于2023年3月16日由Kyle Chu发布 译谷最近于3月13日出席了由大湾区金融商贸协会、GBAi for tech和GreenMind举办的系列讲座，并就ESG、人工智能和科技的最新趋势分享见解。 我们于讲座中强调使用人工智能和其他尖端科技来帮助公司实现ESG原则和编写报告的重要性，这已成为影响投资决策的重要因素。讲座有超过200名参加者出席，让大家了解到科技如何为行业带动可持续发展。 讲座为行内专业人士提供机会向业界专家吸取经验，并紧贴ESG、人工智能和科技的最新发展，这亦是市场讨论的焦点，我们有幸为此作出贡献并成为其中一份子，期望再次能够与彼此交流知识。

于2023年3月6日由Kyle Chu发布 大家好！ 译谷很高兴跟大家分享，我们有幸能够于大湾区金融商贸协会、GBAi和GreenMind即将举办的系列讲座中发言。作为一家致力于相信科技的公司，我们渴望就可持续投资及ESG因素的最新趋势和最佳做法向行业龙头吸取经验。 我们将于活动中探讨如何利用人工智能和其他技术来推动正面影响和提升效率。我们期待参与这次重要对话，并结识其他志同道合的专业人士。 这次讲座资讯丰富，希望你能一同参与，让人工智能在编写报告方面助你一臂之力！

于2023年2月23日由Kyle Chu发布 译谷最近很荣幸能够在商业及金融科技业界盛事「跃动香港—Deloitte Digital Day 2023」发表演说。行政总裁洪振东先生获邀就近年来科技如何帮助工作场所现代化分享他的想法和经验。 洪先生在演讲中分享了深度学习技术翻译的最新发展，以及如何应用到现代工作环境，以更低成本提高效率。 随着金融科技领域不断发展，译谷致力将深度学习提升到新台阶，为行业转型作出贡献。 —————— 译谷的深度学习技术不断自学，做到「越译越准」。   ▲译谷行政总裁洪振东先生（右一）获邀于Deloitte Digital Day 2023代表译谷发表演说。

于2023年2月23日由Kyle Chu发布 译谷的共同创办人兼知名计算机科学系教授钱玉麟最近跻身史丹福大学于2022年10月发布的全球前2%顶尖科学家榜单。上榜学者均在所属领域享负盛名，论文曾获多次引用。 钱教授的研究专注于人工智能，并在主要期刊上发表了大量文章，亦曾获邀在世界各地的会议及工作坊发言，与其他科学家及研究人员分享他的专业知识及见解。 钱教授获认可为前2%顶尖科学家之一，印证了他的辛勤工作、敬业乐业和专业知识。他目前继续在译谷研究和工作，将人工智能技术的经验带到金融科技行业的新台阶。 ————- 译谷—财经文件最佳人工智能翻译引擎   https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw

于2021年12月15日由Jeffrey Wan发布 译谷荣获2021年德勤香港杰出科技新星奖，过往努力付出及开发成果获得肯定。该奖项旨在表扬在行业中具领先地位并拥有庞大增长潜力的香港科技公司，吸引各大媒体广泛报道之余，更被誉为「科技界奥斯卡」。 译谷的创办人之一洪振东先生于2021年12月15日代表译谷出席颁奖典礼领取奖项，并有机会与其他科技新星公司分享经验，交流思维。杰出科技新星奖肯定了译谷的创新技术、稳健增长、领先地位和优厚潜力，更使译谷与WeLab、GOGOX和KLOOK客路等过往得奖新星看齐，成为香港快速增长创新企业的代名词。译谷将挟杰出科技新星奖，推动团队进一步完善系统，冀为客户供应高效准确的翻译平台。 译谷的创办人之一洪振东先生(中)代表译谷领取2021年德勤香港杰出科技新星奖。 译谷有幸与其他科技新星公司分享经验，交流思维。

