Bryan Murphy，Smartling 公司首席执行官 首席执行官在 2024 年 5 月 23 日举行的 SlatorCon 伦敦会议上，Smartling 发表了题为 “破解密码： 通过有效的人工智能战略推进本地化 “的演讲。
Murphy 向与会者概述了 Smartling 处理整个本地化流程的方式、公司的最新技术发展以及人工智能在其中的作用。
Murphy 首先解释说，他是从买家的角度来处理翻译和本地化的。 他关注客户的需求，询问他们的问题，并补充说，这些问题最近都围绕着使用人工智能来优化翻译效率。 这位首席执行官承认，由于人工智能的新颖性，客户在被迫使用人工智能的同时也对其表示不信任。
“这是一项非常新的技术。 因此，当我遇到不信任某项新技术的情况时，我会依靠数据，”墨菲说，并补充说，与合适的人才和专家合作来驾驭这些新技术非常重要。
这位首席执行官告诉与会者，在过去两年里，Smartling 一直在建立评估人工智能影响的框架，并找出哪些有效，哪些无效。 墨菲解释说，这项工作背后的目标是通过以技术为核心的翻译创新来加速客户增长。
“十多年来，我们一直是一家云原生公司。 我们很早就开始开发机器学习和神经机器翻译技术。 因此，当 GenAI 出现时，一切就变得很自然了，”Murphy 一边说一边介绍 Smartling 在研发方面的大量投资，尤其是围绕 GenAI 的投资。
墨菲强调了认识和适应语言行业技术进步的重要性，以避免被淘汰。 Murphy 提出了这样一个问题：随着客户削减成本的压力增大，人工智能是否能帮助提供最佳质量、速度和体验？
墨菲简要介绍了人工智能，包括术语、人工智能光谱的不同层次、各种类型的龙8国际娱乐城、其能力、优势和劣势，然后谈到了质量问题。 他将 “每天制作十亿个小部件 “与在大批量翻译中进行质量控制的必要性相提并论，认为质量需要一种标准化、非主观的方法来衡量，并将其传达给利益相关者。
Murphy 还将翻译行业与数据存储/云服务模式相提并论，认为随着价值的增加，价格会下降，但数量会大幅增加。 在他看来，重点应该是创建一个解决方案来满足这一需求，并采用不同类型的工作流程，将人工翻译和机器翻译结合起来，确保高质量。
“我认为……可能每天都有无限量的内容需要翻译。 所以我不认为我们有一个需求方的问题，来提出一个真正有效的供应方解决方案。”
我不认为我们有需求方的问题来提出真正有效的供应方解决方案。布莱恩–墨菲，Smartling 首席执行官
Smartling 推出了一个新的人工智能工具包，Murphy 与 Slator 分享说，在过去的一年里，人工智能翻译与人工翻译（或称 “AIHT”）的结合降低了约 50%的成本，并将向客户交付的速度提高了一倍。 Murphy 评论说，该工具不仅可以让 Smartling 自己的员工使用，还可以让其他 LSP 使用。
客户驱动的技术集成也是公司战略的一部分，但随着集成的不断发展，它们也带来了挑战，Murphy 解释说。 他强调，自动化是 Smartling 翻译平台在这方面的主要优势之一，该平台（通过 API 或连接器）与客户管理内容和其他业务功能的技术堆栈相连接。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
编辑：刘煜珍
