加强旅行和接待: 人工智能翻译的需求和6个实际应用示例

2023-07-26 05:50:08 Lilt

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由于全球使用了数百种语言,公司越来越依赖雇用双语和多语言的员工来弥合沟通鸿沟。事实上,像加拿大航空这样的公司吹嘘他们超过60% 的员工是双语的。但是,这种需求的增加使语言技能的员工成为该行业的稀缺资源。 这导致旅游企业寻求替代解决方案,以在不破坏银行的情况下保持出色的客户服务。这就是人工智能翻译和多语言内容生成解决方案的来源。 由于这些工具能够以最小的努力和高成本的优化提供准确、及时的翻译,因此在行业中越来越受欢迎。在这篇博客文章中,我们将探讨AI翻译在旅行和酒店领域中的作用,并研究有关it如何帮助企业最大化利润和降低成本的真实案例。 了解人工智能翻译在旅行和招待中的作用及其好处 客户服务在旅游业中起着举足轻重的作用,从机场和航空公司到酒店和旅游中心。说到AI翻译,旅游和酒店领域有一些独特的需求。旅行者在出国旅行或与外国服务互动时,通常需要多种语言的翻译。这意味着企业有望快速提供高质量的翻译 (同时保持成本效益)。以下是人工智能翻译在旅行和招待方面的最大好处。 1.改善客户体验和忠诚度。客户期望个性化体验。借助AI驱动的翻译解决方案,企业可以为客户提供此服务,从而提高客户满意度和忠诚度。通过提供无缝且多语言的旅行体验,企业可以增强信心,以留住跨境客户。随着时间的推移,这种信任可以被用来与客户进行更大的互动,从而提高投资回报率和收入潜力。 2.实现利润最大化,降低成本。AI驱动的翻译和多语言内容生成为旅行和酒店领域的企业节省了大量成本。通过利用高效的AI技术和大型语言模型,企业可以在使用基于消费的定价模型的解决方案时优化其本地化计划。上下文AI使Lilt能够提供具有竞争力的价格,从而使翻译器的速度大大提高,从而降低了成本。然后,Lilt能够将这些节省的资金转嫁给我们的客户。 3.确保高质量的翻译。通过即时再培训,AI翻译可以提供更高的准确性,最终推动翻译质量的提高和翻译速度的提高。模型的即时再培训进一步实现了更高的准确性,更高的一致性,并更接近每个客户的特定品牌声音。无论您选择哪种解决方案,熟练的语言学家都需要参与其中。他们将审查人工智能生成的翻译建议,以确保质量和功率通过实时反馈持续适应,并推动人工智能的上下文学习。 4.提高翻译速度。值得注意的是,人工智能翻译正在增加 -- 而不是取代 -- 人类语言学家。通过利用大型语言模型和上下文学习,人类翻译人员只需要审查和纠正任何错误或不一致之处,从而更快地交付翻译的内容。当AI生成的翻译已经具有很高的准确性时,这种混合方法特别有效。 AI翻译在旅游酒店业中的用例 人工智能翻译技术正在彻底改变旅游和酒店业的业务运作方式。通过利用人工智能,公司可以降低成本,提高客户满意度,并将触角扩展到新市场。以下是可以在该行业中使用AI翻译的一些用例: 1.创建多语言预订界面: AI驱动的翻译允许公司为客户创建多语言预订界面。这使来自不同国家的旅行者更容易轻松地预订旅行和机票。该系统还应能够支持本地支付选项和货币,确保为所有旅行者提供无缝的用户体验。 2.在机场和火车站提供实时翻译: AI翻译可以在机场和火车站提供实时翻译,使国际旅客更容易在车站或机场周围导航。这可以帮助减少不会说当地语言的旅行者的等待时间和困惑。 3.将菜单、客房设施和其他服务翻译成多种语言: AI驱动的翻译使酒店能够快速将其菜单、客房设施、服务描述和其他信息翻译成多种语言,以便全球客人能够轻松了解酒店或旅游中心的可用信息。 4.快速翻译宣传品和网站: 借助AI翻译技术,商家可以将宣传册或视频等网站或宣传品快速翻译成任何需要的语言。这有助于企业接触更广泛的受众,增加预订和客户满意度-所有这些都与他们在不同市场的品牌信息保持一致。 5.为全球旅行者提供翻译后的常见问题解答和客户支持服务: 由于旅游和酒店公司需要能够与全球客户进行有效沟通,翻译后的常见问题解答和客户支持可以帮助全球旅行者快速轻松地找到他们需要的信息,使旅行者更容易计划和预订他们的旅行。翻译您的客户服务内容还可以减少客户支持票的数量,因为旅行者可以自己找到问题的答案。 6.使您的全球团队和合作伙伴与翻译后的知识库保持一致: 除了全球旅行者,企业还需要支持全球团队。这可能具有挑战性,因为团队成员可能会说不同的语言,并且具有不同的文化背景。翻译后的知识库可以帮助团队成员快速轻松地找到他们需要的信息,改善团队内部的沟通和协作,使团队成员更容易完成工作。 结论 总体而言,旅游和酒店领域的企业可以凭借正确的AI翻译策略保持领先。AI翻译为旅行和酒店业带来了巨大的希望,可节省大量成本,改善客户体验,增加参与度并获得更大的利润。当您继续培训AI翻译系统并将其集成到工作流程中时,只需单击几下按钮,就可以为旅行者提供无缝的多语言客户体验。

以上中文文本为机器翻译,存在不同程度偏差和错误,请理解并参考英文原文阅读。

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