AI时代大厂仍选本地化翻译服务商，背后原因令人深思
随手就能在手机上得到免费的AI翻译工具，结果三秒就出来，电脑端的AI翻译软件能对文件进行批量处理，效率堪称“无敌”。然而奇怪的是，诸如腾讯、百度、爱奇艺、快手这些游戏大厂以及软件公司，在开展本地化翻译工作的时候，依旧甘愿花费更高的成本去与本地化翻译服务商展开合作。
不是AI的速度不够快，不是AI的免费程度不够，而是本地化翻译，从来都不仅仅是“文字转换”这般简单。
今天就带领大家去揭开，在AI时代，大厂仍然认准本地化翻译服务商的本地化服务，这其中的原因是什么 ？
一、不敢靠AI做本地化，这些“坑”太致命
1.术语混乱，专业度归零
在处理专业领域文本之际，AI常常会因为训练数据泛化这个缘故，从而混淆术语，进而致使游戏技能名、产品功能描述等出现歧义。
2.文化踩雷，口碑崩盘
向海外市场进军，最害怕的是文化方面的禁忌，人工智能不懂得语境的情况，有可能把敏感符号、谐音梗直接进行翻译，导致引发用户的反感，甚至造成抵制的现象；
3.格式错乱，返工耗时
在AI处理带有表格以及公式的软件说明书之际，经常会呈现出文字出现重叠，还有图表遗失等状况，这样容易导致交付日期被延误；
4.语境脱节，毫无灵魂
AI翻译易对文本做字面直译，把语气忽略掉，情感也忽略掉，用户习惯同样忽略掉，致使输出生硬又呆板，并且缺乏温度。，
二、传统翻译：精于信达雅，失于本地化
既然AI存在诸多“坑”，那么选择深耕多年的传统翻译公司应该不会有问题了吧,事实上,虽然传统翻译公司能够规避AI的部分风险,但是在应对互联网产品高速迭代、强互动、重体验的本地化需求时,其传统工作模式的“基因”缺陷就会暴露无遗:
1.技术脱节，格式难保
不能够解析软件代码，以及游戏脚本等嵌入式文本，容易致使格式出现错乱，内容抽取不完整，翻译完整性遭受损害；
2.缺乏测试，质量悬空
只是单纯给出文字翻译，没办法去做本地化之后的语言功能方面的事，没办法进行UI适配，也没办法开展用户体验测试，潜在的问题很难被发现；
3.非母语审校，地道性存疑
没有目标市场的母语译员来做最终的润色以及文化校准，译文就容易带有“翻译腔”，这样很难引发本土用户的共鸣。
三、母语译者+全链条，服务商比AI多3步
1.前期：先做市场调研，再动手翻译
着手项目前，本地化翻译服务商一般先完成3项关键工作：
深度挖掘目标市场文化，针对目标市场语言习惯，针对目标市场宗教禁忌，针对目标市场流行语等状况展开深度剖析，保证内容契合当地用户心理期望，。
②共同构建专属的术语库，跟客户齐心协力去梳理产品的核心术语，保证全流程的翻译维持统一性，防止因为前后表述不一致从而引起用户的困惑；
③开展竞品策略研究：剖析同类型产品于目标市场的本地化呈现情况，防止再度踏入误区大坑，萃取出差异化表达举措办法，进而占据用户内心思维。
2.中期：母语译者主导，三重质控保质量
核心环节由母语译者把控，AI始终做“辅助工具”：
译者筛选是十分严格的，所有的译者都是目标语言的母语者，并且还具备多年游戏或者软件本地化经验 。
②有着三重质控流程，母语译者进行初译之后，首先会让行业专家去核对专业术语，接下来还会由其他母语者审核表达的地道性 。
③动态进行调整优化，在翻译进程当中，要是碰到模糊表述的情况，会在第一时间跟客户展开沟通并予以确认，防止出现“想当然”式的翻译，以此保证每一段文本都能够精准去传递产品意图。
3.后期：适配+测试，确保落地无问题
并非译完便算本地化结束，本地化翻译服务商仍会保障产品于目标市场可正常使用，
于手机、电脑、游戏机等各异设备，进行多设备界面适配，对文字字号、行距予以调整，防止出现“文字超出按钮”之状况，避免出现“换行错乱”之情形。
②全功能测试：测试团队要实际去操作产品，开展多方面测试，像点击翻译之后的按钮，查看弹窗给出的提示等事宜，以此来确认功能是正常的并且不存在歧义；
③格式兼容性进行检查：要保证翻译之后的文档在PDF当中，在设计软件里面能够正常打开，图表位置不会出现偏移，公式位置也不会出现偏移。
本地化不单单是语言进行转换，更是文化以及体验都要重塑，本地化翻译服务商借助市场调研，依靠母语译者精译还有多轮测试，去确保产品在目标市场自然呈现，能够顺畅运行，切实实现“本地化”并非“机械化翻译”，使得用户体验从“能用”朝着“愿用”“爱用”迈进。
一次，成功的本地化，所带来的是，来自目标市场的认可，还有用户的留存，以及一份长期的商业收益，AI，也许能够做好翻译，然而，本地化翻译服务商，才可以做好本地化。
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