傳統的翻譯機構，無非就是「堆人」，僱傭很多全職人員，接活、翻譯。然而，在這其中存在以下幾個問題，通常不同人員翻譯同一個專業詞彙時，會出現語意上的誤差。比如翻譯水壺這個單詞，有人將其譯成 bottle，有人將其譯成 Kettle。一些日常詞彙可能造成的影響不大，但涉及到專業領域，「一詞多意」的情況會大大拖低工作效率。
其次，由於很多翻譯原稿，要求翻譯人員具備相應的專業知識。但多數譯者只是從各大外國語院校畢業的學生，並不具備行業知識，翻譯內容質量參差不齊不說，速度還很慢。一本2、3萬字數的書，需要2個多月的翻譯時間。翻譯公司翻譯的小語種稿件，由於常常出現專業術語上的錯誤，很多都不能用。
那麼用機器翻譯呢？回答這個問題，我們先來看看機器翻譯的發展歷史，第一階段，屬於傻瓜式翻譯，比如把「開水房」翻譯成「hot water house」；隨著技術進步，開始給單詞添加人工智慧和大數據等先進技術，利用算法，讓機器知道，開水房，就是「hot waterhouse」，當翻譯「冷水房」時，機器自動將「hot」代換成「cold」。簡而言之，首先收集大數據，再訓練機器的認知。精準度也存疑，而且目前市面上也沒有那麼多的專業術語供機器訓練。
DD 翻譯官以共享經濟的模式、網際網路的思維切入翻譯市場，把既具有專業知識、英語還好的優秀人才和有翻譯需求的用戶連結在一起。具體模式為，用戶在發布翻譯需求時，首先需要填寫需求單，對譯文的語種、領域、出稿時長做出要求。平臺也會利用 AI 技術對用戶發來的文章進行難度分析。
若要求翻譯的文章過長，工作人員會將其分成若干份，將切割過的文章，根據難度、語種、領域，自動推送給若干符合條件的譯者，大家同時翻譯這篇稿件的不同部分，提高效率。若有多位譯者感興趣，用戶可自行挑選譯者。譯者在初始註冊時，都只是「普通翻譯官」，翻譯的稿件愈多，平臺對譯者數據的積累也就越多，譯者標籤也能打得更加準確，下次的推送也就更加精準。
為了避免上文提到的，「一詞多意」的情況，用戶的原始稿件被送來時，平臺利用算法提取文章的關鍵詞，並規定這些詞的譯文，比如「水壺」就叫「bottle」，列出所有關鍵詞的詞彙表，發送給數位譯者。
如果只是簡單的文章，平臺抽取10%的金額，作為服務費。若文章難度高，專業性強，平臺的服務人員還會替顧客指定合適的翻譯人員，審核、甚至幫忙完善文章的內容，模式變重，收費自然水漲船高。抽取20%-60%的服務費。
這種「需求眾包模式」，對翻譯速度是一種極大的提高。上文提到翻譯機構翻譯一本2、3萬字數的書要幾個月的時間，但DD翻譯官只需不到一周就能完成。
針對即時翻譯要求，DD翻譯官也開發出了「現場譯」功能，比如一對情侶去國外旅遊，請當地的地陪，感覺就像花錢買了個大電燈泡，插在情侶之間。如果不請，在陌生國度，語言不通則寸步難行。但如果用戶在DD翻譯官上發布陪同旅遊需求，會有一位專業人士，全天、線上陪同用戶遊玩。看見不懂的標識，只需拿起手機，給翻譯展示標牌，就能得到實時譯文。該項服務的價格是150元/天起。
公司成立於2016年1月，北京總部全職員工7人，核心創始人均具備央企或者上市公司超過10年的工作經驗，平臺目前有3600名翻譯官，1500多名客戶。目前主要收取一些大型B端客戶的費用，比如接央企、大使館單子。成立至今，日均訂單量約15單，項目月營收呈增長趨勢，增長率最高達600%，上月流水6萬元。
DD翻譯官正在尋求天使輪融資，金額500萬，出讓股份10%。