By · Last updated 2026-03-24

Kembali ke BlogTeknis

PII APAC: Thai, Indonesia, Vietnam

Sebuah fintech Singapura yang memproses 500.000 obrolan dukungan bulanan di 12 bahasa APAC menemukan alat hanya bahasa Inggris mereka melewatkan PII di 60% obrolan non-bahasa Inggris.

March 24, 20267 menit baca
APAC PII detectionThai PIIIndonesian data privacyVietnamese NERPDPA compliance

Kesenjangan Bahasa BPO

Tim dukungan APAC menangani obrolan dalam banyak aksara. Pengguna Thailand menulis dalam bahasa Thai. Pengguna Indonesia menulis dalam Bahasa Indonesia. Pengguna Vietnam menulis dalam bahasa Vietnam.

Log obrolan tersebut mengandung PII. Nama. Nomor telepon. Alamat. Nomor ID. Semuanya dalam aksara lokal.

Alat bahasa tunggal gagal di sini. Model mereka dilatih pada teks Barat. Pencari nama mempelajari bentuk nama aksara Latin. Model alamat mempelajari tata letak alamat Barat.

Aksara Thai tidak terlihat oleh model monolingual. Alamat Indonesia tidak cocok dengan pola aksara Latin. Teks tonal Vietnam menambahkan lapisan ketidakcocokan lain. Hasilnya: hampir nol hit PII untuk log non-Latin.

Sebagian besar obrolan APAC tidak dalam bahasa Inggris. Ini bukan kesenjangan niche. Untuk BPO besar, ini adalah norma.

Taruhan Kepatuhan di APAC

Tiga undang-undang data kini mencakup wilayah ini. Masing-masing berlaku. Masing-masing berlaku untuk perusahaan BPO yang menangani data pelanggan APAC.

Thailand PDPA: Aktif sejak 2022. Memerlukan minimisasi data, persetujuan, dan kontrol keamanan. Log dukungan dengan nama Thai berada dalam lingkupnya.

Indonesia PDPLaw: Mencakup semua perusahaan yang memproses data penduduk. Memerlukan tindakan keamanan untuk catatan pribadi.

Vietnam PDPD: Dekret 2023 Vietnam berlaku untuk perusahaan mana pun yang menangani data penduduk Vietnam. Lokasi perusahaan tidak masalah.

Ketiganya berbagi satu aturan inti: temukan PII dan lindungi. Aturan itu berlaku dalam setiap aksara yang digunakan pelanggan. Lihat gambaran umum kepatuhan kami untuk cara undang-undang ini mempengaruhi pekerjaan BPO.

Masalah 500.000 Obrolan

Sebuah fintech Singapura menjalankan 500.000 obrolan dukungan setiap bulan. Ini melayani pelanggan di 12 dialek APAC. Kewajiban hukumnya mencakup semua 500.000.

Alat hanya bahasa Inggrisnya hanya mencakup bagian bahasa Inggris.

Katakanlah 30% obrolan dalam bahasa Inggris. Katakanlah akurasi 90% di sana. Itu melindungi sekitar 135.000 obrolan. 365.000 sisanya lolos dengan hampir tidak ada PII yang ditemukan.

Itu meninggalkan 73% obrolan tidak terlindungi. Tinjauan manual 365.000 obrolan tidak layak. Biaya staf saja membuatnya tidak praktis. Alat otomatis harus mencakup campuran aksara yang sebenarnya digunakan — bukan hanya satu.

Deteksi Lintas Bahasa

XLM-RoBERTa adalah model yang dilatih pada 100-plus bahasa. Ini mempelajari bahwa nama, tempat, dan perusahaan berbagi pola di berbagai aksara. Ini bekerja bahkan ketika teks permukaannya terlihat sangat berbeda.

Cakupan APAC mencakup empat aksara utama:

Bahasa Indonesia — menemukan nama, perusahaan, dan lokasi. Thai — PII dasar melalui transfer lintas bahasa. Vietnam — deteksi entitas dengan dukungan aksara tonal. Filipino — cakupan untuk obrolan teks Tagalog.

Stanza menambahkan model untuk aksara yang ada. Kedua alat bersama-sama mencakup campuran APAC penuh. Tidak ada yang memerlukan alat terpisah per aksara. Lihat panduan keamanan kami untuk langkah-langkah pengaturan.

Dampak kepatuhan jelas. Alih-alih mencakup 27% obrolan, deteksi multibahasa penuh mencakup semuanya. Antrian tinjauan manual turun dari ratusan ribu menjadi pemeriksaan spot kecil.

Mengapa Ini Penting Sekarang

Thailand PDPA, Indonesia PDPLaw, dan Vietnam PDPD semuanya aktif. Regulator mengharapkan perusahaan menemukan PII dalam setiap aksara yang digunakan pelanggan mereka.

Alat monolingual tidak memenuhi standar itu. Model lintas bahasa memenuhinya. Bagi BPO dengan basis pengguna APAC yang luas, kesenjangan ini penting. Ini adalah garis antara risiko hukum dan perlindungan hukum.

Sumber

Siap untuk melindungi data Anda?

Mulai anonimisasi PII dengan 285+ jenis entitas dalam 48 bahasa.

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.