Melokalisasi kampanye email di berbagai wilayah dulu merupakan tugas yang lambat, berulang dengan banyak langkah manual. Alih-alih memperkenalkan platform baru atau alat eksternal, saya menjalankan eksperimen internal: n Bisakah lokalisasi diotomatisasi hanya menggunakan alat yang sudah tersedia di dalam lingkungan Microsoft enterprise standar? Prototipe ini terutama mengandalkan SharePoint, Power Automate, dan Teams, dengan satu komponen tambahan - GPT-4.1 mini yang diakses melalui Azure OpenAI - yang digunakan secara ketat untuk langkah QA yang terkontrol.Melokalisasi kampanye email di berbagai wilayah dulu merupakan tugas yang lambat, berulang dengan banyak langkah manual. Alih-alih memperkenalkan platform baru atau alat eksternal, saya menjalankan eksperimen internal: n Bisakah lokalisasi diotomatisasi hanya menggunakan alat yang sudah tersedia di dalam lingkungan Microsoft enterprise standar? Prototipe ini terutama mengandalkan SharePoint, Power Automate, dan Teams, dengan satu komponen tambahan - GPT-4.1 mini yang diakses melalui Azure OpenAI - yang digunakan secara ketat untuk langkah QA yang terkontrol.

Bagaimana Saya Mengotomatisasi Alur Kerja Email 13 Bahasa Hanya Menggunakan AI dan Alat Microsoft

2025/11/17 02:11

Melokalisasi kampanye email di berbagai wilayah dulu merupakan tugas yang lambat dan berulang dengan banyak langkah manual. Beberapa pengulas bekerja pada versi terpisah, konten yang sama ditulis ulang beberapa kali, dan mengelola konsistensi di hingga 13 bahasa memerlukan koordinasi yang signifikan.

Alih-alih memperkenalkan platform baru atau alat eksternal, saya menjalankan eksperimen internal: \n Bisakah lokalisasi diotomatisasi hanya menggunakan alat yang sudah tersedia di dalam lingkungan Microsoft enterprise standar?

Prototipe ini terutama mengandalkan SharePoint, Power Automate, dan Teams, dengan satu komponen tambahan - GPT-4.1 mini yang diakses melalui Azure OpenAI - digunakan secara ketat untuk langkah QA yang terkontrol. Ini memungkinkan proses mendapat manfaat dari penalaran berbasis LLM sambil menjaga semua data tetap berada dalam lingkungan enterprise yang sama.

Untuk mendukung alur kerja ini, saya menyiapkan perpustakaan SharePoint terstruktur bernama Email translations dengan folder yang mewakili setiap tahap siklus hidup lokalisasi:

| Folder | Tujuan | |----|----| | 01IncomingEN | File sumber bahasa Inggris; pemicu Power Automate | | 02AIDrafts | Draf terjemahan otomatis dari Copilot + GPT | | 03InReview | File yang menunggu peninjauan regional | | 04Approved | Terjemahan final yang disetujui | | 99Archive | Versi yang diarsipkan atau ditolak |

File berpindah secara otomatis di antara folder-folder ini tergantung pada statusnya.

Tujuannya bukan untuk membangun sistem lokalisasi yang sempurna - hanya untuk melihat sejauh mana prototipe bisa berjalan menggunakan alat internal.

Hasilnya berhasil menghilangkan sebagian besar pekerjaan berulang dan menciptakan proses peninjauan yang jauh lebih terstruktur.

Masalah: Proses, Bukan Bahasa

Melokalisasi konten secara manual di banyak wilayah menciptakan beberapa masalah konsisten:

  • Setiap wilayah mengedit file mereka sendiri, sehingga beberapa versi berbeda ada pada saat yang sama.
  • Ketika teks sumber berubah, tidak semua wilayah memperbarui versi mereka, yang menyebabkan konten tidak sesuai.
  • File disimpan di tempat berbeda dan dengan nama berbeda, sehingga sulit mengidentifikasi versi mana yang terbaru.
  • Peninjauan membutuhkan waktu, terutama ketika tim berada di zona waktu berbeda.
  • Mengulang pengeditan yang sama di banyak file meningkatkan risiko kesalahan kecil

Percobaan 1: Terjemahan Hanya dengan Copilot

Meskipun Copilot sekarang berjalan pada model seri GPT-5 yang lebih baru, prototipe ini dibangun pada versi sebelumnya, dan perilaku terjemahan mencerminkan kemampuan awal tersebut.

Versi pertama alur kerja sangat sederhana:

  1. File diunggah ke 01IncomingEN.
  2. Power Automate dipicu secara otomatis.
  3. Copilot menghasilkan terjemahan untuk setiap wilayah.

