Kako se Blue J hitro širi na kompleksnih reguliranih področjih

Tradicionalno davčno raziskovanje se začne s pregledovanjem več sto virov, še preden se začne njihova razlaga. Davčni strokovnjaki nato ure in ure razčlenjujejo zakone, predpise, odločbe, sodno prakso in strokovne komentarje, da bi ugotovili, kako se pravila prepletajo, ter jih strnili v odgovor.

Glede na kompleksnost vprašanja lahko ta postopek traja več ur, dni ali celo tednov, rezultati pa so kljub temu lahko nedosledni ali zastareli, pri čemer vsaka spregledana podrobnost pomeni dejanske stroške.

Podjetje Blue J so leta 2015 ustanovili profesorji davčnega prava in davčni strokovnjaki, ki so prepoznali potrebo po boljših orodjih za davčno raziskovanje. Na podlagi prvih poskusov uporabe umetne inteligence za napovedovanje izidov davčnopravnih primerov je ekipa razvila različne izdelke za podporo davčnim in računovodskim podjetjem vseh velikosti.

Ob uvedbi ChatGPT‑ja so v podjetju Blue J prepoznali priložnost za nekaj novega: združiti napredno sklepanje o zapletenih predpisih s strukturiranim pridobivanjem podatkov ter v nekaj sekundah zagotoviti strokovne davčne odgovore z navedki v besedilu in seznami virov, ki jim strokovnjaki lahko zaupajo.

Podjetje Blue J je v dveh letih po uvedbi v ZDA, Kanadi in Združenem kraljestvu vzpostavilo iskalnik za davčne raziskave z modelom GPT‑4.1. Prvi izdelek so predstavili le šest mesecev po uvedbi ChatGPT‑ja, nato pa so ga hitro izboljševali, se učili iz povratnih informacij in vzpostavili zanesljiv okvir za ocenjevanje.

Danes se več kot 70 % uporabnikov prijavi vsak teden, nestrinjanje pa je izraženo pri manj kot enem od 700 odgovorov. Podjetje Blue J je predstavilo spoznanja o prodoru na kompleksno področje in hitri širitvi, doseženi z brezkompromisnim poudarkom na zaupanju, točnosti in hitrosti.

Rešitev podjetja Blue J za davčno raziskovanje temelji na sistemu z generiranjem, podprtim s pridobivanjem podatkov (RAG), ki združuje model GPT‑4.1 z lastniško knjižnico več milijonov skrbno izbranih dokumentov, vključno z verodostojnimi primarnimi viri in strokovnimi komentarji ponudnikov, kot je Tax Notes.

Ko uporabnik zastavi davčno vprašanje, kot je: »Kaj je past SALT, ki jo je ustvaril zakon OBBBA, in kako jo je mogoče ublažiti?«, Blue J nemudoma pridobi izvorno gradivo, GPT‑4.1 pa ga povzame v jasen in v celoti citiran odgovor, ki deluje bolj kot nasvet zaupanja vrednega sodelavca kot pa izhod modela. Tak sistem lahko ustvari le ekipa, ki odlično obvlada tako davčno področje kot tehnologijo.

»Preizkusili smo veliko modelov in GPT‑4.1 je edini, ki dosledno naredi to, kar potrebujemo,« pravi Janssen. »Upošteva navodila in kontekst ter obravnava robne primere bolje od vsega, kar smo preizkusili.«

Pri davkih lahko že majhne napake sprožijo nadzor, povzročijo zamude pri oddaji dokumentov ali strankam prinesejo dejanske finančne izgube. Ekipa Blue J je iz izkušenj vedela, da lahko tudi redki robni primeri omajejo zaupanje, če jih ne odkrijejo in odpravijo hitro. Zato so izdelek že od prvega dne zasnovali tako, da zbira povratne informacije in omogoča izboljšave v velikem obsegu, pri čemer jih usmerja strokovno znanje njihove ekipe za davčne raziskave.

