TRUSTBANK AI এজেন্ট দিয়ে Furusato Nozei উপহার ব্যক্তিগতকরণ করে

Japan-এর হোমটাউন ট্যাক্স অনুদান কর্মসূচি, যা Furusato Nozei নামে পরিচিত, করদাতাদের তাদের পছন্দের পৌরসভাগুলোকে অনুদান দেওয়ার মাধ্যমে সমর্থন করার সুযোগ দেয়. মানুষ যখন Tokyo-এর মতো বড় শহরে চলে যায়, তখন গ্রামীণ শহরগুলোর স্থানীয় করভিত্তি সংকুচিত হয়. এই কর্মসূচি করদাতাদের তাদের করের একটি অংশ পছন্দের কমিউনিটিতে পুনর্নির্দেশ করার সুযোগ দেয়. বাস্তবে, এটি একটি ট্যাক্স ক্রেডিট ব্যবস্থার মাধ্যমে কাজ করে. আয়ভিত্তিক একটি সর্বোচ্চ সীমা পর্যন্ত, দান করা অর্থের বেশিরভাগ অংশ পরবর্তী বছরের জন্য দাতার আয়কর ও আবাসিক করের বিপরীতে সমন্বয় করা হয়. বিনিময়ে, মিউনিসিপ্যালিটিগুলো দাতাদের ধন্যবাদসূচক উপহার পাঠায়—যা মূলত স্থানীয় বিশেষ পণ্য. এর ফলে দাতারা স্থানীয় কমিউনিটির উন্নয়নে অবদান রাখার পাশাপাশি আঞ্চলিক পণ্যগুলো উপভোগ করার সুযোগ পান.

তবে, এত বিপুল সংখ্যক পৌরসভা এবং ধন্যবাদস্বরূপ উপহারের বিশাল তালিকার কারণে অনেক দাতা প্রোগ্রামটি ব্যবহার করা কঠিন বলে মনে করেন. প্রক্রিয়াটি সহজ করতে এবং দাতাদের অঞ্চল বা থিমভিত্তিক বিকল্পগুলো তুলনা করতে সহায়তা করতে, নির্দিষ্ট প্ল্যাটফর্মগুলো গড়ে উঠেছে. TRUSTBANK দ্বারা পরিচালিত Furusato Choice Japan-এর বৃহত্তম Furusato Nozei প্ল্যাটফর্মগুলোর মধ্যে একটি, যেখানে প্রায় 760,000 ধন্যবাদস্বরূপ উপহার তালিকাভুক্ত রয়েছে. এর স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস পৌরসভাগুলোকে দাতাদের সঙ্গে সংযুক্ত হতে সাহায্য করেছে এবং এটি প্ল্যাটফর্মের অনেক ব্যবহারকারীকে সহায়তা করেছে, বিশেষ করে যারা প্রথমবার অংশগ্রহণ করছেন.

অভিজ্ঞতাকে আরও উন্নত করতে, TRUSTBANK AI-এর দিকে ঝুঁকেছিল, এর সম্ভাবনাকে স্বীকৃতি দিয়ে যে এটি ব্যবহারকারীদের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে যখন বিকল্পের পরিসর অতিরিক্ত বিস্তৃত মনে হয়. OpenAI API ব্যবহার করে, কোম্পানিটি Choice AI ফিচারটি তৈরি করেছে, যা ব্যবহারকারীদের তাদের পছন্দের সঙ্গে মেলে এমন ধন্যবাদস্বরূপ উপহার খুঁজে পেতে সাহায্য করে.

