從人工本地化瓶頸到即時市場準備
Wamo 如何消除翻譯延遲，並在多個國家/地區同步推出新功能
2026 年 8 月 26 日 | 美國
重點摘要
對泛歐洲電子貨幣機構 Wamo 而言，上市速度就是競爭優勢。隨著多個市場同步推出產品、產品持續更新，以及多語言內容必須符合法規要求，本地化作業必須跟上產品開發的腳步。 人工且分散的工作流程不僅拖慢各市場的發布時程，也增加了營運負擔。
Uber AI 解決方案實施了系統層級的翻譯流程，最多可減少 90% 的人工作業，並支援多個市場同步推出產品。
關鍵成果
80-90%
減少本地化人工處理作業
縮短至不到兩天
本地化處理時間從 3 至 5 天縮短到兩天以下
從 1 至 2 個增加至 3 到 4 個
擴大自動化規模，同步處理多個語系
全球擴張速度超越本地化能力
Wamo 的成長仰賴快速拓展新市場，並以客戶熟悉的語言溝通。身為一家業務橫跨多個市場、快速成長的金融科技公司，本地化必須跟上產品開發的腳步，而不是拖累產品推進速度。
由於翻譯內容無法及時完成，新市場的推出進度因此受阻。每拓展一個新市場，都伴隨著延誤、流程分散，以及更多協調作業，難以順利推出服務。
本地化不再只是工作流程上的問題，而是限制擴展規模的瓶頸。
“
對於一家在多個市場營運的金融科技公司而言，在地化並不是翻譯上的問題，而是基礎設施上的挑戰。
”
Yanki Onen，
創辦人暨共同執行長 – Wamo
翻譯工作流程 分散所帶來的隱性營運成本
當持續的產品更新遇上分散的工作流程時，本地化作業便難以大規模推展。內容來自不同系統、不斷變動，且需要精準並符合規範的翻譯。如果缺乏系統層級的協調，即使只是小幅更新也會造成延誤、不一致和風險。
「
我們需要的是將 [本地化] 納入產品建置與交付流程，
而不是等到最後才額外補上。
」
Yanki Onen，
Wamo 創辦人暨共同執行長
打造可隨業務成長擴充的本地化架構
Wamo 意識到若要實現成長目標，就必須將本地化納入產品工作流程。
Uber AI 解決方案推出系統層級的本地化模型，專為持續的產品更新而設計：
在系統層級實現自動化，而非僅在任務層級
根據資料進行路由、品質和成本決策
結合機器翻譯與人工審校的混合式架構
內容系統與翻譯工作流程持續保持同步
Wamo 在不增加營運負擔的情況下，提高速度並擴大了控制範圍。
打造跨系統的持續本地化流程
Uber 為 Wamo 建立的系統，持續提供本地化支援：
- 內容更新後，系統會自動啟動翻譯
- 系統會根據品質、速度和成本，透過路由邏輯指派工作
- 機器翻譯與人工審校在協調運作的流程中相互配合
- 翻譯內容會即時重新整合至生產系統
不同於傳統的本地化模式，速度提升的同時仍維持對流程的掌控，以及品質與一致性。
可衡量的成效
成效立竿見影，並帶來根本性的改變。
人工工作量減少 80% 至 90%
省去過去拖慢交付進度的協調作業。
在地化所需時間縮短至不到 1-2 天
約需 3–5 天，讓內容能迅速從建立到上線。
全自動同步處理已擴展至 3-4 個地區
原本僅支援 1 至 2 個語系。
當新功能上線時，會同時在所有地區啟用
過去，新功能必須依序在各個市場發布。
費用已降低
透過翻譯重用與自動化比對，減少各語言間的重複作業。
“
與 Uber AI Solutions 合作，為我們帶來了
系統層級的方法，正好契合我們的營運模式。
”
Yanki Onen，
創辦人暨共同執行長 – Wamo
推動全球產品即時部署
隨著本地化融入 Wamo 的營運流程，公司如今得以：
- 同步在多個國家推出新功能
- 拓展新市場，同時無須增加營運負擔
- 在各種語言間維持一致的產品體驗
- 即時回應內容變更
- 透過準確且符合本地需求的溝通建立信任
Wamo 與 Uber AI 解決方案合作，將本地化從限制擴展規模的瓶頸，轉變為支援全球即時部署的系統。
瞭解 Uber AI 解決方案如何與貴企業合作，攜手推動 AI 發展。
客戶推薦內容反映個別成效。個別成效無法保證任何特定客戶皆能達到相同結果，實際體驗可能因客戶而異。