Da bi se sistem izboljševal z vsako uporabo, so v podjetju Blue J uvedli neobvezno izmenjavo podatkov za stranke, ki so želele prispevati k izboljšanju izdelka. Vsak odgovor sistema podjetja Blue J vključuje gumb »Ne strinjam se«. Označeni odgovor se nato sistematično razvrsti glede na vrsto težave, davčno temo in verjetni temeljni vzrok.

Ta povratna zanka zazna posamične napake in razkrije vzorce. Če so rezultati poizvedb o obdavčitvi partnerstev slabši, ekipa razišče vzrok. Če poziv daje nedosledne odgovore, ga prilagodijo. GPT‑4.1 poganja to raven triažnega razvrščanja: analizira na tisoče povratnih informacij, združuje sorodne težave ter produktni ekipi in ekipi za davčne raziskave pri podjetju Blue J pomaga usmeriti prizadevanja tja, kjer bodo imela največji učinek.

Ker se model GPT‑4.1 odziva dosledno, se učinki tudi majhnih izboljšav seštevajo. Rezultat je sistem, ki se uči iz vsake interakcije ter omogoča hitrejše izboljšave, kakovostnejše odgovore in razvoj izdelka v skladu s potrebami uporabnikov. Ta krog nenehnih izboljšav je podjetju Blue J pomagal zmanjšati delež nestrinjanja na manj kot enega od 700 odgovorov.

Iterativni razvoj izdelka podjetju Blue J pomaga tudi ohranjati prednost pred spremembami. Ko je bil leta 2025 v ZDA sprejet obsežen davčni zakon, je ekipa že šest tednov analizirala njegov vpliv na celotno programsko kodo. Uporabniki so že nekaj ur po podpisu zakona v produkcijskem okolju prejemali posodobljene odgovore.

Na področju, kjer se pravila spreminjajo in je natančnost ključna, ta sistem s sklenjeno povratno zanko podjetju Blue J omogoča, da ostaja hitro in zaupanja vredno ter ohranja prednost na trgu.

Kakovost modela ni le funkcija, temveč pogoj za uvedbo. V podjetju Blue J vsako novo izdajo modela ocenijo z zbirko primerjalnih preizkusov, ki obsega več kot 350 pozivov s področja ameriškega, kanadskega in britanskega davčnega prava. Vsak model preizkusijo glede upoštevanja navodil, skladnosti z viri in jasnosti odgovorov. Tako zagotovijo, da se izboljšave pozivov ali logike pridobivanja podatkov odražajo v predvidljivem vedenju pri dejanski uporabi.

»Čeprav smo preizkusili vse, nismo nikoli uvedli modela, ki ni OpenAI-jev,« pravi Janssen. »Modeli OpenAI so bili pri naših internih primerjalnih preizkusih vedno boljši, zlasti pri upoštevanju navodil in pripravi odgovorov, ki izpolnjujejo naša merila za dejansko uporabo.«

Stranke uporabljajo Blue J kot svoje osrednje orodje za davčno raziskovanje vse leto, ne le v obdobjih priprav in oddaje davčnih napovedi. Več kot 70 % uporabnikov se prijavi vsak teden, pri raziskovanju in komunikaciji s strankami pa vsak uporabnik tedensko prihrani 2,7 ure. Ta čas namenijo donosnejšemu načrtovanju in svetovalnemu delu.

Podjetje Blue J je tako visoko stopnjo uporabe doseglo z osredotočanjem na tisto, kar pozna bolje od drugih: dejanske potrebe davčnih strokovnjakov. GPT‑4.1 njihovo strokovno znanje nadgrajuje s strukturiranimi izhodi, doslednim upoštevanjem navodil in zanesljivimi rezultati. Sporočilo za ustanovitelje je jasno: svoje specifično strokovno znanje uporabite kot glavno prednost, za širitev pa izberite prave modele.