1. 提供高质量的翻译服务
利用先进的机器学习算法：提供更精准、细致且具备上下文理解的翻译，处理习语表达、文化细微差异以及特定行业术语，确保信息准确传达，建立信任和融洽关系。
多模态翻译：2025年，用户将通过优化提示词工程等方式，在人机交互中引导AI翻译实现个性化翻译服务，改变传统翻译模式。
领域专精：垂直领域大模型基于特定行业数据训练，掌握专业知识和语言模式，助力AI翻译深入行业具体业务流程，如跨境电商产品上架、多语种客服、国际会议同声传译等。
2. 打破语言障碍
提供实时翻译：简化与不同语言利益相关者的沟通流程，在客户支持、法律谈判和技术文档等行业优势明显。例如，D
ID的Video Translate平台提供语音克隆和口型同步功能，可制作多语言视频内容。
翻译软件的应用：
项目创建：在翻译软件中建立项目，导入需翻译内容，选择语言对，上传补充文档，指定翻译经理、翻译、编辑和校对人员。
内容分析：翻译软件进行内容分析，利用翻译记忆库突出显示已翻译术语或短语并推荐译文，扩充翻译记忆库，显示术语库信息。
翻译和编辑：译员、编辑和校对人员在项目中协作，可结合机翻与人工翻译获得高质量成果。
审查和质量保证：软件自动进行质量保证步骤，还有内部审查和批准步骤，允许多个利益相关者审查内容并提供反馈。
交付：从工具中下载或导出译文，可通过连接器或集成将翻译导出到内容管理系统等。
3. 降低成本和时间
减少传统翻译成本和时间：雇佣多语种人类翻译人员昂贵且耗时，AI翻译工具可在短时间内低成本完成翻译。
整合到业务流程：可整合到市场营销、销售、客户服务和内部沟通等业务流程中，简化工作流程，确保跨语言信息传递一致性。
4. 拓展市场覆盖
本地化内容：为不同地区本地化内容，包括翻译产品描述、营销材料，适配网站和移动应用，根据目标市场文化和社会背景调整内容，提高对当地消费者的吸引力。
5. 采用混合翻译方法
结合人工智能与人工监督：对于大量、时效性强的翻译，人工智能可发挥优势；而对于法律、医学和文化细微差别内容，人工译员至关重要，混合方法可提高准确性和效率。
6. 确保翻译质量
质量保证计划：随着对人工智能依赖增加，翻译成本和周转时间减少，质量成为衡量翻译投资回报率的关键指标，需在合适地方为合适内容部署质量管理流程。
管理新错误类型：人工智能翻译可能引入幻觉、机器翻译中的毒性、文化适宜的翻译、版权责任、人工智能输出的固有偏见等新错误类型，需建立敏捷的质量管理流程识别和解决这些错误。
