ИТП 309

Описание продукта

TransCheckAI — это чат‑бот, который автоматически проверяет качество переводов, предлагает исправления и объяснения, соблюдает корпоративную терминологию и учится на правках. Этот чат-бот поможет повысить качество переводов, сократить время пост‑редактирования и обеспечить единообразие терминов при соблюдении безопасности данных. Ключевые особенности — автоматически находить и помечать ошибки (терминология, смысл, грамматика, стиль, пропуски), предлагать корректные варианты перевода + краткое объяснение правок, интегрироваться в рабочие процессы (CAT, API), снизить время пост‑редактирования и увеличить долю автопринятых правок, поддерживать контроль конфиденциальности (защищённое облако).

Маркетинг и продажи

В 2025 году китайский язык является популярным языком для изучения и также он является сложным языком. Сейчас большое количество будущих лингвистов выбирают для изучения этот язык. При изучении китайского языка важно точно и правильно переводить тексты, художественные произведения или официальные документы. Анализ других способов и приложений для переводов показывает, что не все онлайн переводчики корректно могут переводить заданный текст или могут исправлять грамматические ошибки в уже готовом переводе. Чат-бот TransCheckAI делает это востребованным для широкой аудитории любителей китайского языка и культуры.

Каналы продвижения

1. Социальные сети и веб-сайты. Можно разместить ссылку на чат-бота на страницах в социальных сетях и на официальном сайте.

2. Таргетированная реклама в социальных сетях. Можно настроить её на конкретную аудиторию по интересам, возрасту, географии и другим параметрам.

3. Сотрудничество с профессиональными переводчиками, преподавателями или репетиторами. Их рекомендации и обзоры могут значительно повысить интерес к чат-боту и привлечь новых пользователей.

Каналы сбыта

1.Чат-бот в Telegram

Цифровое решение

Бот работает через веб‑чат и API, интегрируется в CAT‑инструменты и мессенджеры, позволяет переводчикам принимать/отклонять правки, собирать обратную связь и формировать улучшения LLM‑моделей.

На страницу проекта