在当今的全球经济中，技术的快速发展使公司能够为世界各地的客户创造大规模的定制体验。“在日益数字化的世界里，能够用语言更好地改善客户互动和运营的组织领先于那些做不到的人，” Apptek首席营收官Mikee Veronis 说。“虽然以前版本的机器翻译（MT）以短语翻译系统的形式存在，但呼叫中心、新闻媒体甚至在线零售商等组织对动态灵活的翻译服务有更大的实时需求，”Veronis补充道。
事实是，“世界上没有一个地区的内容数量在减少，”Brunono，尼尔森的前数字全球化领袖 Herrmann说。在短期内，翻译和本地化行业的利益相关者不希望对服务和技术的需求逐渐减少。
年度翻译和本地化回顾
尽管需求在增加，但大多数专家认为2018年 年的翻译和本地化没有惊天动地的发展。“没有革命，但有一种演变，”赫尔曼说。“但看到这个行业的增长实际上更有趣。因为人工智能[AI]随着机器翻译的进步，进化的第一部分是加速和创新翻译和本地化工具，“他说。
内容丰富的大型组织正在使用这些工具，因为他们看到了将人工智能用于翻译的巨大机会。在过去的几年里，当许多从一种语言到另一种语言翻译的例子还没有存在时，执行翻译是具有挑战性的。2018年，当Facebook推出无监督神经机器翻译时（UNMT）这一切都改变了，这是一个可以在没有句子匹配的情况下翻译的系统。这一进步使设备能够实时翻译稀有语言，甚至允许翻译丢失语言编写的文档。Facebook的前AI翻译总监于2018年加入阿里巴巴，推出了第一款用AI弥合买卖双方语言障碍的电子商务翻译工具。
对于营销人员来说，人们越来越关注全渠道体验。这不仅仅是“翻译他们的网站，关注他们所有的主要沟通渠道，确保经验一致，特别是全面本地化，”全球销售，Craigg，营销和政府执行副总裁 Witt说。在MotionPoint上市。
当从本地化内容中看到明确的投资回报时，转化率只是这个问题的一小部分。“该公司在其原始旗舰网站上花费数十万美元进行搜索引擎优化，但他们通常不会在其翻译网站上投资同样的资金，”Witt说。
赫尔曼说，数据驱动本地化的使用取得了一些进展。“由于机器学习的进步，数据驱动的本地化正成为一个标准，因为在国际上，客户之旅变得更加分散。如果组织不使用数据来提供翻译和本地化，他们可能会错过客户旅程的关键部分。“
和去年和10年前一样，没有灵丹妙药的解决方案可以有效地管理数据。所有全球组织的趋势是考虑本地化的有效性(客观和有形)，而不是本地化的质量(这是主观的)。“尽管可以用不同的方式解释，但数据并不主观，”赫尔曼解释说。他认为，由于主观讨论，组织在数据和关键绩效指标上（KPI）浪费了大量的时间和金钱。
“一方面，传统的KPI仍然存在，用于捕捉和衡量本地化内容的成功影响或痛点。它们包括术语的一致性和交付的准确性。然而，这些传统的关键绩效指标现在应该与可食用内容指标相结合和改进，使其更加细化，并与客户的微观体验密切相关，“赫尔曼说。“如果本地化内容不能完全转移，公司可能会在一个市场看到好的销售，但另一个市场的销售不好。一种没有主观性的新思维方式必须有效地管理数据。“
翻译与本土化展望
2019年，Witt预测，一旦销售结束，翻译和本地化的需求将不会停止，而是从头到尾扩展到完整的客户体验。“我们将看到更多的公司专注于完整的体验 - 不仅通过买方的旅程和参与，还通过客户支持。”
该领域的专家预计，语言服务提供商将在2019年及以后增长。“包括亚洲和西欧语言在内的一些语言肯定会有很高的需求。Herrmann说，包括非洲语言在内的新机会将推动市场。“对客户体验和数字本地化产生巨大影响的全球倡议是新丝绸之路 - 将中国与亚洲其他地区更紧密地联系到欧洲和非洲的倡议中。它将创造更多的产品，更多的内容，以及对翻译和本地化服务的需求，“Herrmann解释道。
“未来几年，人工智能将触及我们在这个星球上的每一个产品和内容，”赫尔曼预测道。然而，翻译人员不应该担心机器人会偷工作。“人工智能工具用于翻译和本地化，必须在一段时间内(可能永远)与人力资源(包括人工翻译和语言学家)相结合。”
Witt同意在2019年看到更多的混合翻译和本地化请求，从MT开始，然后添加人工编辑元素。“许多初步翻译将由机器完成，而人类作品将从编辑的角度出发，”威特说。“但是，必须推进技术。”
“当我们展望未来时，我们可以期待着依赖人工神经网络的机器翻译模型的增加，因为它们比以前的统计短语系统更容易，”Veronis说。“随着时间和技术在人工智能学习中处理能力和时间的进步，我们可以期待看到神经机器翻译（NMT）自动语音识别（ASR）系统完全集成，实现了完整的翻译范围，同时也带来了联合培训和学习的好处，“他解释道。
“此组合将进一步增加以前的MT模型和NMT模型 除了纯翻译，NMT之间的差距，因为NMT将越来越精通任务，”Veronis补充说。“它看起来像是自动插入标点符号，恢复正确的单词，甚至将数字转换成口头形式的数字。所有这些都是在5年前可以实现的质量水平上完成的，最终使组织
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