1. 提高翻譯準確性：
基于規則的翻譯：應用預先定義的語言和語法規則，但可擴展性低，無法處理習語等細微差別，難以適應不同語境。
統計翻譯：使用包含兩種語言之間單詞和短語對應關系的數據模型，考慮語言的細微差別和成語等構詞法，但需要大量并行數據。
神經機器翻譯：使用機器學習和人工智能，能夠理解細微差別和復雜的語言結構，如習語、表達和隱喻，并且可以隨時間不斷改進。
2. 確保翻譯質量：
人工審核：結合專家的人工監督，對機器翻譯的內容進行編輯，確保翻譯質量。
質量保證流程：例如，Smartcat將強大的質量保證流程融入其平臺，確保每份技術文檔的翻譯都經過徹底審查和驗證。
3. 保持翻譯一致性：
翻譯記憶庫（TM）：存儲以前翻譯過的片段，幫助保持大量內容的一致性，提高翻譯效率和準確性。
詞匯表：確保特定術語得到正確翻譯，LSP可能會借助生成式AI將詞匯表應用于翻譯流程。
4. 適應不同內容類型：
結構性較強的內容：如技術、法律、知識產權及內部交流相關文檔，機器翻譯較為適合，可結合人工譯后編輯。
營銷材料和面向客戶的內容：需要更多人情味，可能更依賴人工翻譯。
5. 利用先進技術：
大型語言模型（LLM）：用于機器翻譯輸出的自動后期編輯和評估，提高翻譯質量。
AI模糊匹配修復：通過使用LLM修復和平滑通常不會用于節省的字符串，提高翻譯記憶匹配率。
AI詞匯表術語插入：利用LLM“平滑”詞匯表術語的插入，確保上下文和語法的準確性。
編輯工作量估算：根據預期工作量對翻譯進行分組，以達到人工質量，可用于工作流自動化。
6. 保護隱私和數據安全：
審查隱私政策：審查機器翻譯提供商的隱私政策，并與法務部門核實其對企業的影響。
安全托管服務器：譯員只能在被分配的項目上使用機器翻譯，且只能通過安全托管的服務器訪問，防止數據丟失或隱私問題。
7. 提供定制解決方案：
滿足特定需求：例如，Lokalise通過其Expert和Flow平臺簡化軟件、移動應用程序、網站和Shopify商店的翻譯，提供人工智能工具、自動化和上下文編輯器以保持品牌一致性。
集成能力：與其他平臺集成，如Figma、GitHub、Jira、WordPress等，增強工作流程。
