值得信赖的语言人工智能：如何大规模管理品牌声誉
核心要点
- 翻译 AI 为全球品牌创造了巨大机遇，但信任是人工智能驱动本地化面临的核心挑战。
- 在人工智能时代，翻译质量必须“符合目的”，并根据内容类型、受众和风险设定不同的标准。
- 本地化团队应当被提升地位，而非被淘汰；他们是塑造品牌声音、细微差别和语境的专家，为人工智能提供关键指引。
- 对于全球品牌而言，人工智能翻译已不可避免，因此控制、定制和治理对于保护品牌声誉至关重要。
- DeepL 的 Customization Hub 通过术语表、风格规则、翻译记忆库和风格配置，助力您在规模化场景中确保品牌声音的一致性。
- DeepL 的语言人工智能套件为语言密集型工作流程提供了可控且可扩展的基础，既能提升团队效率，又能确保符合品牌标准的质量。
在当今快速演变的人工智能格局中，人工智能翻译技术为全球企业带来了非凡机遇，同时也带来了重大风险。
我们希望探讨企业如何利用语言人工智能来掌控翻译质量并维护品牌形象。为此，我们特邀行业专家——凯瑟琳·皮尔斯（Forrester首席分析师）与莫拉娜·佩里奇（DeepL本地化总监）共同主持了本次网络研讨会。
凯瑟琳在内容策略、销售赋能、本地化、UI/UX、流程优化、合规及分类法等领域拥有超过25年的丰富经验。莫拉娜在科技行业拥有15年经验，致力于构建可扩展的本地化和内容运营体系。
以下是本次聚焦品牌声誉的网络研讨会部分精彩内容。
为何信任是人工智能驱动本地化的核心问题
“本地化人工智能就像是在学习使用电锯，”凯瑟琳在网络研讨会上解释道。“你需要技能，你需要实力，你还需要懂得如何运用它们。”“它能为您带来诸多益处，但也可能适得其反。”
尽管语言人工智能为全球化沟通的规模化提供了前所未有的能力，但一旦操作失误，其风险可能极为严重。
这便引出了问题的核心：信任。
Forrester的研究揭示了他们所称的“信任溢价”。这正是客户信任所带来的切实企业价值。当客户信任一个品牌时，他们不仅更愿意购买更多产品、持续开展企业活动，甚至愿意支付溢价。
但在人工智能的实际应用中，企业最关心的15个问题中有9个直接涉及信任问题，无论是数据隐私与合规性，还是过度自信以及不准确的输出结果。
挑战显而易见。如何在不损害您来之不易的信任的前提下，充分利用语言人工智能的强大功能？
为何我们需要将翻译质量重新定义为“符合目的”
要大规模维护品牌声誉，“足够好”的翻译标准绝非一成不变。我们必须将质量定义为“符合目的”，从而确保每种内容类型都能获得恰当的速度、控制力度以及人工监督。
“符合目的”的质量究竟意味着什么
建立这种信任，始于您对“质量”的定义。讨论中得出的最重要洞见之一是：在人工智能时代，翻译质量 不能作为放之四海皆准的标准。
“质量应被重新定义为‘符合目的’，”凯瑟琳建议道。“宣传视频与用户表单或法律合同所需的标准截然不同。”“质量必须符合受众需求，契合互动场景。”
人类专业知识依然至关重要的领域
这种对质量的定义，也消除歧义，指明了人类专业知识仍至关重要的领域：
- 习语
- 企业专用术语
- 语境、风格与语气的诠释
根据内容及其受众的不同，您的组织可以决定需要何种 控制级别。此外，您还可以判断是否需要审阅人或进行完整的转创。
这种更具战略性的质量管理方法，能助您在速度、规模与精准度之间取得恰到好处的平衡。这还让您能够将资源分配到最关键的环节，而非在所有环节都采用统一标准。
领先团队如何将“适配需求”的质量理念付诸实践
我们已经看到这种方法正在实际应用中发挥作用。例如，Weglot 采用人工智能与人工相结合的混合模式进行 网站翻译。这种方法将自动化质量检查与人工监督相结合，并根据内容的重要性调整质量控制标准。
莫拉娜基于她在 DeepL 的亲身实践经验对此表示赞同。
“我们都希望兼顾速度、质量和成本控制。虽然您可以快速发布内容，但必须对不同层级的质量和投入成本感到满意。您或许会针对特定类型的内容投入创意改编、审校和调研资源——但并非所有内容都需要如此。“这根本是不可能的。”
莫拉娜还谈到了我们在 DeepL 如何践行这一理念。例如，我们所有 帮助中心 的沟通内容均由人工智能生成，且在发送时不经过 人工审阅。
