“语联国际”认为,在口译这条路上,谈机器替代人工还有点远……

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“语联国际”认为,在口译这条路上,谈机器替代人工还有点远……

根据中国翻译协会统计,截至2015年,语言服务业存量产值2600亿,年均增速15%,并预测2020年将达到5461亿。这其中,在国内笔译业务占比约85%(在国际笔译占70%),虽然传统口译约占整个语言服务市场的15%(390亿市场规模),但净利率最高,达35%以上。

并且,C端的碎片口译需求没有计算在内。 这里说的“碎片口译”是指用户还很多日常的情况下,例如在国外出游,看病、报警、打车时可能都需要一个临时翻译,而一个正常的翻译人员日薪在几千元到上万元之间,也不能随时待命。据不完全统计,翻译类APP下载量已超过2000万,政府公共服务在涉外服务这一块几乎是空白,目前只有962288热线在24小时提供免费中英文双语服务。

基于这种需求,“语联国际”对标美国翻译解决方案供应商 LanguageLine,从远程口译切入,搭建平台服务C端用户或者是小B端,后台对接的是人工译员。假设用户在海外需要报警,下载“语道”APP后,通过网络电话可以跟后台译员、警方形成三方通话,翻译的形式是交译,目前费用在20元/天。

“语联国际”认为,在口译这条路上,谈机器替代人工还有点远……

可是像“语联国际”这样靠人力推非标服务,怎样规模化就成了问题,我们自然的联想是用机器进行语音翻译,例如36氪此前报道过的“中译语通”就在做类似的事情。但“语联国际”创始人宋健却认为,机器自动翻译代替人力,至少要在50年之后,理由很简单——不准确。据悉,目前机器的语音翻译准确度只能做到35%。

语音翻译,拆解开来就是语音识别、机器翻译、语音合成三个步骤。第一步语音识别,就是把语音转化为文字,已有科大讯飞等成熟的厂商在做,实现起来不难。但第二步机器翻译是痛点,我们知道,Google花了很大精力在做线上文字翻译,都不见得做到100%精准,何况口译需要考虑的因素更多,像一个人的语法习惯、行业用语等,这些都会给机器翻译提高门槛。另外一个案例——滴滴,宋健告知,滴滴从百度翻译挖走了语音识别团队,但最终还是选择接入“语联国际”,给跨国乘客出行提供翻译服务。

但宋健表示,虽然不能完全替代人工,“语联国际”也在尽量标准化一些流程,例如将译员按照问题进行分类,这样每个人回答的领域可以专一,从而提高效率。

此外值得一提的是,“语联国际”是“英华博译”的子公司,而“英华博译”从2006年就开始做翻译业务,已经是外交部12308热线、海关总署、税务总局指定唯一语言服务商,G20、APEC制定语言服务商。所以积累了一定量的语料库,这些语料也可以用于机器训练,之后,“语联国际”会跟相关厂商合作,用机器做一些基本的翻译业务。

据悉,英华博译和语联国际两家一共有约100名全职译员,后台库里有约10万名与我们有过业务合作的自由译员。其中,以互联网远程口译业务为核心的语联国际目前共有300多名在线译员,80%是兼职。

至于盈利模式,C端的收入目前只是一小部分,主要是靠服务B端,例如一些在线旅游平台、政府等。

这个赛道上不止语联国际一家,例如,思兔宝已宣布获得4500万A轮融资;传神科技获得1亿融资;GaGaHi获得A轮3000万融资;上海UTH获得鼎晖投资A轮6000万融资;中译语通B轮获2.5亿元融资,等等。据宋健透露,“语联国际”后期也有融资意向,会在A轮阶段。

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