Karena pemicu SharePoint dapat aktif sebelum file selesai diunggah, alur kerja menyertakan pemeriksaan penyelesaian ukuran file (tunggu hingga ukuran > 0 sebelum melanjutkan).

Namun, masalah utama segera menjadi jelas: terjemahan Copilot tidak cukup andal untuk lokalisasi end-to-end.

Masalah umum termasuk:

  • CTA diterjemahkan terlalu harfiah
  • nada dan gaya bervariasi antar bahasa
  • placeholder dihapus atau diubah
  • perbedaan format dalam daftar, spasi, dan struktur

Ini membuat Copilot hanya berguna untuk menghasilkan draf pertama. \n Lapisan pemeriksaan kualitas kedua diperlukan.

Percobaan 2: Menambahkan GPT-4.1 Mini untuk QA

Versi berikutnya menambahkan langkah peninjauan:

  1. Copilot → terjemahan awal
  2. GPT-4.1 mini (Azure) → QA dan pemeriksaan konsistensi

GPT-4.1 mini meningkatkan:

  • konsistensi nada
  • pelestarian placeholder
  • stabilitas format
  • keselarasan dengan makna sumber

Prompt perlu disesuaikan untuk menghindari penulisan ulang yang tidak perlu, tetapi setelah penyesuaian, output menjadi cukup konsisten untuk digunakan dalam alur kerja.

Pekerjaan Teknik: Membuat Alur Kerja Andal

Arsitekturnya sederhana, tetapi beberapa masalah muncul selama penggunaan nyata dan memerlukan perbaikan.

Perilaku platform:

  • Pemicu SharePoint tidak selalu mulai segera, sehingga pemeriksaan dan percobaan ulang ditambahkan.
  • Perutean Teams gagal ketika saluran diganti namanya, sehingga pemetaan harus diperbarui.

Masalah desain:

  • Beberapa langkah paralel gagal pada percobaan pertama, sehingga logika percobaan ulang diperkenalkan.
  • Respons JSON terkadang kehilangan bidang yang diharapkan, sehingga validasi ditambahkan.
  • Nama file tidak konsisten, sehingga format penamaan tunggal ditetapkan.

Setelah penyesuaian ini, alur kerja berjalan dengan andal dalam kondisi normal.


Arsitektur Prototipe Final

Di bawah ini adalah struktur kerja lengkap dari sistem.

1. Unggah & Penerimaan SharePoint

Proses dimulai ketika file diunggah ke Email translations / 01IncomingEN

Power Automate kemudian:

  • memeriksa bahwa file telah sepenuhnya diunggah (penjaga byte-nol)
  • mengambil metadata
  • mengekstrak teks
  • mengidentifikasi wilayah target

SharePoint bertindak sebagai sumber kebenaran tunggal untuk semua tahap.


2. Orkestrasi Power Automate

Power Automate mengontrol setiap bagian alur kerja:

  • membaca sumber bahasa Inggris
  • memanggil Copilot untuk draf terjemahan
  • mengirim draf ke GPT-4.1 mini untuk QA
  • membuat cabang per wilayah
  • mengirim email output ke tim lokal
  • memposting kartu persetujuan Teams
  • menangkap "approve" atau "request changes"
  • menyimpan file yang disetujui di 04_Approved
  • menyimpan versi yang diperbarui di 03InReview
  • mengarsipkan versi lama di 99_Archive

Semua perutean, percobaan ulang, dan transisi status ditangani oleh Power Automate.


3. Tahap Terjemahan Copilot

Copilot menerjemahkan konten yang diekstrak dan mempertahankan sebagian besar struktur email - daftar, spasi, dan format - lebih baik daripada GPT saja.


4. Tahap QA GPT-4.1 Mini

GPT-4.1 mini memeriksa:

  • konsistensi nada
  • keselarasan makna
  • stabilitas format
  • integritas placeholder

Ini menciptakan draf yang lebih andal untuk peninjauan regional.


5. Peninjauan Regional (Email + Teams)

Untuk setiap wilayah, Power Automate:

  • mengirim file terjemahan melalui email
  • memposting kartu adaptif Teams dengan Approve / Request changes

Jika perubahan diajukan, file yang diperbarui kembali ke 03InReview dan masuk kembali ke alur kerja.


6. Penyimpanan Final

Terjemahan yang disetujui disimpan di 04_Approved menggunakan format penamaan yang konsisten.

Versi yang ditolak atau usang dipindahkan ke 99_Archive. Ini memastikan jejak audit yang lengkap dan bersih.


