रेग्युलेटेड डोमेन में तेज़ी से आगे बढ़ने का Blue J का तरीका

टैक्स रिसर्च का आम तरीका शुरू होता है सैकड़ों सोर्सेज़ को छानने से, वह भी उनकी जानकारी को समझना शुरू करने से पहले. इसके बाद टैक्स प्रोफ़ेशनल्स को कानून, रेग्युलेशंस, फ़ैसलों, केस लॉ और एक्सपर्ट कमेंट्री को घंटों पढ़ना पड़ता है, ताकि वे समझ सकें कि ये नियम आपस में कैसे जुड़े हैं और इन सबकी जानकारी से एक जवाब तैयार कर सकें.

सवाल कितना मुश्किल है, इस पर निर्भर करते हुए इस काम में घंटे, दिन या कई हफ़्ते भी लग सकते हैं—इसके बावजूद जवाब अलग-अलग या पुरानी जानकारी पर आधारित हो सकते हैं. और कोई भी बारीकी छूट जाए, तो उसका सीधा नुकसान हो सकता है.

Blue J की शुरुआत 2015 में टैक्स लॉ के प्रोफ़ेसर्स और प्रैक्टिशनर्स ने की थी. उन्होंने टैक्स रिसर्च के लिए बेहतर टूल्स की ज़रूरत देखी थी. टैक्स लॉ के मामलों के नतीजे का अनुमान लगाने में AI के शुरुआती इस्तेमाल से मिली सीख के आधार पर टीम ने आगे चलकर अलग-अलग साइज़ की टैक्स और अकाउंटिंग कंपनियों के लिए कई प्रोडक्ट्स बनाए.

ChatGPT लॉन्च होने पर Blue J ने कुछ नया करने का मौका देखा: घने रेग्युलेशंस पर एडवांस्ड रीज़निंग को स्ट्रक्चर्ड रिट्रीवल के साथ जोड़ना, ताकि टैक्स से जुड़े सवालों के लिए सेकंडों में एक्सपर्ट-लेवल के जवाब मिल सकें. इन जवाबों में इनलाइन साइटेशंस और सोर्स लिस्ट भी होती है, जिन पर प्रोफ़ेशनल्स भरोसा कर सकते हैं.

लॉन्च के दो साल के अंदर Blue J ने GPT‑4.1 के साथ अपना टैक्स रिसर्च इंजन अमेरिका, कनाडा और यूके में शुरू कर दिया. ChatGPT लॉन्च होने के सिर्फ़ छह महीने बाद उन्होंने अपना पहला प्रोडक्ट लॉन्च किया. इसके बाद उन्होंने फ़ीडबैक से सीखते हुए तेज़ी से बदलाव किए और एक मज़बूत इवैल्यूएशन फ़्रेमवर्क तैयार किया.

आज 70% से ज़्यादा यूज़र्स हर हफ़्ते लॉग इन करते हैं और 700 में 1 से भी कम जवाबों पर यूज़र्स असहमति जताते हैं. Blue J ने बताया कि मुश्किल डोमेन में जगह बनाने और तेज़ी से स्केल करने के दौरान उसने क्या सीखा: भरोसा, एक्यूरेसी, और स्पीड ऐसी चीज़ें हैं, जिनसे समझौता नहीं किया जा सकता.

Blue J का टैक्स रिसर्च सॉल्यूशन एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) सिस्टम पर बना है. इसमें GPT‑4.1 को लाखों चुने हुए डॉक्युमेंट्स की अपनी लाइब्रेरी के साथ जोड़ा गया है. इसमें आधिकारिक प्राइमरी सोर्सेज़ और टैक्स नोट्स जैसे सोर्सेज़ की एक्सपर्ट कमेंट्री शामिल है.