“我们充分利用了所有工具——术语表、定制化功能等——因此我们自信这完全符合我们的需求。”“但这种方法背后有着深思熟虑的考量；我们并非对所有类型的内容都采取自动处理方式。”
归根结底，要建立对人工智能产出的信任，必须在翻译系统内部建立强大的控制机制。此外，在真正关键的环节，仍需持续的人工监督。
毕竟，还有谁比您内部的 本地化专家 更了解语言的复杂性呢？
为何人工智能应提升而非取代您的本地化团队
凯瑟琳观察到一个令人担忧的趋势：由于人工智能的进步，许多组织正在裁撤本地化团队。“这是个大错误，”她强调道。“我们需要提升本地化团队的能力，而不是削弱他们！”
语言体系错综复杂，人类的专业知识对于引导人工智能的实施至关重要。专业译员 深谙受众差异、语境、文化细微差别、品牌调性以及 行业术语。然而，必须有人明确地教导人工智能这些内容。
这正是 本地化团队大显身手之处，他们已超越单纯的执行层面，蜕变为战略顾问。
本地化团队不仅能提供翻译服务，更能协助设计端到端的本地化工作流程。他们为整个组织定义了流程、工具以及质量控制。
正如凯瑟琳所解释的：“过去，本地化团队往往只是被动执行指令。”他们会收到翻译任务。“现在，您应该将他们定位为顾问，让他们协助其他职能部门构建工作流程，建立流程、技术及质量控制体系。”
访问 DeepL 人工智能实验室，了解我们关于语言人工智能的最新研究。
为何人工智能翻译对全球品牌而言不可或缺
凯瑟琳的警告非常明确：人工智能翻译势在必行.“这是从地板缝里渗上来的水。”“这是我们无法回避的。”
若缺乏可控且定制化的人工智能翻译解决方案，企业可能会转而依赖通用型翻译工具。一旦出现这种情况，您将面临品牌调性受损、沟通失误以及代价高昂的错误风险。
“您有多重视品牌声音，以及人们能否准确理解您的表达？”凯瑟琳问道。先进且复杂的服务与技术需要远不止通用的大语言模型。
莫拉娜结合她与本地化团队的合作经验，进一步强调了这一点。
“在这个信息洪流汹涌的时代，您必须掌握这种平衡之道——何时应投入资源训练模型，何时又该安排人工进行审核。”“我认为，如今与技术合作已不可避免。”
掌控力：企业应用人工智能的新前沿
人工智能的应用带来了不可否认的机遇，但也伴随着 重大风险。要实现这一目标，您的组织需要建立完善的流程，以应对多项任务：
- 清理翻译数据
- 引入恰当的管控措施
- 确保您的人工智能翻译技术在全球市场中准确体现品牌声音 across global markets
在 DeepL，我们通过推出 Customization Hub 来满足这些需求。该平台为您提供强大的工具，例如 术语表、风格规则、翻译记忆库 以及风格配置文件。这些措施共同确保您的独特品牌语调和术语在不同语言间保持一致。
您可通过聚焦三大支柱，在不损害信任的前提下拓展全球传播：
- 根据内容类型定义质量预期
- 将本地化团队提升为战略合作伙伴
- 为人工智能和工作流程建立明确的防护机制
这些核心要素将帮助您针对全球客户、内部员工以及与贵组织互动的任何其他对象，精准优化沟通策略。
访问 DeepL Customization Hub，这是您在 AI 翻译中掌控品牌声音的控制层。
借助 DeepL 语言人工智能守护您的全球品牌声音
大规模管理品牌声誉意味着构建可控的、"适配目标"的工作流程，确保每项资产都体现您的品牌声音和标准。
DeepL的语言人工智能解决方案 为您奠定这一基础。术语表、风格规则、翻译记忆库和风格配置有助于在不同市场中保持术语、语气和意图的一致性。
我们的 AI 套件——翻译器、Write、Voice、API 以及 Integrations——将这种控制力延伸至所有需要保持品牌声音一致的工作流程中。
联系销售，了解 DeepL 的语言人工智能如何助您大规模管理定制化本地化策略。
掌控您的人工智能翻译：观看网络研讨会
未来不在于在人类专业知识与人工智能之间做出选择，而在于找到二者之间的恰当协同效应。
在我们的网络研讨会《值得信赖的翻译人工智能：》中，《如何大规模管理品牌声誉》，我们将深入剖析领先品牌如何在速度、规模和质量之间取得平衡，从而掌控其人工智能翻译并守护品牌声音。
您将了解如何设计更智能、更可控的本地化工作流程，并在每个阶段都确保质量。观看完整网络研讨会.