5個研討會翻譯避坑指南!AI 中翻英怎麼翻才對?搭配NotebookLM更好用
5個研討會翻譯避坑指南!AI 中翻英怎麼翻才對?搭配NotebookLM更好用

早安呀!

最近公司正如火如荼籌備「2026 未來商務展」(偷偷工商:參展廠商熱烈報名中喔!),在處理會展舉辦「國際研討會」的中英文雙語資料時,遇到了需要翻譯成英文的場景,立刻去請教文藻翻譯系主任王慧娟老師!

很多人以為把簡介、議程、講者資訊丟給 AI 翻譯就搞定了,但結果外國人看不懂就糟了。老師不藏私提出 5 個翻譯的避坑指南,以下是她的分享:

拒絕直譯的台式英文!翻譯研討會標題要注意什麼?

中文主題習慣「主標+副標」,直翻容易變成死板的說明句。比如「翻譯不只是翻對:在AI時代把話說到位的關鍵能力」如果直譯成 "Translation Is Not Just Translating Correctly: The Key Ability to Say Things in Place in the AI Era",主標不自然。專業版本應該是:"Beyond Accuracy: Delivering Meaning Effectively in the Age of AI"。

建議提示:

翻譯這個活動標題:[填入中文標題]。勿逐字直譯!請跳脫中文字面的框架,抓出核心含義,改寫成符合歐美習慣、簡煉且專業的『學術英文標題』。

#1 一天一AI
圖/ 數位時代

講者介紹:拔除中文特有的浮誇讚美

中文常出現「享譽國際」、「極具影響力」這類誇飾用語,要轉成中性的英文。

建議提示詞:

將講者介紹改寫為自然的英文學術語氣,避免誇飾性用語(如 internationally renowned),改用中性、保守且常見的表達。

#2 一天一AI
圖/ 數位時代

議程翻譯可善用 NotebookLM 餵語料

國際研討會的議程的字詞相對固定,建議先蒐集幾份類似主題的英文議程當作參考語料,連同你的中文議程一起丟進 NotebookLM,請 AI 參考再譯,確保譯文符合國際會展的慣用表達 。

建議提示:

請在參考既有英文議程用語的前提下,翻譯這份中文議程。

#2 一天一AI
圖/ 數位時代

交通指示:改用指令步驟

描述路線要簡潔,可以英文的「指令式」呈現(例如:Walk along 1st Street to reach the campus),避免像在聊天的口語敘述(例如:walk straight along… and you will arrive)。

建議提示:

翻譯交通路線時,請避免口語敘述的連續句,改用英文的指令式與步驟化(如條列或分句)呈現,例如 Take... → turn left... → turn right... 。

#4 一天一AI
圖/ 數位時代

職級名稱、會場地點,別靠 AI 自由發揮

講者職稱請直接去官方網站查詢。地點的大樓名稱、路名建議查詢官網和中華郵政中文地址英譯。要特別注意的是,地點相關拼音必須以「現場實際路標」為準。例如鳳山市區公所是 "Fongshan",但鳳山車站卻是 "Fengshan" ,讓 AI 統一鳳山音譯的話,外賓就會找不到路。

#5 一天一AI
圖/ 數位時代

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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