जब कोई यूज़र टैक्स से जुड़े सवाल पूछते हैं, जैसे, "OBBBA से बना SALT टॉरपीडो क्या है और इसे कैसे कम किया जा सकता है?", Blue J तुरंत ज़रूरी सोर्स मटीरियल ढूँढता है और GPT‑4.1 उसे एक साफ़, पूरी तरह साइटेड जवाब में बदल देता है. यह जवाब किसी मॉडल के आउटपुट से ज़्यादा किसी भरोसेमंद जानकार की सलाह जैसा लगता है. ऐसा सिस्टम वही टीम बना सकती है, जिसे टैक्स और टेक्नोलॉजी, दोनों की अच्छी समझ हो.

ब्रेट जैन्सेन कहते हैं, "हमने बहुत सारे मॉडल्स टेस्ट किए हैं और GPT‑4.1 ही वह मॉडल है जो लगातार हमारी ज़रूरत के मुताबिक काम करता है. यह इंस्ट्रक्शंस को फ़ॉलो करता है, कॉन्टेक्स्ट को समझता है और हमने अब तक जो भी मॉडले देखे हैं, असामान्य मामलों को संभालने में उनसे बेहतर काम करता है."

टैक्स में छोटी-सी गलती भी ऑडिट का कारण बन सकती है, फ़ाइलिंग में देरी कर सकती है या क्लाइंट को असली पैसे का नुकसान करा सकती है. Blue J की टीम जानती थी कि अगर कभी-कभार आने वाले असामान्य मामलों को समय पर पकड़ा और ठीक न किए जाए, तो भरोसा कम हो सकता है. इसलिए शुरुआत से ही उन्होंने ऐसा प्रोडक्ट बनाया जिसमें फ़ीडबैक लिया जा सके और टैक्स रिसर्च टीम की एक्सपर्टीज़ के आधार पर सिस्टम को बड़े स्तर पर बेहतर किया जा सके.

हर इस्तेमाल के साथ सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए Blue J ने उन ग्राहकों को डेटा शेयर करने का ऑप्शन दिया, जो प्रोडक्ट को बेहतर बनाने में मदद करना चाहते थे. Blue J के हर जवाब के साथ "मंज़ूर नहीं" बटन होता है. अगर कोई जवाब फ़्लैग किया जाता है, तो उसे समस्या के प्रकार, टैक्स के विषय और असल वजह क्या हो सकती है, इसके आधार पर व्यवस्थित तरीके से कैटेगराइज़ किया जाता है.

यह तरीका कभी-कभार होने वाली गलतियों को पकड़ने के साथ-साथ बार-बार आने वाले पैटर्न भी सामने लाता है. अगर पार्टनरशिप टैक्स से जुड़े सवालों पर परफ़ॉर्मेंस अच्छी नहीं है, तो टीम उसकी वजह तलाशती है. अगर किसी प्रॉम्प्ट से अलग-अलग तरह के जवाब मिलते हैं, तो वे उसे ट्यून करते हैं. GPT‑4.1 इस फ़ीडबैक प्रोसेस में मदद करता है - हज़ारों फ़ीडबैक पॉइंट्स का एनालिसिस करता है, एक जैसी समस्याओं को साथ रखता है और Blue J की प्रोडक्ट और टैक्स रिसर्च टीमों को उन जगहों पर फ़ोकस करने में मदद करता है, जहाँ सबसे ज़्यादा असर हो सकता है.

GPT‑4.1 के लगातार एक जैसे जवाब देने की वजह से छोटे-छोटे सुधार भी समय के साथ बड़ा असर डालते हैं. नतीजा ऐसा सिस्टम है, जो हर इंटरैक्शन से सीखता है, तेज़ी से बदलाव करने में मदद करता है, जवाबों की क्वालिटी बेहतर करता है और यूज़र्स की ज़रूरत के साथ-साथ प्रोडक्ट को भी आगे बढ़ाता है. इसी तरीके से Blue J ने "मंज़ूर नहीं" की दर को घटाकर हर 700 जवाबों में 1 से भी कम कर दिया.