Furusato Nozei চালু হওয়ার 15 বছরেরও বেশি সময় পরও, অনেক করদাতা এখনও এটির সর্বোচ্চ সুবিধা নিতে হিমশিম খান. Choice Business HQ-এর প্রোডাক্ট জেনারেল ম্যানেজার ইউকি তাতেয়ামা ব্যাখ্যা করে বলেন, অনেক মানুষ হোমটাউন ট্যাক্স ডোনেশন সিস্টেমকে জটিল বা ভীতিকর বলে মনে করেন. এটি সমাধানের জন্য, আমরা প্রক্রিয়াটি অনুসরণ করা আরও সহজ করতে আমাদের Furusato Choice অ্যাপে AI-পাওয়ারড ফিচার যুক্ত করেছি. TRUSTBANK-এর প্রথম পদক্ষেপ ছিল ব্যবহারকারীদের ধন্যবাদস্বরূপ উপহার অন্বেষণ করতে সাহায্য করার জন্য AI-চালিত সার্চ চালু করা.

তাতেয়ামা আরও বলেন, Furusato Nozei সিস্টেমে মানুষ সাধারণ ই-কমার্স প্ল্যাটফর্মের মতো শুধু তাৎক্ষণিকভাবে দরকারি পণ্য কেনেন না. পরিবর্তে, তারা কিভাবে তাদের অনুদানের সীমার সর্বোত্তম ব্যবহার করা যায় তার উপর মনোনিবেশ করে. বড় বড় অনলাইন মার্কেটপ্লেসের মতো ধন্যবাদস্বরূপ উপহারের ক্যাটালগ থাকায়, সঠিক বিকল্প খুঁজে পাওয়া সবসময়ই কঠিন ছিল.

প্রতিটি ব্যবহারকারীর তথ্য ও উদ্দেশ্যের ভিত্তিতে ধন্যবাদ জানানোর উপহারের জন্য পার্সোনালাইজড রেকমেন্ডেশন প্রদান করা এমন একটি ক্ষেত্র যেখানে AI বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে. তবে, TRUSTBANK-এর AI-এ বিশেষজ্ঞ অভ্যন্তরীণ ডেভেলপার ছিল না, তাই বাহ্যিক সহায়তা অপরিহার্য ছিল. এটি মোকাবিলা করতে, TRUSTBANK Recursive-এর সঙ্গে অংশীদারিত্ব করেছে, যা এখন OpenAI-এর অফিসিয়াল সার্ভিসেস পার্টনার.

প্রোডাক্ট ডিভিশনের প্ল্যাটফর্ম প্রোমোশনের প্রধান ইসেই হিরানো সিদ্ধান্তটি ব্যাখ্যা করেন: আমরা Recursive-কে পার্টনার হিসেবে বেছে নিয়েছি, কারণ তাদের উন্নত AI দক্ষতা এবং বৈশ্বিক অভিজ্ঞতা আছে.

তিনি বর্ণনা করেন কিভাবে দলগুলো একসাথে কাজ করেছে. Recursive পরিকল্পনা পর্যায় থেকেই প্রযুক্তিগত সহায়তা প্রদান করেছে, কনভারসেশনাল AI এজেন্ট ডিজাইন ও বাস্তবায়ন করেছে এবং RAG সিস্টেম তৈরি করেছে. আমরা ধন্যবাদ-উপহারের ডেটাবেস প্রস্তুত করেছি, কার্যকরী প্রয়োজনীয়তাগুলো নির্ধারণ করেছি এবং এই ফিচারগুলোকে আমাদের অ্যাপে একত্রিত করেছি. এই সহযোগিতা Choice AI-এর নির্বিঘ্ন উন্নয়ন ও চালু করা সম্ভব করেছে, যার ফলে ব্যবহারকারীরা Furusato Choice অ্যাপের মধ্যে ইন্টারঅ্যাকটিভ কথোপকথনের মাধ্যমে প্রস্তাবিত আইটেম খুঁজে পেতে পারেন.

Choice AI-এর মূল ভিত্তি হলো এর মাল্টিএজেন্ট আর্কিটেকচার. একটি রাউটিং মডেল ব্যবহারকারীর ইনপুট বিশ্লেষণ করে উদ্দেশ্য নির্ধারণ করতে এবং উপযুক্ত এজেন্টদের কাছে কাজ অর্পণ করে. এই রাউটিং স্তরের নিচে Search Agent, Recommendation Agent এবং Greeting Agent-এর মতো বিশেষায়িত এজেন্টগুলো কাজ করে. প্রতিটি এজেন্ট অতিরিক্ত সাবএজেন্ট এবং টুল ইনভোক করতে পারে, যা মসৃণ অর্কেস্ট্রেশন এবং সঠিক, উদ্দেশ্যভিত্তিক ফলাফল নিশ্চিত করে.

