企业团队如何利用人工智能实现本地化自动化 | Smartling

二十年来，本地化意味着一个缓慢且文件繁多的循环：导出、翻译、审核、导入、重复。人工智能（AI）从根本上改变了这一过程，但只有那些重组工作流程以利用人工智能的团队才能从中受益。本指南详细介绍了人工智能驱动的本地化在实践中是如何实现的，以及如何在不牺牲质量或品牌一致性的前提下实施它。

什么是AI本地化？

AI 本地化是利用人工智能（主要是大型语言模型 (LLM)、神经机器翻译 (NMT) 和工作流程自动化）来翻译和调整跨语言的内容，其速度更快、成本更低，比传统的仅靠人工的方法要高。

与基本的机器翻译（输入文本，输出文本）不同，现代 AI 本地化直接与您的内容管理系统 (CMS) 集成，应用您的品牌术语和语气指南，运行自动质量检查，并将特殊情况路由给人工审核员，所有这些都无需手动处理文件。

现代人工智能定位平台结合了以下特点：

• 大型语言模型 (LLM) 翻译，适用于高容量翻译，基于您的品牌术语和已批准的翻译历史记录进行训练，并以神经机器翻译 (NMT) 作为备选方案。
• 利用大型语言模型 (LLM) 的工作流程，实现术语适应、后期编辑支持和质量审核
• AI质量评分系统能够识别哪些译文需要人工审核
• CMS连接器可自动完成内容摄取和交付
• 翻译记忆库（TM）可在所有渠道重复使用已批准的翻译

现代人工智能定位工作流程是如何运作的

以下是一个完善的AI定位工作流程的完整示例：

1. 内容摄取：系统会自动检测并从您的内容管理系统（如 Contentful、Adobe Experience Manager (AEM)、HubSpot 和 WordPress）中提取新的源内容，无需手动导出文件。
2. AI 翻译：经过训练的 LLM 可以访问您的翻译记忆库、品牌术语和词汇表以及风格规则来处理内容。
3. 基于质量的路由：人工智能模型预测分段级别的翻译质量，标记低置信度的输出以供人工审核。
4. 人工审核：只有质量低于标准的部分才会提交给编辑。高置信度细分市场直接发布。
5. 交付：翻译后的内容直接推送回源系统，无需重新导入，也不会出现版本冲突。
6. 持续学习：人工编辑将反馈到翻译记忆库中，自动改进未来的人工智能输出。
7. 自动化 LQA： LQA 代理可立即评估翻译——发现错误并跟踪质量趋势，以便您可以大规模地监控和改进翻译质量。

与传统的人工模式相比，这种工作流程可以在保持企业质量标准的同时，降低每个单词的成本。每一步都减少了人工交接，形成了一个反馈循环，使未来的翻译越来越便宜、越来越准确。

为什么这对企业内容团队至关重要

企业内容团队管理的内容比五年前多得多：博客文章、着陆页、帮助文档、产品字符串、电子邮件营销活动、社交内容，所有这些都需要本地化为 10 种、20 种或 30 多种语言。

传统的本地化模型无法应对如此庞大的数据量。仅靠人工翻译无法跟上现代内容生产的速度，而且每增加一个字，成本就会增加。AI 本地化解决了数量问题，但也带来了质量管理方面的挑战，团队往往低估了这一挑战。

如果球队能做到这一点，结果可能会非常显著。一家财富500强企业软件公司，每年处理超过5000万字的翻译工作。 节省了 340 万美元的翻译费用 在使用 Smartling 的 AI 驱动工作流程的第一年，内容上市速度提高了 50%，平均质量得分保持在 99 分以上。

并非所有内容都具有相同的风险。受监管金融产品的落地页与博客文章的质量要求不同。有效的 AI 本地化工作流程会对不同的内容类型应用不同的质量阈值，只将正确的片段路由到人工审核，而不是对每个词都一视同仁。

企业人工智能本地化的最佳实践

1. 从高流量、低风险的内容入手

博客文章、常见问题解答内容和帮助文档非常适合采用人工智能优先的工作流程，并辅以少量人工审核。在将人工智能应用于受监管或对品牌至关重要的内容之前，值得先建立对人工智能输出的信心；因为风险/回报的计算方式截然不同。

2. 在正式上线前建立品牌词汇表

人工智能翻译质量很大程度上取决于定义完善的术语库。一份能够涵盖您品牌首选术语、语气和产品名称的词汇表，将在所有内容渠道中带来丰厚的回报。如果没有它，你就是在用别人的声音训练人工智能。

3. 使用预测质量评分

目标不是复习所有内容，而是复习正确的事情。AI 质量评分可让您将人力集中投入到真正需要投入的领域，而高置信度的输出则会自动推进。随着时间的推移，这种智能路由方式将成为在不降低质量标准的前提下降低单字成本的最可靠手段之一。

4. 直接连接到您的内容管理系统

任何需要导出文件的工作流程都会造成瓶颈并引入版本风险。直接的 CMS连接器 在企业规模上是必要的。Smartling 支持 50 多种集成，包括 AEM、Contentful、HubSpot、Sitecore、WordPress、Drupal、Braze 和 Figma。

5. 跟踪后期编辑随时间的变化距离

编辑距离衡量的是人类编辑对人工智能输出结果的修改程度。随着时间的推移，后期编辑距离的减小表明程序日趋成熟：人工智能正在变得更好，因为它从你的编辑那里学习。如果这个数字没有下降，那么反馈回路就出了问题。

6. 大规模监控翻译质量

手动 LQA 无法扩展——对每种语言抽取几个片段进行采样几乎无法告诉你流经管道的数百万个单词的信息。另一方面，像Smartling这样的自动化LQA工具 LQA Agent 大规模运行自动化语言质量审查，对翻译进行质量评估，根据 MQM 框架标记错误并对作业进行评分。

这种方法可以让你持续了解每个地区和内容类型的质量，而不是进行临时抽查。更重要的是，它将高质量数据转化为反馈循环：错误中的模式会告诉你应该在哪些方面调整词汇表、重新训练引擎或切换翻译方法——这就是企业本地化程序如何随着时间的推移而不断改进的方式。

下面列出了 Smartling 客户在 AI 本地化评估开始时经常提出的一些问题。它们也是人工智能搜索引擎在该主题下最常搜索到的结果之一。

入门

能够实现全球扩张的团队与难以跟上步伐的团队之间的差距，很少是由于预算问题造成的。通常来说，问题出在工作流程上。AI 本地化不需要对程序进行大规模的改造就能取得成果——大多数团队从一种内容类型、一种语言对和一个明确的质量标准开始，然后逐步扩展。

如果您正在评估从哪里开始，Smartling 的平台正是为这种分阶段的方法而设计的：原生 CMS 集成，可插入您已使用的系统；AI 翻译工作流程，随着每次人工编辑而变得更加智能；以及无需增加人手即可扩展的高质量工具。