TRUSTBANK bruger AI-agenter til at tilpasse Furusato Nozei-gaver

Japans skatteordning for donationer til hjemkommuner, kendt som Furusato Nozei, giver skatteydere mulighed for at støtte de kommuner, de holder af, ved at give en donation. Når folk flytter til store byer som Tokyo, skrumper skattegrundlaget i landkommuner, så programmet blev udformet, så skatteydere kan omdirigere en del af deres skat til de lokalsamfund, de ønsker at støtte. I praksis fungerer det gennem et skattefradragssystem: op til et indkomstbaseret loft modregnes størstedelen af det donerede beløb i donorens indkomstskat og indbyggerskat for det følgende år. Til gengæld sender kommuner takkegaver til donorer, typisk lokale specialiteter, så donorer kan nyde regionale produkter, samtidig med at de bidrager til lokalsamfundene.

Mange donorer har dog svært ved at finde rundt i programmet på grund af det store antal kommuner og det enorme katalog af takkegaver. For at forenkle processen og hjælpe donorer med at sammenligne muligheder efter region eller tema er der udviklet dedikerede platforme. Furusato Choice, der drives af TRUSTBANK, er en af Japans største Furusato Nozei-platforme med omkring 760.000 opførte takkegaver. Den intuitive brugerflade har hjulpet kommuner med at komme i kontakt med donorer, og den har støttet mange platformbrugere, især dem, der deltager for første gang.

For at forbedre oplevelsen yderligere benyttede TRUSTBANK sig af AI og anerkendte dets potentiale til at hjælpe brugerne med at træffe beslutninger, når udvalget af muligheder føles overvældende. Ved hjælp af OpenAI API udviklede virksomheden funktionen Choice AI, som hjælper brugerne med at finde takkegaver, der passer til deres præferencer.

Mere end 15 år efter at Furusato Nozei blev indført, har mange skatteydere stadig svært ved at få mest muligt ud af ordningen. Yuki Tateyama, Product General Manager hos Choice Business HQ, forklarer, at mange mennesker finder skattedonationssystemet i hjembyen kompliceret eller intimiderende. For at løse dette har vi tilføjet AI-drevne funktioner til vores Furusato Choice app for at gøre processen lettere at finde rundt i. TRUSTBANKs første skridt var at introducere AI-drevet søgning for at hjælpe brugerne med at udforske takkegaver.

Tateyama tilføjer: I Furusato Nozei-systemet køber folk ikke blot produkter, de har brug for med det samme, som de måske ville gøre på typiske e-handelsplatforme. I stedet fokuserer de på, hvordan de bedst udnytter deres donationsgrænse. Med et katalog af takkegaver på niveau med store online markedspladser har det altid været en udfordring at finde den rette løsning.

Giver personlige anbefalinger til takkegaver baseret på hver brugers oplysninger og intention er et område, hvor AI kan være særligt effektivt. TRUSTBANK havde dog ikke interne udviklere med speciale i AI, så ekstern støtte var afgørende. For at løse dette indgik TRUSTBANK et partnerskab med Recursive, som nu er officiel OpenAI-tjenestepartner.

Issei Hirano, chef for platformsfremme i produktdivisionen, forklarer beslutningen: "Vi valgte Recursive som partner på grund af deres avancerede AI-ekspertise og deres globale erfaring."

Han beskriver, hvordan teams arbejdede sammen. Recursive ydede teknisk support fra planlægningsfasen, designede og implementerede den konversationelle AI-agent og byggede RAG-systemet. Vi forberedte databasen til takkegaver, definerede de funktionelle krav og integrerede disse funktioner i vores app. Dette samarbejde muliggjorde en gnidningsfri udvikling og lancering af Choice AI, så brugerne kunne opdage anbefalede varer gennem interaktive samtaler i Furusato Choice-appen.

