생산성 인사이트

리서치 연구 2016: 번역 기술 인사이트

함께 성장하는 기술력과 생산성

번역 툴에 대한 투자는 지금까지 늘어나는 업무 부담을 해결하는 가장 인기 있는 방법입니다. 이 방법은 인력을 늘리는 방법보다 2배, 아웃소싱보다는 2.5배나 더 널리 사용되고 있습니다. 그러나 61%에 해당하는 기업 응답자에 따르면 기술 혁신은 시작에 불과하다고 말합니다.

이 e북을 통해 번역 생산성 툴의 최신 동향과, 기업에서 기술을 활용하여 번역 프로세스를 가속화하고 비용을 절감하는 방법을 알아보십시오.

생산성을 크게 향상시키는 자동 번역

59%의 사용자들은 자동 번역이 번역의 미래를 주도하고 있다고 말합니다. 또한 73%는 동료들에게 MT를 추천할 의향이 있다고 답변했습니다. '자동 번역'은 더 이상 금기시되는 주제가 아닙니다. 날로 늘어가는 도입 추세에 따라 자동 번역을 대하는 태도 역시 변화하여 MT를 사용한 경험이 있는 64%의 응답자는 MT를 통해 더 효율적으로 일하고 있다고 대답했습니다. 번역 업계는 지속적으로 증가하는 컨텐츠 현지화 요구에 따라 자동 번역을 받아들이기 시작했습니다.

다음 단계 - 자가 학습 자동 번역

기존의 MT 툴은 거대한 번역 데이터베이스를 사용하여 일반적인 번역 결과만을 제공했습니다. 이제 SDL은 기계 학습 분야에 진보를 이루어 SDL Trados Studio 에 AdaptiveMT를 도입했습니다. 이 기능은 각 번역가의 포스트에디팅을 실시간으로 학습하여 그들의 문체와 스타일에 맞는 결과물을 제공합니다. 번역 프로세스 중에 추가적으로 작업하지 않고도 AdaptiveMT는 더욱 스마트하고 맞춤화된 자동 번역을 통해 기업들에 향상된 생산성을 제공합니다.
AdaptiveMT: 차세대 자동 번역
자가 학습 기능을 갖춘 AdaptiveMT 서비스가 어떻게 시간과 비용을 절약하면서 더 뛰어난 품질의 자동 번역을 제공하는지 알아 보십시오.