anonym.legal

By · Last updated 2026-03-24

Terug naar BlogTechnisch

APAC PII: Thais, Indonesisch, Vietnamees

Een Singapore-fintech die 500.000 maandelijkse supportchats verwerkte in 12 APAC-talen, ontdekte dat hun alleen-Engelse tool PII miste in 60% van de niet-Engelse chats.

March 24, 20267 min lezen
APAC PII detectionThai PIIIndonesian data privacyVietnamese NERPDPA compliance

De BPO-taalkloof

APAC-ondersteuningsteams verwerken chats in vele schriften. Thaise gebruikers schrijven in het Thais. Indonesische gebruikers schrijven in het Bahasa. Vietnamees heeft zijn eigen schrift.

Die chatlogs bevatten PII: namen, telefoonnummers, adressen, ID-nummers — allemaal in het lokale schrift.

Enkeltaals-tools falen hier. Hun modellen zijn getraind op westers schrift. Naamzoekers leerden Latijnse schriftvormen. Een Thais schrift is onzichtbaar voor een eentalig model.

Nalevingsbelangen in APAC

Drie gegevenswetten dekken deze regio's nu:

Thailand PDPA: Actief sinds 2022. Vereist gegevensminimalisatie, toestemming en beveiligingscontroles.

Indonesische PDPLaw: Dekt alle bedrijven die gegevens van inwoners verwerken.

Vietnam PDPD: Vietnams 2023-decreet geldt voor elk bedrijf dat gegevens van Vietnamese inwoners verwerkt.

Alle drie delen één kernregel: vind PII en bescherm het — in elk schrift dat een klant gebruikt.

Het 500.000-Chat Probleem

Een Singapore-fintech verwerkt 500.000 supportchats per maand in 12 APAC-dialecten. Als 30% van de chats in het Engels zijn en nauwkeurigheid daar 90% is, beschermt de tool ~135.000 chats. De overige 365.000 passeren met bijna geen PII gevonden — 73% van de chats onbeschermd.

Cross-Talige Detectie

XLM-RoBERTa is een model getraind op 100+ talen. Het leert dat namen, plaatsen en bedrijven patronen delen over schriften heen.

APAC-dekking omvat vier sleutelschriften:

  • Bahasa Indonesia — namen, bedrijven en locaties
  • Thais — basis-PII via cross-linguïstische overdracht
  • Vietnamees — entiteitsdetectie met tonaal-schrift ondersteuning
  • Filipijns — dekking voor Tagalog-tekst chats

Het nalevingseffect is duidelijk: in plaats van 27% van de chats te dekken, dekt volledige meertalige detectie ze allemaal.

Bekijk de nalevingsgids.

Bronnen

Gerelateerde Artikelen

Technisch

Cross-Platform PII: Mac, Linux, and Windows

Privacy officers on Mac, legal on Windows, data engineers on Linux — all processing the same data with different tools. Here's why OS-agnostic detection.

Technisch

Cross-Application PII: Word, Chrome, and AI

Customer data flows from browser research to Word drafts to Claude prompts. Each context switch is a potential leakage point.

Technisch

GDPR in App Logs: JSON PII Compliance

Application logs contain customer email addresses, IPs, and account numbers that GDPR Article 5(1)(e) requires be managed.

Klaar om uw gegevens te beschermen?

Begin met het anonimiseren van PII met 285+ entiteitstypen in 48 talen.

Start Gratis ProefperiodeBekijk Kenmerken

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.