於2023年3月16日由Kyle Chu發布 譯谷最近於3月13日出席了由大灣區金融商貿協會、GBAi for tech和GreenMind舉辦的系列講座，並就ESG、人工智能和科技的最新趨勢分享見解。 我們於講座中強調使用人工智能和其他尖端科技來幫助公司實現ESG原則和編寫報告的重要性，這已成為影響投資決策的重要因素。講座有超過200名參加者出席，讓大家了解到科技如何為行業帶動可持續發展。 講座為行內專業人士提供機會向業界專家吸取經驗，並緊貼ESG、人工智能和科技的最新發展，這亦是市場討論的焦點，我們有幸為此作出貢獻並成為其中一份子，期望再次能夠與彼此交流知識。

於2023年3月6日由Kyle Chu發布 大家好！ 譯谷很高興跟大家分享，我們有幸能夠於大灣區金融商貿協會、GBAi和GreenMind即將舉辦的系列講座中發言。作為一家致力於相信科技的公司，我們渴望就可持續投資及ESG因素的最新趨勢和最佳做法向行業龍頭吸取經驗。 我們將於活動中探討如何利用人工智能和其他技術來推動正面影響和提升效率。我們期待參與這次重要對話，並結識其他志同道合的專業人士。 這次講座資訊豐富，希望你能一同參與，讓人工智能在編寫報告方面助你一臂之力！

於2023年2月23日由Kyle Chu發布 譯谷最近很榮幸能夠在商業及金融科技業界盛事「躍動香港—Deloitte Digital Day 2023」發表演說。行政總裁洪振東先生獲邀就近年來科技如何幫助工作場所現代化分享他的想法和經驗。 洪先生在演講中分享了深度學習技術翻譯的最新發展，以及如何應用到現代工作環境，以更低成本提高效率。 隨著金融科技領域不斷發展，譯谷致力將深度學習提升到新台階，為行業轉型作出貢獻。 —————— 譯谷的深度學習技術不斷自學，做到「越譯越準」。   ▲譯谷行政總裁洪振東先生（右一）獲邀於Deloitte Digital Day 2023代表譯谷發表演說。

於2023年2月23日由Kyle Chu發布 譯谷的共同創辦人兼知名計算機科學系教授錢玉麟最近躋身史丹福大學於2022年10月發布的全球前2%頂尖科學家榜單。上榜學者均在所屬領域享負盛名，論文曾獲多次引用。 錢教授的研究專注於人工智能，並在主要期刊上發表了大量文章，亦曾獲邀在世界各地的會議及工作坊發言，與其他科學家及研究人員分享他的專業知識及見解。 錢教授獲認可為前2%頂尖科學家之一，印證了他的辛勤工作、敬業樂業和專業知識。他目前繼續在譯谷研究和工作，將人工智能技術的經驗帶到金融科技行業的新台階。 ————- 譯谷—財經文件最佳人工智能翻譯引擎   https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw

於2021年12月15日由Jeffrey Wan發佈 譯谷榮獲2021年德勤香港傑出科技新星獎，過往努力付出及開發成果獲得肯定。該奬項旨在表揚在行業中具領先地位並擁有龐大增長潛力的香港科技公司，吸引各大媒體廣泛報道之餘，更被譽為「科技界奧斯卡」。 譯谷的創辦人之一洪振東先生於2021年12月15日代表譯谷出席頒獎典禮領取獎項，並有機會與其他科技新星公司分享經驗，交流思維。傑出科技新星獎肯定了譯谷的創新技術、穩健增長、領先地位和優厚潛力，更使譯谷與WeLab、GOGOX和KLOOK等過往得奬新星看齊，成為香港快速增長創新企業的代名詞。譯谷將挾傑出科技新星獎，推動團隊進一步完善系統，冀為客戶供應高效準確的翻譯平台。 譯谷的創辦人之一洪振東先生(中)代表譯谷領取2021年德勤香港傑出科技新星獎。 譯谷有幸與其他科技新星公司分享經驗，交流思維。

於2021年12月6日由Alice Chan發佈 「機器會否取代你的工作？」《倫敦時報》(Ames, 2020) 及《紐約客》(Lepore, 2019) 這兩份具代表性的刊物曾在標題中提出過類似的問題，揭示人們對未來工作及人工智能 (AI) 興起的憂慮。 無容置疑，機器翻譯對翻譯業日益重要。機器翻譯不僅將翻譯速度提升至人類無法能及，而且翻譯效果亦隨年月進步，進展到可媲美人類的翻譯。再者，通過使用翻譯記憶庫及自訂詞彙表等電腦輔助解決方案，機器翻譯高度改善翻譯表現，從而提高生產力及促進收入增長。 人工智能 (AI) 技術通過在機器中複製及模擬人類智慧，在訓練機器翻譯系統及增強機器學習方面舉足輕重。然而，必須承認的是，人工智能翻譯系統在沒有人工的支持下無法獨立運作，因為系統需要龐大的有用數據來支持，那些數據建基於人類翻譯員在實際工作中多次實踐累積而成。 首先，語言是瞬息萬變的生活及文化所投射出來的表達方式。隨着語言不斷適應及演變，系統需要使用來自翻譯人員或語言學家最新的可靠數據不斷更新。然後，需要付出努力及時間來過濾噪聲，並對用於訓練人工智能系統的現實生活數據進行預處理，以創建更令人滿意的結果。因此，資訊科技專家、程式編製員與研究人員在開發及改進機器翻譯方面發揮不可或缺的作用。 儘管人工智能技術在機器翻譯中的應用取得顯著飛躍。然而，機器翻譯無法完全保證能創建出完美的翻譯，尤其在挑選一詞多義的選字上有時仍有賴人手的修飾。如果用戶在原文輸入了原始訓練數據中不存在的新詞彙或稀有術語，機器翻譯系統將無法自行創建新翻譯，從而可能會導致錯譯。人工智能不但缺乏人類與生俱來的創造力，而且需要在維護及培訓方面投放高昂成本，現階段無法解決這些問題，只能依賴人力補足。 人類審核員或審閱員進行後期編輯，充當最後的把關，對於事後修飾機器翻譯至關重要。由於語言相關工作取決於自然話語的演變，因此翻譯人員與語言學家需要按適用於特定體裁及行業的風格及語氣，配合目標受眾的需求，構思及製作專門和定製的翻譯。機器翻譯的作用並非要取代人類翻譯員，而是充當人類的得力助手，提升人類的工作效率及翻譯質量。 每篇翻譯在用字與句式上不盡相同，這就是文字工作的魅力，仿如人類的創作與工藝一樣獨一無二。同時，機器能從人類過往及一直累積的經驗中學習，模擬人類的語言，從中助人類一臂之力。 Lepore, Jill (2019年2月25日)。《紐約客：機器人在競爭你的工作嗎？(Are Robots Competing...

