By · Last updated 2026-03-24

חזרה לבלוגטכני

PII ב-APAC: תאילנדית, אינדונזית, וייטנאמית

חברת פינטק סינגפורית שמעבדת 500,000 שיחות תמיכה חודשיות ב-12 שפות APAC גילתה שהכלי שלהם לאנגלית בלבד החמיץ PII ב-60% מהשיחות שאינן באנגלית.

March 24, 20267 דקות קריאה
APAC PII detectionThai PIIIndonesian data privacyVietnamese NERPDPA compliance

פער השפה ב-BPO

צוותי תמיכה ב-APAC מטפלים בשיחות בסקריפטים רבים. משתמשים תאילנדים כותבים בתאילנדית. משתמשים אינדונזים כותבים בבהאסה. משתמשים וייטנאמים כותבים בוייטנאמית.

יומני שיחות אלה מכילים PII. שמות. מספרי טלפון. כתובות. מספרי תעודה. כולם בסקריפט המקומי.

כלים חד-לשוניים נכשלים כאן. המודלים שלהם אומנו על טקסט מערבי. מוצאי שמות למדו צורות שם בסקריפט לטיני. מודלי כתובות למדו פריסות כתובת מערביות.

סקריפט תאילנדי בלתי נראה למודל חד-לשוני. כתובת אינדונזית לא מתאימה לדפוסי סקריפט לטיני. טקסט וייטנאמי טונלי מוסיף שכבת חוסר התאמה נוספת. התוצאה: כמעט אפס פגיעות PII ביומנים שאינם לטיניים.

רוב שיחות APAC אינן באנגלית. זה אינו פער נישה. עבור BPOs גדולים, זו הנורמה.

סיכוני תאימות ב-APAC

שלושה חוקי נתונים מכסים כעת אזורים אלה. כל אחד בתוקף. כל אחד חל על חברות BPO שמטפלות בנתוני לקוחות APAC.

Thailand PDPA: בתוקף מ-2022. דורש מינימיזציית נתונים, הסכמה ובקרות אבטחה. יומני תמיכה עם שמות תאילנדיים נמצאים בתחום הכיסוי שלו.

Indonesia PDPLaw: מכסה את כל החברות שמעבדות נתוני תושבים. דורש אמצעי אבטחה לרשומות אישיות.

Vietnam PDPD: צו 2023 של וייטנאם חל על כל חברה שמטפלת בנתוני תושבים וייטנאמים. מיקום החברה לא משנה.

שלושתם חולקים כלל ליבה אחד: מצא PII והגן עליו. כלל זה חל בכל סקריפט שלקוח משתמש בו. ראו את סקירת התאימות שלנו לאופן שחוקים אלה משפיעים על עבודת BPO.

בעיית 500,000 השיחות

חברת פינטק סינגפורית מפעילה 500,000 שיחות תמיכה בחודש. היא משרתת לקוחות ב-12 דיאלקטים של APAC. חובתה המשפטית מכסה את כל 500,000.

הכלי שלה לאנגלית בלבד מכסה רק את חלק האנגלית.

נניח ש-30% מהשיחות באנגלית. נניח שדיוק הוא 90% שם. זה מגן על כ-135,000 שיחות. ה-365,000 הנותרות עוברות עם כמעט ללא PII שנמצא.

זה משאיר 73% מהשיחות ללא הגנה. סקירה ידנית של 365,000 שיחות אינה ישימה. עלויות כוח אדם לבדן הופכות אותה ללא מעשית. כלים אוטומטיים חייבים לכסות את המיקס האמיתי של הסקריפטים המשמשים — לא רק אחד.

זיהוי רב-לשוני

XLM-RoBERTa הוא מודל שאומן על 100+ שפות. הוא לומד ששמות, מקומות וחברות חולקים דפוסים בין סקריפטים. הוא עובד גם כאשר הטקסט הנראה לעין נראה שונה לחלוטין.

כיסוי APAC כולל ארבעה סקריפטים מרכזיים:

בהאסה אינדונזיה — מוצא שמות, חברות ומיקומים. תאילנדית — PII בסיסי באמצעות העברה רב-לשונית. וייטנאמית — זיהוי ישויות עם תמיכה בסקריפט טונלי. פיליפינית — כיסוי לשיחות בטקסט טאגאלוג.

Stanza מוסיף מודלים לסקריפטים שבהם קיימים. שני הכלים יחד מכסים את המיקס המלא של APAC. אף אחד אינו דורש כלי נפרד לכל סקריפט. ראו את מדריך האבטחה שלנו לשלבי הגדרה.

השפעת התאימות ברורה. במקום לכסות 27% מהשיחות, זיהוי רב-לשוני מלא מכסה את כולן. תור הסקירה הידנית יורד ממאות אלפים לבדיקה ספוט קטנה.

מוכן להגן על הנתונים שלך?

התחל לאנונימיזציה של PII עם 285+ סוגי ישויות ב-48 שפות.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.