构建一个帮助保险代理人在多个保险公司门户中自动填写相同客户数据的工具。其中最有用的功能——在提交前捕捉错误的出生日期或不匹配的字段——似乎需要AI将实际输入值与源数据进行对比，而不仅仅是匹配字段结构/标签。

对于“哪个字段对应哪个”这一步，我可以避免向第三方LLM API发送真实的个人身份信息（PII），只需发送匿名化的结构，然后在自己的代码中将其映射回真实值。但验证/捕捉不匹配的步骤似乎需要实际值来进行比较。

对于在DPDP（数字个人数据保护法）框架下开发过涉及敏感客户数据（金融科技、保险科技、医疗科技）项目的人来说：

  • 你们最终是否需要在本地/本地部署模型来处理敏感步骤，还是找到了另一种合规使用云端API的方式？

  • 来自终端客户（而不仅仅是代理人）的特定用途同意是否足以涵盖这一点，还是说涉及中介/代理人收集的数据时会变得更复杂？

  • 有没有哪些DPDP特有的陷阱，是仅仅阅读法案/规则时不容易察觉的？

我不希望“咨询律师”是唯一的答案（我知道最终肯定会走到那一步）——更想听听真正在这一领域做出过产品的人在实际中遇到了什么。