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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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