প্রম্পটিংয়ের মধ্যেও পার্সোনালাইজেশন বা ব্যক্তিগতকরণের বিষয়টি যুক্ত করা হয়েছে. এজেন্ট ডেভেলপমেন্টের নেতৃত্ব দেওয়া Recursive-এর সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার Matthew Whalley ব্যাখ্যা করেন, আমরা ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট তথ্যের ভিত্তিতে ডায়নামিকভাবে এজেন্টগুলোকে একত্র করি. উদাহরণস্বরূপ, বিদ্যমান ব্যবহারকারীরা ইন্টারঅ্যাকশনের একটি পথ অনুসরণ করেন, আর প্রথমবারের ব্যবহারকারীরা অন্য একটি পথ অনুসরণ করেন. আমরা এই ইন্টারঅ্যাকশন পথগুলো পরিচালনা করতে ডায়নামিকভাবে প্রম্পট তৈরি করি.

Choice AI বর্তমানে GPT‑4.1 সিরিজ-এ চলে. Whalley ব্যাখ্যা করেন, ডিফল্টভাবে আমরা GPT‑4.1 mini মডেল ব্যবহার করি, তবে পরীক্ষার সময় লেটেন্সি এবং নির্ভুলতার ভিত্তিতে আমরা গতিশীলভাবে nano মডেল বা বড় মডেলগুলোতে পরিবর্তন করার বিষয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছি.

Whalley আরও উল্লেখ করেন যে, বাস্তব ব্যবহারকারীদের আচরণ বিশ্লেষণ করে নতুন অন্তর্দৃষ্টি পাওয়া গেছে: আমাদের বিশ্লেষণে দেখা গেছে, অনেক ব্যবহারকারী অ্যাপটির সঙ্গে এমনভাবে মিথস্ক্রিয়া করে, যেভাবে তারা একটি সার্চ ইঞ্জিন ব্যবহার করত. তারা LLM-কে বিস্তৃত প্রোডাক্ট তথ্য প্রদান করে এবং তাৎক্ষণিক রেকমেন্ডেশন আশা করে. আমরা আরও দেখেছি যে, কথোপকথন শুরু করার জন্য ডিজাইন করা ছোট, বিল্ট-ইন প্রম্পটগুলো প্রায়ই ব্যবহার করা হতো. এই ফলাফলগুলোর ভিত্তিতে, দলটি Choice AI-এ বিভিন্ন উন্নতি অন্তর্ভুক্ত করেছে. উদাহরণস্বরূপ, সাজেশনগুলো আরও আগে প্রদর্শন করা যায় এমনভাবে রেকমেন্ডেশন ফ্লো সমন্বয় করা হয়েছিল এবং আরও বৈচিত্র্যময় বিকল্পের সঙ্গে পরিচিতি বাড়ানোর জন্য প্রস্তাবিত পণ্যের বৈচিত্র্যও বাড়ানো হয়েছিল.

Furusato Nozei অভিজ্ঞতার ক্ষেত্রে 'Choice AI' দুটি চ্যালেঞ্জ বা সমস্যার সমাধান করে:

• অসংখ্য ধন্যবাদস্বরূপ উপহারের কারণে সৃষ্ট ব্যবহারকারীদের বিভ্রান্তি কমানো, ইন্টারঅ্যাকটিভ কথোপকথনের মাধ্যমে পার্সোনালাইজড রিকমেন্ডেশন প্রদান করে.
• অল্প কয়েকটি পৌরসভা বা জনপ্রিয় আইটেমে কেন্দ্রীভবন এড়িয়ে, কাস্টমাইজড পরামর্শের মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের আরও বিস্তৃত পরিসরের অঞ্চল এবং ধন্যবাদস্বরূপ উপহার আবিষ্কার করতে সাহায্য করে.