Kernen i Choice AI er dens multiagent-arkitektur. En routing-model analyserer brugerinput for at bestemme hensigten og uddelegerer opgaver til de relevante agenter. Under dette routingslag opererer specialiserede agenter som Search Agent, Recommendation Agent og Greeting Agent. Hver agent kan kalde yderligere underagenter og værktøjer, hvilket muliggør smidig orkestrering og præcise, hensigtsbaserede resultater.

Personalisering er også indbygget i prompting. Matthew Whalley, softwareingeniør hos Recursive, som stod i spidsen for udviklingen af agenter, forklarer: "Vi kombinerer agenter dynamisk baseret på brugerspecifik information." For eksempel følger eksisterende brugere én interaktionssti, mens førstegangsbrugere følger en anden. Vi genererer dynamisk prompts for at håndtere disse interaktionsforløb.

Choice AI kører i øjeblikket på GPT‑4.1‑serien. Whalley forklarer: Som standard bruger vi GPT‑4.1 mini, men vi eksperimenterer med dynamisk at skifte til enten nano-versionen eller større modeller baseret på latenstid og nøjagtighed under testning.

Whalley bemærker også, at analysen af reel brugeradfærd førte til nye indsigter: Vores analyse viste, at mange brugere interagerer med appen på samme måde, som de ville bruge en søgemaskine. De giver omfattende produktoplysninger til LLM'en og forventer øjeblikkelige anbefalinger. Vi fandt også, at der ofte blev brugt korte, indbyggede prompts designet til at starte samtaler. På baggrund af disse resultater implementerede teamet en række forbedringer i Choice AI. For eksempel blev anbefalingsflowet justeret for at fremhæve forslag tidligere, og udvalget af anbefalede produkter blev udvidet for at give større eksponering til mere varierede muligheder.

Choice AI håndterer to udfordringer i Furusato Nozei-oplevelsen:

• Reducerer brugerforvirring, som skyldes det store antal takkegaver, ved at tilbyde personlige anbefalinger gennem interaktive samtaler.
• Undgå at fokusere på et lille antal kommuner eller populære emner ved at hjælpe brugerne med at opdage et bredere udvalg af regioner og takkegaver gennem skræddersyede forslag.

Med multiagentarkitekturen i Choice AI kan brugerne finde relevante takkegaver, selv uden søgefærdigheder eller indgående produktkendskab. Naturlige samtaler eller endda vage forespørgsler som en gave til mine forældre kan være nok til at give relevante anbefalinger.

Choice AI reducerer bias over for bestemte kommuner eller elementer ved at tilføje kontrolleret tilfældighed til søgeresultaterne. Whalley forklarer: Vi indfører et element af tilfældighed og varierer anbefalingerne på tværs af præfekturer på baggrund af donationsdata for at understøtte retfærdighed og regional mangfoldighed, medmindre brugerne tydeligt angiver deres præferencer. Dette hjælper brugere med at opdage mindre kommuner og nicheprodukter, hvilket skaber en mere mangfoldig og engagerende oplevelse.

Som følge heraf oplevede brugere, der benyttede Choice AI, højere konverteringsrater end dem, der benyttede den almindelige søgefunktion på webstedet. Hirano forklarer årsagen og siger: Fordi AI kunne afdække uklare behov, såsom præferencer og budget, som brugerne selv ofte havde svært ved at sætte ord på, og endda kunne anbefale konkrete takkegaver.

I dag bruger Furusato Choice primært AI til at forbedre oplevelsen af at søge efter takkegaver, hvilket hjælper brugerne med hurtigt at finde muligheder, der passer til deres behov. Fremadrettet planlægger virksomheden at udvide brugen af AI til flere områder og forbedre tjenestens samlede værdi yderligere.

Tateyama forestiller sig, at Furusato Choice bliver en platform, der forbinder brugere og kommuner gennem ægte velvilje, frem for kun at fokusere på økonomisk gevinst. For at understøtte den vision sigter virksomheden mod at forfine kvaliteten af AI-drevne anbefalinger og personalisere hele brugeroplevelsen, hvilket i sidste ende skaber en concierge-lignende service, der er nøje afstemt efter den enkelte bruger.