1. 提高翻译准确性：
基于规则的翻译：应用预先定义的语言和语法规则，但可扩展性低，无法处理习语等细微差别，难以适应不同语境。
统计翻译：使用包含两种语言之间单词和短语对应关系的数据模型，考虑语言的细微差别和成语等构词法，但需要大量并行数据。
神经机器翻译：使用机器学习和人工智能，能够理解细微差别和复杂的语言结构，如习语、表达和隐喻，并且可以随时间不断改进。
2. 确保翻译质量：
人工审核：结合专家的人工监督，对机器翻译的内容进行编辑，确保翻译质量。
质量保证流程：例如，Smartcat将强大的质量保证流程融入其平台，确保每份技术文档的翻译都经过彻底审查和验证。
3. 保持翻译一致性：
翻译记忆库（TM）：存储以前翻译过的片段，帮助保持大量内容的一致性，提高翻译效率和准确性。
词汇表：确保特定术语得到正确翻译，LSP可能会借助生成式AI将词汇表应用于翻译流程。
4. 适应不同内容类型：
结构性较强的内容：如技术、法律、知识产权及内部交流相关文档，机器翻译较为适合，可结合人工译后编辑。
营销材料和面向客户的内容：需要更多人情味，可能更依赖人工翻译。
5. 利用先进技术：
大型语言模型（LLM）：用于机器翻译输出的自动后期编辑和评估，提高翻译质量。
AI模糊匹配修复：通过使用LLM修复和平滑通常不会用于节省的字符串，提高翻译记忆匹配率。
AI词汇表术语插入：利用LLM“平滑”词汇表术语的插入，确保上下文和语法的准确性。
编辑工作量估算：根据预期工作量对翻译进行分组，以达到人工质量，可用于工作流自动化。
6. 保护隐私和数据安全：
审查隐私政策：审查机器翻译提供商的隐私政策，并与法务部门核实其对企业的影响。
安全托管服务器：译员只能在被分配的项目上使用机器翻译，且只能通过安全托管的服务器访问，防止数据丢失或隐私问题。
7. 提供定制解决方案：
满足特定需求：例如，Lokalise通过其Expert和Flow平台简化软件、移动应用程序、网站和Shopify商店的翻译，提供人工智能工具、自动化和上下文编辑器以保持品牌一致性。
集成能力：与其他平台集成，如Figma、GitHub、Jira、WordPress等，增强工作流程。