Choice AI-এর ভেতরের মাল্টিএজেন্ট আর্কিটেকচারের মাধ্যমে, ব্যবহারকারীরা সার্চ করার দক্ষতা বা পণ্যের বিস্তারিত জ্ঞান ছাড়াই প্রাসঙ্গিক ধন্যবাদস্বরূপ উপহার খুঁজে পেতে পারেন. স্বাভাবিক কথোপকথন বা এমনকি আমার বাবা-মায়ের জন্য একটি উপহার-এর মতো অস্পষ্ট অনুরোধও, উপযুক্ত সুপারিশ সামনে আনতে যথেষ্ট হতে পারে.

সার্চ রেজাল্টে নিয়ন্ত্রিত এলোমেলোভাব যুক্ত করে 'Choice AI' নির্দিষ্ট মিউনিসিপ্যালিটি বা পণ্যের প্রতি পক্ষপাতিত্ব হ্রাস করে. হোয়ালি ব্যাখ্যা করেছেন, ব্যবহারকারীরা স্পষ্টভাবে তাদের পছন্দ উল্লেখ না করা পর্যন্ত, আমরা অনুদানের তথ্যের ভিত্তিতে সুপারিশগুলোতে বৈচিত্র্য এবং এলোমেলোভাব আনি—যাতে নিরপেক্ষতা এবং আঞ্চলিক বৈচিত্র্য বজায় থাকে. এটি ব্যবহারকারীদের ছোট পৌরসভাগুলো এবং বিশেষায়িত পণ্যগুলো আবিষ্কার করতে সাহায্য করে, ফলে আরও বৈচিত্র্যময় ও আকর্ষণীয় অভিজ্ঞতা তৈরি হয়.

ফলে, যারা Choice AI ব্যবহার করেছেন তারা স্ট্যান্ডার্ড অন-সাইট অনুসন্ধানের উপর নির্ভরকারীদের তুলনায় বেশি কনভার্সন রেট দেখেছেন. হিরানো কারণটি ব্যাখ্যা করে বলেন, AI ব্যবহারকারীদের অস্পষ্ট চাহিদাগুলো, যেমন পছন্দ-অপছন্দ ও বাজেট, বের করে আনতে পারত—যা ব্যবহারকারীরা নিজেরাও প্রায়ই ভাষায় প্রকাশ করতে হিমশিম খেতেন—এবং এমনকি ধন্যবাদ জানানোর জন্য নির্দিষ্ট উপহারও সুপারিশ করতে পারত.

আজ, Furusato Choice মূলত AI ব্যবহার করে ধন্যবাদস্বরূপ উপহার খোঁজার অভিজ্ঞতা উন্নত করতে, যা ব্যবহারকারীদের তাদের প্রয়োজনের সঙ্গে মানানসই বিকল্পগুলো দ্রুত খুঁজে পেতে সাহায্য করে. ভবিষ্যতের কথা বিবেচনা করে, কোম্পানিটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-কে আরও অতিরিক্ত ক্ষেত্রে সম্প্রসারণ করতে এবং সেবাটির সামগ্রিক মূল্য আরও বৃদ্ধি করতে পরিকল্পনা করছে.

তাতেয়ামা কল্পনা করেন যে Furusato Choice এমন একটি প্ল্যাটফর্মে পরিণত হবে যা কেবল অর্থনৈতিক সুবিধার দিকে মনোনিবেশ না করে, বরং অকৃত্রিম সদিচ্ছার মাধ্যমে ব্যবহারকারী এবং মিউনিসিপ্যালিটিগুলোর মধ্যে সেতুবন্ধন তৈরি করবে. সেই ভিশনকে সমর্থন করতে, কোম্পানির লক্ষ্য হলো AI-চালিত সুপারিশের মান উন্নত করা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে সম্পূর্ণরূপে ব্যক্তিগতকরণ করা, যাতে প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য একটি কনসিয়ার্জ-ধাঁচের সেবা তৈরি করা যায়.