By · Last updated 2026-03-24

Bloga DönTeknik

APAC KKB Tespiti: Tayca, Endonezce, Vietnamca

12 APAC dilinde aylık 500.000 destek sohbeti işleyen bir Singapur fintech şirketi, yalnızca İngilizce aracının İngilizce olmayan sohbetlerin yüzde 60'ında KKB'yi gözden kaçırdığını keşfetti.

March 24, 20267 dk okuma
APAC PII detectionThai PIIIndonesian data privacyVietnamese NERPDPA compliance

BPO Dil Açığı

APAC destek ekipleri pek çok alfabede sohbet yürütür. Taylandlı kullanıcılar Tayland alfabesiyle yazar. Endonezyalı kullanıcılar Bahasa'da yazar. Vietnamlı kullanıcılar Vietnamcada yazar.

Bu sohbet günlükleri KKB içerir. İsimler. Telefon numaraları. Adresler. Kimlik numaraları. Hepsi yerel alfabede.

Tek dilli araçlar burada başarısız olur. Modelleri Batı metninde eğitildi. Ad buluculaı Latin alfabesi isim biçimlerini öğrendi. Adres modelleri Batı adres düzenlerini öğrendi.

Tayca alfabesi tek dilli bir model için görünmezdir. Endonezyalı bir adres Latin alfabesi kalıplarıyla eşleşmez. Vietnamca tonlu metin başka bir uyumsuzluk katmanı ekler. Sonuç: Latin alfabesi dışındaki günlükler için neredeyse sıfır KKB isabeti.

APAC sohbetlerinin çoğu İngilizce değildir. Bu bir niş açık değildir. Büyük BPO'lar için norm budur.

APAC'ta Uyumluluk Riskleri

Üç veri yasası artık bu bölgeleri kapsıyor. Her biri yürürlüktedir. Her biri APAC müşteri verilerini işleyen BPO şirketlerine uygulanır.

Tayland PDPA: 2022'den bu yana aktif. Veri minimizasyonu, rıza ve güvenlik kontrollerini gerektirir. Taylandlı isimlerin bulunduğu destek günlükleri bu kapsamdadır.

Endonezya PDPLaw: Sakinlerin verilerini işleyen tüm şirketleri kapsar. Kişisel kayıtlar için güvenlik önlemleri gerektirir.

Vietnam PDPD: Vietnam'ın 2023 kararnamesi, Vietnamlı sakinlerin verilerini işleyen herhangi bir şirkete uygulanır. Şirketin bulunduğu yer önemli değildir.

Üçü de tek bir temel kuralı paylaşır: KKB'yi bulun ve koruyun. Bu kural, müşterinin kullandığı her alfabede geçerlidir. BPO çalışmasının uyumluluk üzerindeki etkisi için uyumluluk genel görünümümüze bakın.

500.000 Sohbet Sorunu

Bir Singapur fintech şirketi ayda 500.000 destek sohbeti yürütüyor. 12 APAC diyalektinde müşterilere hizmet veriyor. Hukuki yükümlülüğü 500.000'in tamamını kapsar.

Yalnızca İngilizce aracı yalnızca İngilizce payı kapsar.

Diyelim ki sohbetlerin yüzde 30'u İngilizcedir. Diyelim ki orada doğruluk yüzde 90'dır. Bu yaklaşık 135.000 sohbeti korur. Geri kalan 365.000 ise neredeyse hiç KKB bulunamadan geçer.

Bu, sohbetlerin yüzde 73'ünü korumasız bırakır. 365.000 sohbetin manuel incelenmesi yapılabilir değildir. Yalnızca personel maliyetleri bunu imkânsız kılar. Otomatik araçlar, kullanılan alfabelerin gerçek karışımını kapsamak zorundadır — yalnızca birini değil.

Çapraz Dilli Tespit

XLM-RoBERTa, 100'den fazla dilde eğitilmiş bir modeldir. İsimlerin, yerlerin ve şirketlerin farklı alfabelerde ortak kalıplar paylaştığını öğrenir. Yüzey metin birbirine hiç benzemiyor olsa bile çalışır.

APAC kapsamı dört temel alfabeyi içerir:

Bahasa Endonezya — isimleri, şirketleri ve konumları bulur. Tayca — çapraz dilli aktarım yoluyla temel KKB. Vietnamca — tonlu alfabe desteğiyle varlık tespiti. Filipince — Tagalogça metin sohbetleri için kapsam.

Stanza, mevcut olduğu alfabelere yönelik modeller ekler. Her iki araç birlikte tam APAC karışımını kapsar. Alfabe başına ayrı araç gerektirmez. Kurulum adımları için güvenlik rehberimize bakın.

Uyumluluk etkisi açıktır. Sohbetlerin yüzde 27'sini kapsamak yerine tam çok dilli tespit tamamını kapsar. Manuel inceleme kuyruğu yüz binlerden küçük bir nokta kontrolüne düşer.

Şimdi Neden Önemli

Tayland PDPA, Endonezya PDPLaw ve Vietnam PDPD hepsi aktiftir. Düzenleyiciler, şirketlerin müşterilerinin kullandığı her alfabede KKB bulmasını bekler.

Tek dilli araçlar bu çıtayı karşılamaz. Çapraz dilli modeller karşılar. Geniş bir APAC kullanıcı tabanına sahip BPO'lar için açık önemlidir. Hukuki risk ile hukuki güvence arasındaki çizgidir.

Kaynaklar

Verilerinizi korumaya hazır mısınız?

48 dilde 285+ varlık türü ile PII anonimleştirmeye başlayın.

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.