通过优化翻译流程，企业可以减少不必要的资源浪费。例如，使用术语库和翻译记忆库可以提高翻译效率，从而降低成本。
如果企业有多种语言需求，可以优先选择翻译成本较低的语言对。例如，英语与法语之间的翻译成本通常低于英语与日语之间的翻译成本。
AI翻译系统在处理大规模文本时，能够更好地分摊固定成本。企业可以通过批量翻译来降低单位成本。
在某些场景下，企业可以采用混合翻译模式，即结合AI翻译和人工翻译的优势。例如，对于普通文本，可以使用AI翻译；对于专业性较强的文本，可以使用人工翻译。这种模式可以在保证翻译质量的有效降低成本。
传统翻译服务依赖于人工翻译师，不仅耗时较长，而且成本高昂。相比之下，人工智能翻译公司通过自动化技术，能够大幅减少对人工翻译的依赖。机器翻译（MT）是AI翻译的核心技术之一，它可以在短时间内处理大量文本，显著提高翻译效率。例如，谷歌翻译、DeepL等工具已经在多个领域展现出强大的翻译能力。通过自动化翻译流程，企业可以将重复性高、内容简单的翻译任务交给AI系统处理，而将复杂、专业的翻译任务交给人工翻译师进行后期校对。这种“人机协作”模式不仅能够降低人工成本，还能确保翻译质量。根据相关研究，采用AI翻译技术的公司可以将翻译成本降低30%-50%。
人工智能翻译公司通过大数据分析，能够不断优化翻译模型，从而提升翻译质量。AI系统可以从海量的翻译数据中学习语言规律、行业术语以及文化背景，从而生成更加准确、自然的翻译结果。例如，在医疗、法律、金融等专业领域，AI翻译系统可以通过学习特定领域的术语库，提供更加精准的翻译服务。AI翻译公司还可以通过用户反馈机制，不断改进翻译模型。用户在使用翻译服务时，可以对翻译结果进行评分或提出修改建议，这些数据将被系统自动收集并用于优化模型。这种“自我学习”的能力使得AI翻译系统能够随着时间的推移不断提升翻译质量，从而减少后期校对和修改的成本。
传统翻译服务通常采用固定收费模式，企业需要为每一份翻译文件支付固定的费用。而人工智能翻译公司则提供了更加灵活的按需付费模式。企业可以根据实际需求选择不同的服务套餐，例如按字数、按项目或按使用时长付费。这种模式不仅能够帮助企业更好地控制翻译成本，还能避免资源浪费。例如，一些AI翻译平台提供了“订阅制”服务，企业只需支付月费或年费，即可享受不限次数的翻译服务。对于翻译需求较大的企业来说，这种模式可以显著降低单次翻译的成本。而对于翻译需求较少的企业，则可以选择按字数付费，避免不必要的开支。
多语言支持可以减少外包成本。例如，一家企业如果需要将内容翻译成多种语言，若没有多语言支持的能力，可能需要将不同语言的翻译任务外包给不同的翻译公司，这样会增加管理成本和沟通成本。而如果AI人工智能翻译公司自身具备多语言支持能力，企业就可以在一家公司内完成多种语言的翻译需求，从而减少外包成本。
例如，像Smartling这样的公司推出的LanguageAI TM平台，利用人工智能的效率与质量和定制化相结合，使企业能够在不影响预算或品牌标准的情况下扩大本地化。其新功能中的AI翻译旨在提供MTPE品质且符合品牌标准的翻译，且成本和周转时间仅为传统MTPE的一半。还有像PERSO.ai这样的AI配音平台，降低了人员成本（消除或显著减少每种目标语言需要多个配音演员的需求，降低甚至消除配音费用）、降低了工作室成本（减少所需的工作室时间）、加快了周转时间（自动化的翻译和配音生成过程显著减少了完成项目所需的整体时间）、减少了错误和重拍（包含质量控制措施，最大限度地减少了错误并减少了昂贵且耗时的重拍需求），从而提高了利润。
翻译机构在高度竞争的领域中运作，面临着许多挑战，包括同时管理多个项目的常年负担、为每个特定语言对找到合适的语言资源的困难，以及控制成本的持续压力等。以AI为驱动的技术可以改变整个企业的效率，例如AI消除了从需要寻找以母语为背景的配音人才到需要重拍多个剧本版本的所有障碍。通过简单的单击鼠标，AI配音提供了一种强大且精简的解决方案，从视频翻译方程式中移除了传统上繁琐的过程。像PERSO.ai这样的AI驱动平台使翻译机构能够有效地扩展其运营，处理更大量的工作，并以传统成本和时间的一小部分交付高质量的翻译。