Hasil

Setelah menguji prototipe dalam alur kerja nyata:

  • waktu terjemahan turun dari berhari-hari menjadi menit
  • lebih sedikit konflik versi
  • penulisan ulang manual minimal
  • siklus peninjauan lebih cepat
  • semua data diproses di dalam lingkungan Microsoft

Ini tidak menggantikan sistem lokalisasi khusus, tetapi menghilangkan sejumlah besar pekerjaan manual berulang.

Keterbatasan

  • beberapa bahasa masih memerlukan penyesuaian gaya
  • persetujuan Teams bergantung pada waktu respons pengulas
  • alur membutuhkan logika percobaan ulang untuk kesalahan sementara
  • konsistensi nada bervariasi pada email yang panjang atau kompleks

Ini dapat diterima untuk sebuah prototipe.

Langkah Selanjutnya: Memori Terminologi

Peningkatan yang direncanakan berikutnya adalah perpustakaan terminologi berbasis vektor yang berisi:

  • glosarium
  • nama produk
  • istilah terbatas
  • frasa khusus wilayah
  • kelompok sinonim
  • aturan nada

Kedua model akan menggunakan perpustakaan ini sebelum menghasilkan atau memeriksa terjemahan.

Pemikiran Akhir

Proyek ini adalah eksperimen internal untuk memahami seberapa banyak alur kerja lokalisasi yang dapat diotomatisasi hanya menggunakan alat Microsoft standar dan satu LLM yang dihosting di Azure. Prototipe ini secara signifikan mengurangi upaya manual dan meningkatkan konsistensi di seluruh wilayah tanpa menambahkan perangkat lunak baru.

Ini bukan platform lokalisasi lengkap - tetapi menunjukkan apa yang dapat dicapai dengan alur kerja sederhana dan terstruktur dengan baik di dalam tumpukan enterprise yang ada.

\

Penafian: Artikel yang diterbitkan ulang di situs web ini bersumber dari platform publik dan disediakan hanya sebagai informasi. Artikel tersebut belum tentu mencerminkan pandangan MEXC. Seluruh hak cipta tetap dimiliki oleh penulis aslinya. Jika Anda meyakini bahwa ada konten yang melanggar hak pihak ketiga, silakan hubungi [email protected] agar konten tersebut dihapus. MEXC tidak menjamin keakuratan, kelengkapan, atau keaktualan konten dan tidak bertanggung jawab atas tindakan apa pun yang dilakukan berdasarkan informasi yang diberikan. Konten tersebut bukan merupakan saran keuangan, hukum, atau profesional lainnya, juga tidak boleh dianggap sebagai rekomendasi atau dukungan oleh MEXC.

Anda Mungkin Juga Menyukai

"Perjuangan binatang yang terpojok": Crypto Treasury kehilangan kemampuannya untuk membeli di titik terendah.

"Perjuangan binatang yang terpojok": Crypto Treasury kehilangan kemampuannya untuk membeli di titik terendah.

