智能翻譯時(shí)代破除了“雞與蛋”的困境，重新定義了互聯(lián)網(wǎng)化。它與手動、孤立和不可擴(kuò)展相反。智能翻譯時(shí)代有五個(gè)關(guān)鍵特征：

　　統(tǒng)一的內(nèi)容和翻譯管理系統(tǒng)

　　Forrester **近的一份報(bào)告顯示，近80%的組織沒有將翻譯管理系統(tǒng)與內(nèi)容管理系統(tǒng)集成在一起。在全領(lǐng)域市場環(huán)境中，我們創(chuàng)作、翻譯和向市場交付內(nèi)容越快，組織創(chuàng)收的速度就越快。組織必須集成翻譯管理系統(tǒng)和內(nèi)容管理系統(tǒng)，以形成連接所有內(nèi)容存儲庫的內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)。通過這樣做，他們可以利用語言AI來分析內(nèi)容，識別模式，學(xué)習(xí)、編排、重新組合內(nèi)容，翻譯必需的內(nèi)容，提醒人們?nèi)魏萎惓?，并交付與需求相關(guān)的內(nèi)容。

　　先機(jī)器翻譯

　　我們創(chuàng)作各種格式的內(nèi)容，比僅使用人工譯員翻譯的內(nèi)容還要多。由于人類的翻譯速度滿足不了龐大的內(nèi)容消費(fèi)量，因此我們需要部署先機(jī)器翻譯、后人工優(yōu)化的解決方案來實(shí)現(xiàn)全領(lǐng)域市場策略。這不僅包括機(jī)器翻譯，還包括內(nèi)容創(chuàng)作、工作流自動化和制造。

　　以數(shù)據(jù)為依據(jù)

　　內(nèi)容管理系統(tǒng)和翻譯管理系統(tǒng)連接在一起，可以更有效地收集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可用于設(shè)置警報(bào)和警示閾值。根據(jù)所觸發(fā)的警報(bào)，人類可以知道應(yīng)該優(yōu)化本地化流程中的哪個(gè)步驟。在智能翻譯時(shí)代，人類可以利用這些數(shù)據(jù)找到**佳的努力方向，以增加收入。

　　連續(xù)

　　在傳統(tǒng)的本地化中，小更新具有挑戰(zhàn)性。通常沒有上下文，它們有可能與語料庫其余部分不一致。因此，組織通常累積夠一定量的更改后，再提交內(nèi)容進(jìn)行翻譯。但我們知道，未來內(nèi)容具有自主意識，其中大部分內(nèi)容由機(jī)器創(chuàng)作、翻譯和交付。在智能翻譯時(shí)代，頻繁的內(nèi)容更新和按需合成的內(nèi)容即使不是即時(shí)翻譯，也會被持續(xù)翻譯。語言AI 將分析內(nèi)容并更新語料庫以保持一致性。

　　社區(qū)整合

　　在智能翻譯時(shí)代，雖然我們采用先機(jī)器翻譯的方法，但語言專家對于全領(lǐng)域市場的成功至關(guān)重要。語言專家憑借對重要市場的了解，在機(jī)譯中加入個(gè)性化筆觸，與受眾產(chǎn)生共鳴而備受贊譽(yù)，對于培訓(xùn)和糾正機(jī)器輸出以提高質(zhì)量也必不可少。與語言專家社區(qū)連接的平臺，將使有需要的組織找到千里馬，語言專家找到伯樂。

　　目前，語言專家社區(qū)的連接非常稀疏。但是，該社區(qū)的力量仍未得到充分利用。在數(shù)據(jù)驅(qū)動型、互聯(lián)的智能翻譯時(shí)代，語言AI將根據(jù)語言專家以前的翻譯、專長和工作時(shí)間確定語言專家能否勝任工作，并安排培訓(xùn)和自動支付稿費(fèi)。