AI簡報中翻英,專業關鍵在這5點!外語翻譯系主任教你母語人士會注意的眉角
AI簡報中翻英,專業關鍵在這5點!外語翻譯系主任教你母語人士會注意的眉角

早安!

今天來到文藻外語翻譯系主任王慧娟副教授的第三期。想看前面兩期的朋友,可以點這裡和這裡。我非常期待 2026 有更多人能藉著一天一AI這個平台,分享自己的領域專業如何結合 AI,發揮更大的效果,應用案例徵集中,拜託寫信來跟我合作~~

這次的翻譯戰場是「簡報中翻英」,以前的我,會用微軟或 Google 翻譯做整份文件的翻譯,但老師提醒我,想追求專業可以用 AI 幫忙。來看看老師的分享:

在業界常見的翻譯場景,其中之一就是將中文簡報譯成英文,方便向國際客戶介紹,現在 AI 可以快速提供譯文草稿,但我們也發現,即便沒「翻錯」,有些時候母語人士一看就覺得不自然。

問題出在:不符合英文簡報慣用的寫法!

簡報的文體屬於「掃讀型」,特色是因為版面有限,整份檔案多是碎片化的短句,也缺乏前後文的連結,再加上中英文資訊擺放位置的習慣差異,如果和 AI 協作時沒留意下面幾個關鍵點,整份投影片可能顯得不夠專業。

#1 一天一AI
圖/ 數位時代

簡報「中翻英」有哪些眉角?

1.使用「平行句型」保持視覺一致性

有時候 AI 翻譯整份簡報的列點項目,可能一句用動詞、一句用名詞、一句是完整句,整體視覺缺乏一致性。要求 AI 使用平行句型,它就會在同一個層級的重點,使用相同的語句結構。在商務簡報中,最推薦全部以「主動動詞」開頭或「名詞片語」,例如:Increase revenue, Expand market share, Strengthen brand loyalty,展現專業與執行力。

#2 一天一AI
圖/ 數位時代

2. 使用名詞化句型,捨棄冗長、不必要資訊

中文是方塊字,句子看起來不長,但直譯成英文後,每個單字長短不一,很容易變成冗長的句子。例如「我們計畫透過多項服務調整來提升顧客滿意度」,在英文直譯是 We are planning to improve customer satisfaction through multiple service adjustments,寫在投影片就變得擁擠。

要求 AI 採用「關鍵字:核心重點」的格式,AI 會將長句濃縮成如 Customer Satisfaction: Improve service quality 這樣的結構。利用名詞破題,加上簡短的動詞說明,能大幅提升掃讀性,讓聽眾一眼抓到重點。

#3 一天一AI
圖/ 數位時代

3. 確認專有名詞慣用譯法:複數型、大小寫、名字、職稱

專有名詞的中英文可能有各種對照,有時候甚至為了讓使用者理解,中文可能採音譯、意譯,而非直譯(藥品超常見),翻回去英文就會錯。或是品牌有慣用的單數、複數型及大小寫,你可以請AI列出來給你查核,或至品牌官網確認。

非領域知識的專有名詞,例如簡報者的職稱、姓名、產品型號,有些職稱在英文中找不到對應,簡報者的英文姓名不一定都採用拼音(王慧娟 Frances Wang),或是有些新產品尚未上市,AI 不會知道,就建議做一張對照表,給 AI 參考。

#4 一天一AI
圖/ 數位時代

4.確認目標對象的國籍,調整英式或美式拼字、日期格式、貨幣單位

英式及美式拼字有些不相同,應確認客戶的國籍及語言使用習慣,請AI調整語言及日期格式(如 YYYY-MM-DD)、貨幣單位及度量衡的轉換標準。

#6 一天一AI
圖/ 數位時代

5.簡報吸睛慣用語的轉譯

中英文在簡報中常用的吸睛用字不同,因為缺乏上下文語境,AI 最可能就是採取直譯,結果產出客戶一頭霧水的英文。例如中文常用的「盲點1」直譯成 Blind spot 1,Blind spot 2,西方人士看不懂,需要改成Challenge 1或Issue 1。

你可以要求 AI 「分析實質商業意圖」,這會強迫 AI 在輸出前多想一步,而不是看到字就翻,並挑出常見的慣用語建議 AI 照你的方式舉一反三。

#5 一天一AI
圖/ 數位時代

商務簡報中翻英優化提示詞範例

【角色設定】
你是一位擁有 15 年經驗的跨國企業母語級雙語簡報專家,擅長將中文簡報內容轉化為精煉、具備高掃讀性(Scannable)的專業英文投影片。

【任務背景】
請將以下中文簡報內容翻譯成英文。
簡報性質:[填入性質,例如:對外募資提案 / 內部技術匯報 / 新產品發表會]
目標受眾:[填入受眾,例如:美國華爾街投資人 / 英國區高階主管]
簡報語氣:[填入語氣,例如:極度專業且具說服力 / 客觀嚴謹 / 輕鬆但具啟發性]
拼字與度量衡:請使用 [美式 / 英式] 拼字與對應的度量衡標準。

【翻譯與排版規則】

  1. 極致掃讀性(Scannable Content):中翻英後字元數容易膨脹,請大幅精簡冗長敘述。採用「關鍵字:核心重點」格式,維持畫面乾淨。

  2. 平行句型(Parallel Structure):條列式重點必須使用平行的文法結構。請優先使用強而有力的主動動詞(Action Verbs)開頭。

  3. 精準在地化:絕不直譯中文特有的浮誇用語或成語(如:重磅推出、拔得頭籌),請轉換為符合當地商業習慣的專業表述。

  4. 專有名詞查核:請嚴格遵守下方提供的《專有名詞對照表》。若遇到未列在表內但不確定的職稱、姓名或產品型號,請在該詞彙後方標註 【需核對】。

  5. 商務慣用語與吸睛字眼轉譯:避免逐字直譯中文特有的奪目用詞。請先分析該詞彙背後的「實質商業意圖或功能」,並替換為符合英文母語人士習慣的標準商務對應詞。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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