Selama reli singkat yang dimulai pada April, perusahaan treasury kripto bertindak sebagai kekuatan utama di balik pembelian pasar, menyediakan aliran amunisi yang berkelanjutan. Namun, ketika pasar kripto dan harga saham anjlok, perusahaan treasury kripto ini tampaknya secara kolektif terdiam. Ketika harga mencapai titik terendah sementara, seharusnya ini menjadi waktu yang sempurna bagi lembaga keuangan ini untuk membeli di titik terendah. Namun, pada kenyataannya, aktivitas pembelian telah melambat atau bahkan berhenti. Keheningan kolektif ini bukan hanya karena habisnya "amunisi" pada puncaknya atau kepanikan, tetapi lebih pada kelumpuhan sistemik dari mekanisme pembiayaan, yang sangat bergantung pada premium, mengakibatkan situasi "uang tersedia tetapi tidak dapat digunakan" selama penurunan. Ratusan miliar "amunisi" terkunci Untuk memahami mengapa perusahaan DAT ini menghadapi dilema "memiliki uang tetapi tidak dapat menggunakannya," kita perlu melakukan analisis mendalam tentang sumber pendanaan untuk perusahaan treasury kripto. Ambil Strategy, perusahaan treasury cryptocurrency terkemuka, sebagai contoh. Sumber pendanaannya terutama berasal dari dua arah: satu adalah "convertible notes," yang melibatkan penerbitan obligasi dengan suku bunga sangat rendah untuk meminjam uang guna membeli cryptocurrency. Yang lain adalah mekanisme At-The-Market (ATM), di mana perusahaan dapat menerbitkan saham baru untuk mengumpulkan dana guna meningkatkan kepemilikan Bitcoin ketika harga sahamnya memiliki premium relatif terhadap aset kripto yang dimilikinya. Sebelum 2025, sumber pendanaan utama Strategy adalah convertible notes. Per Februari 2025, Strategy telah mengumpulkan $8,2 miliar melalui convertible notes untuk membeli lebih banyak Bitcoin. Mulai 2024, Strategy mulai mengadopsi penawaran ekuitas at-the-market (ATM) dalam skala besar. Metode ini lebih fleksibel, memungkinkan perusahaan menerbitkan saham baru dengan harga pasar untuk membeli aset kripto ketika harga saham melebihi kapitalisasi pasar dari kepemilikan kriptonya. Pada kuartal ketiga 2024, Strategy mengumumkan penawaran ekuitas ATM senilai $21 miliar, diikuti oleh penawaran ATM kedua senilai $21 miliar pada Mei 2025. Saat ini, total jumlah yang tersisa dalam rencana ini adalah $30,2 miliar. Namun, kuota ini bukanlah uang tunai, melainkan kuota saham preferen dan biasa Kelas A yang tersedia untuk dijual. Agar Strategy dapat mengkonversi kuota ini menjadi uang tunai, perusahaan perlu menjual saham-saham ini di pasar. Ketika harga saham berada pada premium (misalnya, pada $200, setiap saham berisi Bitcoin senilai $100), menjual saham setara dengan mengkonversi saham yang baru diterbitkan menjadi $200 dalam bentuk tunai, dan kemudian membeli Bitcoin senilai $200, sehingga meningkatkan konten Bitcoin per saham—ini adalah logika roda gila di balik strategi amunisi tak terbatas Strategy sebelumnya. Namun, ketika mNAV Strategy (mNAV = kapitalisasi pasar yang beredar / nilai kepemilikan Bitcoin) jatuh di bawah 1, situasinya berbalik; menjual saham menjadi penjualan diskon. Setelah November, mNAV Strategy tetap di bawah 1 untuk jangka waktu yang lama. Oleh karena itu, selama waktu ini, meskipun Strategy memiliki sejumlah besar saham yang tersedia untuk dijual, perusahaan tidak dapat membeli Bitcoin. Selain itu, Strategy tidak hanya gagal menarik dana untuk membeli di titik terendah baru-baru ini, tetapi juga memilih untuk mengumpulkan $1,44 miliar dengan menjual saham dengan diskon untuk membentuk pool cadangan dividen guna mendukung pembayaran dividen saham preferen dan pembayaran bunga atas utang yang ada. Sebagai template standar untuk treasury kripto, mekanisme Strategy telah diadopsi oleh sebagian besar perusahaan treasury. Oleh karena itu, kita dapat melihat bahwa ketika aset kripto jatuh, alasan perusahaan treasury ini gagal membeli di titik terendah bukanlah ketidakmauan, tetapi lebih karena harga saham telah jatuh terlalu banyak, dan "depot amunisi" mereka terkunci. Secara nominal memiliki daya tembak yang cukup, tetapi pada kenyataannya "memiliki senjata tetapi tidak ada amunisi". Jadi, selain Strategy, berapa banyak daya beli yang dimiliki perusahaan lain? Bagaimanapun, sudah ada ratusan perusahaan treasury kripto di pasar ini. Dari perspektif pasar saat ini, meskipun ada banyak perusahaan treasury kripto, potensi mereka untuk pembelian lebih lanjut tidak signifikan. Ada dua skenario utama: satu adalah di mana bisnis inti perusahaan sudah menjadi pemegang aset kripto, dan kepemilikan aset kriptonya terutama berasal dari kepemilikan yang ada daripada pembelian baru melalui penerbitan obligasi. Oleh