수동 현지화 병목 현상에서 실시간 시장 대비 완료까지
Wamo는 어떻게 번역 지연 문제를 해결하고 여러 국가에서 기능을 동시에 출시했을까요?
August 26, 2026 | United States
요약 보고
범유럽 전자화폐 기관인 Wamo에게 시장 출시 속도는 경쟁 우위 요소입니다. 여러 시장에 동시에 제품을 출시하고, 지속적으로 제품을 업데이트하며, 다양한 언어에 걸쳐 규제된 콘텐츠 요구 사항을 충족해야 했기 때문에 현지화 작업 또한 제품 출시 속도에 맞춰 진행되어야 했습니다. 기존의 수동적이고 파편화된 워크플로는 시장별 출시를 지연시키고 운영 비용을 증가시켰습니다.
Uber AI 솔루션은 시스템 수준의 번역 파이프라인을 도입하여 수작업을 최대 90%까지 줄이고 여러 시장에서 동시에 출시할 수 있도록 했습니다.
핵심 결과
80-90%
수동 현지화 작업 감소
1~2일 미만
로컬라이제이션 처리 시간이 3~5일에서 1~2일 미만으로 단축되었습니다
1-2에서 3-4로
여러 로케일을 동시에 자동으로 확장 처리
참여 일정
- 2025년 3월~4월 — 초기 논의 및 워크플로 평가
- 2025년 4월 — 현지화 서비스 시작(모바일 앱, 웹, 비정기 콘텐츠)
- 1단계 — CMS 및 파이프라인 통합(Lokalise, GitHub, TMS)
- 2단계 — 자동 번역 라우팅 및 MTPE 워크플로우 배포 완료
- 진행 중 — 새로운 언어로의 확장 및 지속적인 최적화
“
여러 시장에서 운영되는 핀테크 기업에게 현지화는 번역의 문제가 아니라 인프라의 문제입니다.
”
Yanki Onen,
설립자, 공동 CEO – Wamo
분산된 번역 워크플로의 숨겨진 운영 비용
지속적인 제품 업데이트와 파편화된 워크플로가 맞물릴 때 대 규모 현지화 작업에 문제가 발생합니다. 콘텐츠는 여러 시스템에서 생성되고 끊임없이 변경되며 정확하고 규정을 준수하는 번역이 필요합니다. 시스템 차원의 조정이 없으면 사소한 업데이트조차도 지연, 불일치 및 위험을 초래할 수 있습니다.
“
저희는 제품 개발과 출시 절차에 통합된 현지화가 필요했습니다.
마지막에 추가되기보다는요.
”
얀키 오넨,
Wamo 창립자 겸 공동 CEO
Wamo는 성장 목표 달성을 위해 현지화가 제품 워크플로에 통합되어야 함을 인지했습니다.
Uber AI Solutions는 지속적인 제품 업데이트를 위해 설계된 시스템 수준의 현지화 모델을 도입했습니다.
작업 수준이 아닌 시스템 수준에서의 자동화
라우팅, 품질, 비용에 대한 데이터 기반 의사 결정
기계 번역과 인간 검토를 결합한 하이브리드 아키텍처
콘텐츠 시스템과 번역 워크플로 간 지속적인 동기화
Wamo는 운영 간접비 증가 없이 대규모의 속도와 제어력을 확보할 수 있었습니다.
시스템 전반에 걸친 지속적인 현지화 파이프라인 구축
Wamo를 위해 구축한 Uber 시스템은 지속적인 현지화 계층으로 동작했습니다.
- 콘텐츠 변경 시 자동으로 번역 작업 시작
- 라우팅 로직이 품질, 속도, 비용에 따라 작업 할당
- 기계 번역과 인간 검토가 조직적으로 함께 작용하는 루프로 동작
- 결과물이 프로덕션 시스템에 실시간으로 재통합
전통적인 현지화 모델과 달리, 통제력, 품질, 일관성을 유지하면서도 속도가 향상되었습니다.
측정 가능한 영향
나타난 결과는 즉각적이고 체계적이었습니다.
수작업이 80~90% 감소했습니다
기존에 배달 지연의 사유가 되던 조정 업무 부담을 없앴습니다.
로컬라이제이션 소요 시간이 1~2일 미만으로 단축되었습니다
3~5일 이내에, 콘텐츠가 제작에서 배포까지 신속하게 이동할 수 있습니다.
3~4개 언어의 완전 자동 동시 처리가 확대되었습니다
단 1~2개 언어에서 증가
새로운 기능이 출시되면 전 세계에 동시에 적용됩니다
기능 출시가 시장별로 순차적으로 이루어졌던 이전과는 다르게요.
비용이 감소함
번역 재사용과 자동 매칭을 통해 여러 언어에서 중복 작업을 줄입니다.
“
Uber AI Solutions와의 협력을 통해
우리의 운영 방식에 맞는 시스템 수준의 해결책을 찾을 수 있었습니다.
”