प्रोडक्ट में लगातार डेवलपमेंट करने का यह तरीका Blue J को बदलावों के मामले में आगे रहने में भी मदद करता है. 2025 में जब अमेरिका में एक बड़ा टैक्स बिल पास हुआ, तब तक टीम उसके असर को कोडबेस में शामिल करने की तैयारी पर छह हफ़्ते काम कर चुकी थी. बिल साइन होने के कुछ ही घंटों के अंदर यूज़र्स को प्रोडक्शन में अपडेटेड जवाब मिलने लगे.

जहाँ नियम बदलते रहते हैं और हर जवाब का सही होना ज़रूरी है, वहाँ यह पूरा फ़ीडबैक सिस्टम ही Blue J को तेज़, भरोसेमंद और मार्केट में आगे रखता है.

मॉडल की क्वालिटी सिर्फ़ एक फ़ीचर नहीं है, बल्कि यह तय करने का ज़रिया है कि कोई मॉडल इस्तेमाल के लिए तैयार है या नहीं. Blue J हर नए मॉडल रिलीज़ को 350 से ज़्यादा प्रॉम्प्ट्स वाले बेंचमार्क सेट से टेस्ट करता है, जिसमें अमेरिका, कनाडा और यूके के टैक्स लॉ से जुड़े सवाल शामिल हैं. हर मॉडल को यह देखने के लिए टेस्ट किया जाता है कि वह इंस्ट्रक्शंस को कितना सही फ़ॉलो करता है, सोर्स से मिली जानकारी के साथ कितना मेल खाता है और जवाब कितना साफ़ है. इससे प्रॉम्प्ट्स या रिट्रीवल लॉजिक में किए गए सुधारों के बाद भी मॉडल का व्यवहार असल इस्तेमाल में एक जैसा और भरोसेमंद रहता है.

जैनसेन कहते हैं, "सभी मॉडल्स को टेस्ट करने के बावजूद हमने आज तक कभी भी OpenAI के अलावा किसी और मॉडल को प्रोडक्शन में नहीं भेजा है. OpenAI मॉडल्स ने हमारे इंटरनल बेंचमार्क्स पर लगातार बेहतर परफ़ॉर्म किया है, खासकर इंस्ट्रक्शंस फ़ॉलो करने और ऐसे जवाब देने में जो असल इस्तेमाल के लिए हमारी उम्मीदों पर खरे उतरते हैं."

ग्राहक सिर्फ़ टैक्स सीज़न में ही नहीं, बल्कि पूरे साल Blue J को अपने डिफ़ॉल्ट टैक्स रिसर्च टूल के तौर पर इस्तेमाल करते हैं. 70% से ज़्यादा यूज़र्स हर हफ़्ते लॉग इन करते हैं. इससे हर यूज़र के हर हफ़्ते रिसर्च और क्लाइंट कम्युनिकेशन में 2.7 घंटे बचते हैं – और वे इस समय को ज़्यादा कमाई वाली प्लानिंग और एडवाइज़री के काम में लगा पाते हैं.

Blue J ने इस तरह का एंगेजमेंट इसलिए हासिल किया क्योंकि उसने उस चीज़ पर फ़ोकस किया, जिसे वह सबसे अच्छी तरह जानता है: टैक्स प्रोफ़ेशनल्स की असल ज़रूरतें. GPT‑4.1 उनके स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, इंस्ट्रक्शंस को लगातार फ़ॉलो करने और भरोसेमंद नतीजे देने की अपनी खूबियों से उनकी एक्सपर्टीज़ को और असरदार बनाता है. फ़ाउंडर्स के लिए सीख साफ़ है: अपनी खास एक्सपर्टीज़ को अपनी सबसे बड़ी ताकत बनाएँ और उसे बड़े स्तर पर पहुँचाने के लिए सही मॉडल्स का इस्तेमाल करें.