karena itu, kemampuan dan motivasinya untuk mengumpulkan dana melalui penerbitan obligasi tidak kuat. Misalnya, Cantor Equity Partners (CEP) menempati peringkat ketiga dalam kepemilikan Bitcoin, dengan mNAV 1,28. Kepemilikan Bitcoin-nya terutama berasal dari merger dengan Twenty One Capital, dan tidak melakukan pembelian sejak Juli. Jenis perusahaan lain menggunakan strategi serupa, tetapi karena penurunan tajam harga saham baru-baru ini, nilai mNAV rata-rata mereka umumnya telah jatuh di bawah 1. Batas ATM untuk perusahaan-perusahaan ini juga terkunci, dan roda gila hanya dapat dihidupkan kembali jika harga saham naik di atas 1. Selain menerbitkan obligasi dan menjual saham, ada "depot amunisi" langsung lainnya: cadangan tunai. Ambil BitMine, perusahaan DAT Ethereum terbesar, sebagai contoh. Meskipun mNAV-nya juga di bawah 1, perusahaan telah mempertahankan program pembeliannya baru-baru ini. Data dari 1 Desember menunjukkan bahwa BitMine memiliki $882 juta uang tunai tanpa jaminan. Ketua BitMine Tom Lee baru-baru ini menyatakan, "Kami percaya harga Ethereum telah mencapai titik terendah, dan BitMine telah melanjutkan strategi akumulasinya, membeli hampir 100.000 ETH minggu lalu, dua kali lipat jumlah dari dua minggu sebelumnya." Kapasitas ATM BitMine sama mengesankannya; pada Juli 2025, total kapasitas rencana tersebut ditingkatkan menjadi $24,5 miliar, dan saat ini masih memiliki hampir $20 miliar dana yang tersedia. Perubahan Kepemilikan BitMine Selain itu, CleanSpark mengumumkan pada akhir November bahwa akan menerbitkan obligasi konversi senilai $1,15 miliar tahun ini untuk membeli Bitcoin. Metaplanet, perusahaan Jepang yang terdaftar, adalah perusahaan treasury Bitcoin aktif lainnya, telah mengumpulkan lebih dari $400 juta sejak November melalui pinjaman yang didukung Bitcoin atau penerbitan saham untuk membeli Bitcoin. Dalam hal volume total, perusahaan memiliki ratusan miliar dolar "amunisi nominal" (tunai + kredit ATM) dalam pembukuan mereka, jauh melebihi pasar bull sebelumnya. Namun, dalam hal "daya tembak efektif," jumlah peluru yang sebenarnya dapat ditembakkan telah berkurang. Dari "ekspansi dengan leverage" ke "survival of the fittest" Selain memiliki amunisi yang terkunci, perusahaan treasury kripto ini juga mengeksplorasi strategi investasi baru. Selama reli pasar, sebagian besar perusahaan menggunakan strategi sederhana: membeli tanpa pandang bulu, mengumpulkan lebih banyak dana saat saham kripto naik, dan kemudian terus membeli. Namun, karena situasi telah berubah, banyak perusahaan tidak hanya menghadapi kesulitan yang lebih besar dalam mengumpulkan dana tetapi juga tantangan membayar bunga atas obligasi yang sebelumnya diterbitkan dan mengelola biaya operasional. Oleh karena itu, banyak perusahaan mulai mengalihkan perhatian mereka ke "crypto yields," yang merupakan pengembalian staking yang relatif stabil yang diperoleh dengan berpartisipasi dalam aktivitas staking online untuk aset kripto, dan menggunakan pengembalian ini untuk membayar bunga dan biaya operasional yang diperlukan untuk pembiayaan. BitMine berencana meluncurkan MAVAN (jaringan validator berbasis AS) pada kuartal pertama 2026 untuk memungkinkan staking ETH. Ini diharapkan menghasilkan $340 juta dalam pengembalian tahunan untuk BitMine. Demikian pula, perusahaan treasury di jaringan Solana, seperti Upexi dan Sol Strategies, dapat mencapai pengembalian tahunan sekitar 8%. Dapat diperkirakan bahwa selama mNAV tidak dapat kembali di atas 1,0, mengakumulasi uang tunai untuk menghadapi jatuh tempo utang akan menjadi tema utama bagi perusahaan treasury. Tren ini juga secara langsung mempengaruhi pemilihan aset. Karena kurangnya hasil yang secara inheren tinggi dalam Bitcoin, akumulasi treasury Bitcoin murni melambat, sementara Ethereum, yang dapat menghasilkan arus kas melalui staking untuk menutupi biaya bunga, telah mempertahankan laju akumulasi treasury yang tangguh. Pergeseran preferensi aset ini pada dasarnya adalah kompromi oleh perusahaan treasury untuk mengatasi kesulitan likuiditas mereka. Ketika saluran untuk mendapatkan dana murah melalui premium harga saham ditutup, menemukan aset yang menghasilkan bunga menjadi satu-satunya penyelamat mereka untuk mempertahankan neraca yang sehat. Pada akhirnya, "amunisi tak terbatas" tidak lebih dari ilusi pro-siklikal yang dibangun di atas premium harga saham. Ketika roda gila terkunci karena diskon, pasar harus menghadapi kenyataan yang keras: perusahaan keuangan ini selalu menjadi penguat tren, bukan penyelamat melawan mereka. Hanya ketika pasar pulih terlebih dahulu, katup modal dapat dibuka kembali.
Bagikan
PANews2025/12/08 14:20