於2021年11月16日由Alice Chan發佈 環觀全球多個交易所已執行無紙化上市及認購機制，香港交易所亦於2021年7月5日展開新里程碑，規定所有新股實現無紙化上市。所有上市文件必須以電子形式刊發、新股認購僅可透過電子渠道申請。 要成就正向未來，把握可持續發展的機遇，更應將ESG融入企業工作流程。譯谷致力革新專業溝通模式，推動無紙化工作流程。企業可便捷地進行文件翻譯、多輪改稿、核對數字及自動構建翻譯記憶庫。企業採納無紙化辦公方案，落實節能減碳工作，實行良好企業管治。 譯谷提供優質及快捷的人工智能翻譯服務，針對上市文件、投資研究報告、協議及條款等財經及法律文件，支援英文與繁體及簡體中文互譯。 讓我們攜手建立綠色辦公室，共創可持續發展的未來！

於2021年11月9日由Alice Chan發佈 機器翻譯（MT）是將內容從源語言轉化成目標語言的自動化翻譯過程，如我們之前的文章「不同電腦輔助翻譯工具的簡介」所述，基本上可分為三種常見類別，：規則式機器翻譯（RBMT）、統計機器翻譯（SMT）及神經機器翻譯（NMT）。 機器翻譯的最終目標是在不用人手修飾或在人手修飾之前，盡可能高效地產生最自然及準確的翻譯。機器翻譯的整體質量取決於為訓練機器翻譯引擎而選取的特定類型或界別的語言數據的質量，以及所應用的機器學習技術的水平。時至今日，神經機器翻譯被視為是實現最佳翻譯表現的最先進模型。 譯谷採用混合機器翻譯方法來產生更高質的翻譯，將重點放在其神經機器翻譯模型上，並對大量金融數據進行訓練。譯谷的神經機器翻譯系統將深度學習作為機器學習的算法，結合人工智能（AI）技術模擬人類智能過程，構建更先進的神經機器翻譯系統，專注於不斷學習及訓練，仿如人腦中的神經網絡一樣。藉助譯谷的神經機器翻譯系統，整個句子的流暢度得到高度保證，從而實現更準確、高效及便捷的翻譯。同時，譯谷融合統計機器翻譯，確保創建翻譯記憶的質量。

於2021年11月1日由Alice Chan發佈 對於翻譯較大型的文件，編製量身訂製的詞彙表實在是必不可缺，納入項目獨有或重複度高的詞彙，例如行業術語、產品名稱或管理團隊成員名稱等，這樣就能省卻重複查字的時間，亦能確保文件的用字一致。 翻譯人員現時普遍採取的策略是，在項目開始初期先釐定一些詞彙的翻譯，然後在翻譯的過程中不時加入或更新詞彙。較大型的項目因應工作量，當中可能牽涉多名成員翻譯新增內容或再不斷改稿，有賴團隊通力合作才能完成，人手交接往往會導致在嚴謹遵循詞彙表方面出現一定難度。 再者，一到高峰期，人手需要同時處理多個項目，怎樣才可減低人手在跟從詞彙表時可能出現的混亂或錯漏？怎樣才可更快捷有效地檢查詞彙表，而不會延誤煞科的死線？ 譯谷推出了「詞彙檢查器」正正針對上述翻譯痛點，這個翻譯輔助工具旨在協助用戶強化執行詞彙表，以達致高度一致。用戶只需將原文與譯文加上詞彙表上傳至「詞彙檢查器」，檢查器就會將原文與譯文跟詞彙表上的配對作出比對，檢測譯文的翻譯方式與詞彙表不一致的地方，從而提醒用戶在適當位置按照詞彙表進行後期修改。 以往，翻譯團隊通常只在翻譯流程中着重詞彙表的執行，由於時間表緊湊，耗用長時間在埋稿前檢查詞彙表幾乎是妙想天開的事！從今起，譯谷的「詞彙檢查器」就能為翻譯團隊擔此重任，節省翻譯團隊按詞彙表逐字檢查的時間與精神，令後期審閱更得心應手！