2016年，随着谷歌、微软等科技巨头在神经机器翻译或NMT方面取得惊人突破，翻译的人工智能开始腾飞。当然，我们对人工智能在翻译服务中的新应用前景感到非常兴奋，我们就此举办了一场网络研讨会。从那时起，专家的预测、机器学习和人工智能能力成倍增长，并继续增长。
随着AI掀起全球营销格局，这项技术使产品开发和营销团队能够改变营销策略，提高数据挖掘速度。与客户建立更多个人关系的能力意味着今年对人工智能的投资预计将增加300%。
然而，产品和营销团队应该投资哪些具体的技术和工具，才能从全球竞争对手中脱颖而出？让我们看看今天最相关的五种翻译工具，以及它们是如何使用的。
语音识别
其中，神经网络最古老的应用——现代语音识别算法，又称语音转文本转录，出现于上世纪90年代。与图像识别类似，语音识别使用训练数据来识别任何给定记录的正确转录，这使其对于直接解决方案(如听写)非常有用。
如今，深度学习的进展已经将语音识别转变为交互式语音响应(IVR)系统的交互网关。我们大多数人都经历过的一个应用程序是自动呼叫分配器，呼叫中心使用它来根据呼叫者的需要路由呼叫或提供预先录制的信息。
语言生成
这个子域通常被称为自然语言生成或NLG，AI，使用计算机数据(输入)来生成文本(输出)。虽然这种从数据中解释想法的概念并不新鲜，但计算机可以以越来越高的准确性和规模来交流想法。和NLG一起，公司您可以将大型数据集或其他资产转化为报告，并总结商业智能见解，从而带来对员工和客户关系的新理解。
虚拟代理
我们都熟悉Siri、Cortana、Alexa和其他智能个人助理，旨在帮助消费者让他们的生活更轻松——但现在企业正在迎头赶上。随着人工代理变得越来越先进，客户对自助服务和自动化的期望越来越高，人工代理可以简化大量的客户支持任务。
自动呼叫分配器是一个虚拟代理，但当然，向移动和数字的转变取决于我们。聊天机器人——现在提供与真人代理一样的个性化体验——被广泛认为是客户服务的未来，移动通讯应用正迅速成为它们最具吸引力的渠道。
机器学习
机器学习经常与人工智能混淆，但它只是人工智能的众多应用之一。这是“深度学习”的科学——这个术语描述了计算机如何从可用或积累的数据中获得经验智能。
营销人员正在使用机器学习作为分析工具，帮助在无限的数据中找到隐藏的模式。例如，在电子商务中，零售商利用消费者的浏览和购买历史来进行个性化的产品推荐；在翻译服务中，LSP使用机器学习算法来教会计算机如何将源语言转换为目标语言，并且具有更高的本地化精度。
文本分析和自然语言处理
在翻译中，自然语言处理(NLP)是一种统计方法，它使用文本分析来更好地理解句子结构、意图和情感。这不应该与自然语言生成混淆——NLG将结构化数据转换成文本，而NLP将文本转换成结构化数据。
NLP是AI的另一个应用，可以用于虚拟代理——就像我们用手机问路一样——但在企业中，NLP技术可以用于挖掘非结构化数据。这是关键，因为营销团队越来越依赖非结构化数据来做出关键的业务决策。采用社交媒体情绪分析:NLP可以通过提及品牌找到积极或消极的情绪，从而实现更好的细分和更有针对性的广告系列。
你的产品和营销团队能从AI中获益吗？
大量的非结构化数据加上语言和文化的细微差异使得公司很难制定一个明确的全球战略。但是通过使用人工智能，公司有许多创新方法可以创造统一的客户体验。人工智能还没有准备好取代人类营销人员，但在短短几年内，每个全球公司每个人都应该准备好在AI领域竞争才能生存。
