增加英语听力考试,并于2004年增加了口语计算机考试,也就是通常所说的“人机对话”——考生坐在电脑前,戴上特制的耳麦,计算机开始播放听力试题,考生根据提问一一作答。计算机记录下考生的答案后,综合打分。

  “如此大规模的听说考试,如果用人与人面对面的考试方式,不可能像笔试一样数十万人同时考试,根本无法完成考试任务,所以广东采用了‘人机对话’,并在2014年开发了计算机评卷系统,非常高效。”广东省教育考试院副院长黄友文告诉记者,十几年的“人机对话”搞下来,高校反馈,广东学生的英语应用能力明显提高。

  为什么关系到千万学子前途的国家考试敢于用这么“不成熟”的技术?专家解释,计算机语音识别在特定领域内的确可以比人更出色,即便是主观题的答案,得分点也都在一些关键词上,很容易被机器抓取。这时,既不会有日常语言中的千变万化,也不会有背景噪音和含混不清,机器识别反而更准确和高效。

  D 机器学习 大数据点燃人工智能加速引擎

  如何让语音识别技术走下“规范用语”的窄轨,进入日常应用呢?除了前面说到的“神经网络”算法外,大数据时代的到来,将给语音识别乃至语音翻译插上翅膀。

  “打个比方,人们常常在对话中会出现一时没听清楚的情况——你刚才说什么,请再说一遍?”程国艮给记者看了一段视频,这是一段极其简短的语言片段,说的是某种方言,在没有任何提示的情况下,反复听多次也不明白他在说什么。“这是因为人脑对语言的判断需要足够的信息元素,上下文语境等等背景可以用来帮助我们快速理解语言的意思,当抽离了很多信息元素时,就很费解了,”程国艮说,“但实验证明,在这种情况下,依托大数据的机器语言识别能力就超过了人脑,它能‘分析’出信息不够的语句背后的完整意思。”

  专家们一致认为,翻译是人工智能中集大成者,随着大数据资源库的不断膨胀,机器能够学习的资源越来越多。“比如电脑手机的输入法,人们每敲击一次键盘,都是在给语言数据库以及其他各类大数据库添砖加瓦,机器就是这样学会了世界各地人们的各种语言习惯包括个性化表达。”于洋说。而要表达一个意思,熟练的翻译者可以掌握几种常用句式,但实际生活中,可能有超过100种句式,包括非常个人化的表达方式,这些就是翻译者无法掌握而计算机却可以全部学会的。

  三是金融从业人员犯罪问题。现实中出现P2P平台为扩大资金吸收渠道,借助传统金融机构从业人员以扩大非法集资渠道、吸引更多客户投资的情况。如少数P2P平台通过招募原保险从业人员,诱骗保险消费者退保购买P2P产品,或者承诺P2P产品高收益,诱导保险消费者进行保单质押将质押贷款作为投资款投入P2P平台。

  (作者单位:上海市人民检察院)

  也就是说,不用担心未来的机器人说话干巴巴,它们能够说的花样可能你想破脑袋都想不出来。

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