于2021年12月6日由Alice Chan发布 “机器会否取代你的工作？”《伦敦时报》(Ames, 2020) 及《纽约客》(Lepore, 2019) 这两份具代表性的刊物曾在标题中提出过类似的问题，揭示人们对未来工作及人工智能 (AI) 兴起的忧虑。 无容置疑，机器翻译对翻译业日益重要。机器翻译不仅将翻译速度提升至人类无法能及，而且翻译效果亦随年月进步，进展到可媲美人类的翻译。再者，通过使用翻译记忆库及自订词汇表等电脑辅助解决方案，机器翻译高度改善翻译表现，从而提高生产力及促进收入增长。 人工智能 (AI) 技术通过在机器中复制及模拟人类智慧，在训练机器翻译系统及增强机器学习方面举足轻重。然而，必须承认的是，人工智能翻译系统在没有人工的支持下无法独立运作，因为系统需要庞大的有用数据来支持，那些数据建基于人类翻译员在实际工作中多次实践累积而成。 首先，语言是瞬息万变的生活及文化所投射出来的表达方式。随着语言不断适应及演变，系统需要使用来自翻译人员或语言学家最新的可靠数据不断更新。然后，需要付出努力及时间来过滤噪声，并对用于训练人工智能系统的现实生活数据进行预处理，以创建更令人满意的结果。因此，资讯科技专家、程序编制员与研究人员在开发及改进机器翻译方面发挥不可或缺的作用。 尽管人工智能技术在机器翻译中的应用取得显着飞跃。然而，机器翻译无法完全保证能创建出完美的翻译，尤其在挑选一词多义的选字上有时仍有赖人手的修饰。如果用户在原文输入了原始训练数据中不存在的新词汇或稀有术语，机器翻译系统将无法自行创建新翻译，从而可能会导致错译。人工智能不但缺乏人类与生俱来的创造力，而且需要在维护及培训方面投放高昂成本，现阶段无法解决这些问题，只能依赖人力补足。 人类审核员或审阅员进行后期编辑，充当最后的把关，对于事后修饰机器翻译至关重要。由于语言相关工作取决于自然话语的演变，因此翻译人员与语言学家需要按适用于特定体裁及行业的风格及语气，配合目标受众的需求，构思及制作专门和定制的翻译。机器翻译的作用并非要取代人类翻译员，而是充当人类的得力助手，提升人类的工作效率及翻译质量。 每篇翻译在用字与句式上不尽相同，这就是文字工作的魅力，仿如人类的创作与工艺一样独一无二。同时，机器能从人类过往及一直累积的经验中学习，模拟人类的语言，从中助人类一臂之力。 Lepore, Jill (2019年2月25日)。《纽约客：机器人在竞争你的工作吗？(Are Robots Competing...

于2021年11月16日由Alice Chan发布 环观全球多个交易所已执行无纸化上市及认购机制，香港交易所亦于2021年7月5日展开新里程碑，规定所有新股实现无纸化上市。所有上市文件必须以电子形式刊发、新股认购仅可透过电子渠道申请。 要成就正向未来，把握可持续发展的机遇，更应将ESG融入企业工作流程。译谷致力革新专业沟通模式，推动无纸化工作流程。企业可便捷地进行文件翻译、多轮改稿、核对数字及自动构建翻译记忆库。企业采纳无纸化办公方案，落实节能减碳工作，实行良好企业管治。 译谷提供优质及快捷的人工智能翻译服务，针对上市文件、投资研究报告、协议及条款等财经及法律文件，支援英文与繁体及简体中文互译。 让我们携手建立绿色办公室，共创可持续发展的未来！

于2021年11月9日由Alice Chan发布 机器翻译（MT）是将内容从源语言转化成目标语言的自动化翻译过程，如我们之前的文章 “不同计算机辅助翻译工具的简介” 所述，基本上可分为三种常见类别，：规则式机器翻译（RBMT）、统计机器翻译（SMT）及神经机器翻译（NMT）。 机器翻译的最终目标是在不用人手修饰或在人手修饰之前，尽可能高效地产生最自然及准确的翻译。机器翻译的整体质量取决于为训练机器翻译引擎而选取的特定类型或界别的语言数据的质量，以及所应用的机器学习技术的水平。时至今日，神经机器翻译被视为是实现最佳翻译表现的最先进模型。 译谷采用混合机器翻译方法来产生更高质的翻译，将重点放在其神经机器翻译模型上，并对大量金融数据进行训练。译谷的神经机器翻译系统将深度学习作为机器学习的算法，结合人工智能（AI）技术模拟人类智能过程，构建更先进的神经机器翻译系统，专注于不断学习及训练，仿如人脑中的神经网络一样。借助译谷的神经机器翻译系统，整个句子的流畅度得到高度保证，从而实现更准确、高效及便捷的翻译。同时，译谷融合统计机器翻译，确保创建翻译记忆的质量。

于2021年11月1日由Alice Chan发布 对于翻译较大型的文件，编制量身订制的词汇表实在是必不可缺，纳入项目独有或重复度高的词汇，例如行业术语、产品名称或管理团队成员名称等，这样就能省却重复查字的时间，也能确保文件的用字一致。 翻译人员现时普遍采取的策略是，在项目开始初期先厘定一些词汇的翻译，然后在翻译的过程中不时加入或更新词汇。较大型的项目因应工作量，当中可能牵涉多名成员翻译新增内容或再不断改稿，有赖团队通力合作才能完成，人手交接往往会导致在严谨遵循词汇表方面出现一定难度。 再者，一到高峰期，人手需要同时处理多个项目，怎样才可减低人手在跟从词汇表时可能出现的混乱或错漏？怎样才可以更快捷有效地检查词汇表，而不会延误煞科的死线？ 译谷推出了「词汇检查器」正正针对上述翻译痛点，这个翻译辅助工具旨在协助用户强化执行词汇表，以达致高度一致。用户只需将原文与译文加上词汇表上传至「词汇检查器」，检查器就会将原文与译文跟词汇表上的配对作出比对，检测译文的翻译方式与词汇表不一致的地方，从而提醒用户在适当位置按照词汇表进行后期修改。 以往，翻译团队通常只在翻译流程中着重词汇表的执行，由于时间表紧凑，耗用长时间在埋稿前检查词汇表几乎是妙想天开的事！从今天起，译谷的「词汇检查器」就能为翻译团队担此重任，节省翻译团队按词汇表逐字检查的时间与精神，令后期审阅更得心应手！