新增6大金融诈骗类罪名，小包公智能量刑预测罪名库又“升级”了！
目前市面上的量刑预测系统，一般只收录20-30条罪名，但小包公智能量刑预测系统一直不断地更新迭代，目前已增至100+罪名，务求让各位法律人能获得更全面、详实的法律资讯。
本周，我们的智能量刑预测罪名库又新添6大罪名！
随着社会市场活动的不断发展，金融类犯罪活动开始急剧增加，例如洗钱，金融诈骗等，都是常见的金融类犯罪活动，且这类活动带有明显智能型、犯罪手段也相对复杂，有些还会利用高技术、高科技手段作案，其智能性高于一般刑事犯罪，在量刑预测上，也需考虑多方面因素。
其中，金融诈骗犯罪活动已成为不可忽视的经济犯罪活动，我们在已有的集资诈骗罪、信用卡诈骗罪的基础上，继续深度开发金融诈骗类犯罪活动，新增以下6大罪名：
1.贷款诈骗罪
2.保险诈骗罪
3.金融凭证诈骗罪
4.票据诈骗罪
5.信用证诈骗罪
6.有价证券诈骗罪
在金融诈骗犯罪领域
小包公量刑预测系统有以下优势
一、用大数据分析量刑类案、量刑规则、量刑数量关系等，效果更符合实践结果
对于金融诈骗类犯罪活动，相关的法律和司法解释相对宽泛，全国大部分省份又没有针对此类犯罪出台具体、详尽的量刑实施细则，但在实践中，此类犯罪又层出不穷。对金融诈骗犯罪类的量刑需求可以说是日益增加。
对此，小包公通过大数据分析海量裁判文书，在量刑类案、量刑规则、量刑数量关系等方面，进行数据建模、反复验证，力求符合相关法律规定且贴合实际，结合理论量刑预测和实际量刑预测2套结果相互参考，为你预测此类犯罪时，提供信息来源可靠、类案数量巨大、量刑依据周全的预测结果。
下面以贷款诈骗罪为例：
贷款诈骗罪的犯罪数额为10万元，通过系统预测后，得出犯罪起点为8-9月，在减去作为起点定罪的部分后，剩下的8万元作为增加量进行计算，最终得出推荐刑期为2年7月-2年8月；
除了算法上的精准之外，小包公通过分析相关案例，智能匹配出最接近预测情节的多例同类案件，并对其进行平均刑期分析，从而提供一份实际量刑分析报告可相互参考。
想要阅读类案细节的话，可点击右上角的“查看全部类案”，就能进行类案的再次筛选或阅读，无需手动查找案例详情。
二、认真梳理、合理论证各种量刑因素，助力实际裁量参考
不同于一般犯罪量刑那般清晰易懂；金融诈骗类犯罪专业性较强，且疑难、新型金融诈骗类犯罪多发，实际裁量中，在量刑的因素及量刑幅度的把握上有一定难度。
因此小包公大量分析真实数据，在系统地、认真地梳理各种量刑因素，并经过多方论证后才能确定量刑规则。
此外，除明文规定的量刑情节外，我们还增添了在实际裁量中具体酌情考量的情节，为金融诈骗类犯罪量刑尽可能提供全面、真实的参考。
下面以保险诈骗罪为例：
在输入页中，用户按实际案情填写定罪基准，选择相关的从重、从宽情节：
保险诈骗罪相关的基本定罪基准选项有诈骗的保险数额金额及单位；相关的从宽、从重情节等
并通过大量的类案分析，梳理出相关案例的量刑情节表：
如分析保险诈骗罪时，其关于保险诈骗金额、主动投案自首、坦白、退赃退赔等具体案件信息为占比前十的信息，提供实践中需考虑到的主要信息。
因此在量刑此类罪名时，也需考虑相关的定罪、从宽、从重情节：
如预测保险诈骗罪时，可在司法大数据中选择影响量刑的情节，以便后续精准量刑。
三、确定具体罚金数额
金融诈骗类犯罪，客体是侵犯了金融管理秩序和公私财产所有权，为复杂客体。客体中涉及到公私财产所有权，因此金融诈骗类犯罪基本上都涉及到罚金问题。
根据刑法规定，除了保险诈骗罪的罚金范围分别为1-10万、2-20万、2-20万之外，其余五个金融诈骗类犯罪的罚金范围均为2-20万、5-50万、5-50万。
从此得出，罚金范围跨度从9万-45万不等，跨度越广，意味着同案不同判的可能性越大。
以贷款诈骗罪为例：
贷款诈骗2万元，根据刑法规定，罚金范围为2-20万，范围跨度为18万，小包公通过大数据分析，最终得出推荐罚金范围为2-4万，范围跨度缩减为2万。
小包公在相关法律法规基础上，利用大数据综合分析罚金因素，合理预测罚金范围，为实践中关于如何确定具体罚金数额的问题上，提供了极大的便利与参考。
至目前为止，小包公智能量刑预测系统已涵盖100+罪名，也是国内首创的量刑预测系统；在产品设计上，通过界面勾选与自定义检索相结合的方式操作，解放双手；在预测效果上，我们提供理论量刑预测和实际量刑预测双系统预测，2份报告，相互参考，可有效挖掘判决大数据，让量刑预测更加精确！
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