AI革新稅務界：Blue J三分鐘破解15小時難題

Blue J：從傳統法律科技到AI驅動的稅務革新

2022年冬天，當科技界正被OpenAI的ChatGPT爆炸性問世所吸引時，多倫多大學的稅法教授Benjamin Alarie面臨一個關鍵抉擇。他創立的法律科技初創公司Blue J，當時依靠舊時代的AI技術，為數百家會計師事務所提供預測模型服務，但業務已遇到瓶頸。

Alarie看到大型語言模型雖然初期錯誤頻出，但潛力巨大，認為這是未來趨勢。於是他做出大膽決定：放棄花了近十年建立的原有技術，從零開始，全面轉型，基於這種尚未成熟的技術重建公司。

這場賭注取得了豐厚回報。Blue J悄悄完成了1.22億美元的D輪融資，由Oak HC/FT和Sapphire Ventures共同領投，公司估值超過3億美元。這次轉型使Blue J從一個小眾玩家，躍升為加拿大增長最快的法律科技公司之一，收入增長約12倍，每天吸引10至15個新客戶。

目前，Blue J服務超過3500家機構，客戶包括全球會計巨頭KPMG及多家財富500強企業，專注解決專業服務業嚴重且日益惡化的人才短缺問題。美國五年前比現在少了34萬名會計師，且75%的註冊會計師預計未來十年退休，企業迫切需要提升現有專家的生產力工具。

CEO Alarie在接受採訪時表示：「過去稅務專業人員需要15小時手動研究的工作，現在用Blue J只需約15秒。這種將數小時工作縮短為數秒的價值主張，成為推動我們成功的關鍵。」

「院長傳記錯誤」的啟示：轉型的關鍵一刻

Alarie清楚記得2023年1月，一位法學院院長在他辦公室拜年時，他用ChatGPT讓AI描述這位院長。結果AI自信地生成了一份傳記，其中部分正確，但也有完全捏造的內容。

「她說，『這真令人害怕，錯誤百出，影響深遠。』」Alarie說。這次失敗沒有令他退縮，反而堅定了他的信念。

Blue J最初於2015年推出，利用監督式機器學習建立可預測司法裁決的模型，雖然技術先進，但無法回答所有稅務研究問題，成為致命缺陷。客戶在工具適用時喜愛它，但遇到不適用時便放棄，年收入停滯約200萬美元。

儘管ChatGPT的「幻覺」問題臭名昭著，Alarie說服董事會轉型：「如果不換路，我們無法解決最大限制。大型語言模型看來是極具前景的方向。」他給團隊六個月時間推出可用產品。

從90秒回應到300萬查詢：Blue J如何克服AI幻覺

2023年8月，Blue J準備推出新系統。Alarie坦言，當時產品「非常粗糙」，回應需90秒，約半數答案有問題，淨推薦值（NPS）僅20。

如今，平台的回應時間縮至數秒，查詢不滿意率不到千分之一，NPS提升至80多，成功靠三大策略：

第一，海量專有內容。Blue J獨家授權Tax Analysts（Tax Notes）及全球220多司法轄區的阿姆斯特丹IBFD稅務資料。「我們是唯一同時擁有美國Tax Notes和全球IBFD頂尖稅務資訊的平台。」

第二，深厚人類專家團隊。由曾在美國國稅局企業稅務部門擔任主管的Susan Massey領軍，專家團隊持續測試並優化AI表現。

第三，前所未有的反饋迴路。2025年處理超過300萬次稅務查詢，每次查詢都為系統提供反饋，促使持續改進。每週活躍用戶比例高達75%-85%，遠超傳統平台15%-25%。

與OpenAI的早期合作夥伴關係

Blue J與OpenAI關係密切，獲得其模型的早期使用權。「我們與OpenAI合作密切，提供大量高質量反饋，幫助他們優化複雜推理能力。」Alarie說。

Blue J以真實稅務專業查詢設計「符合生態效度」的測試題，藉此驗證和提升模型表現。此外，Blue J持續測試OpenAI、Anthropic、Google Gemini及開源模型，尋找最佳解決方案。「我們不會死守單一供應商，持續評估。」

此策略幫助Blue J在每用戶約1500美元年費、無限查詢的定價模式下，吸收運算成本風險，保持用戶體驗。基礎模型競爭壓低API價格，保守用量估計準確。毛收入留存率超過99%，淨收入留存率達130%，在SaaS領域屬頂尖。

面對Thomson Reuters和LexisNexis的挑戰，Blue J以75%週活躍度勝出

Blue J面對Thomson Reuters、LexisNexis和Bloomberg等傳統出版商的競爭，這些公司在2023及2024年也推出AI功能。但Blue J從2021年200客戶增長到3500家，憑藉每日更新的資料保持優勢。

稅法不斷變化，除國會立法外，IRS規定、新裁決和法院案例每日更新，50州亦定期修訂稅法。「每天都有變化，我們持續更新資料，目前覆蓋美國、加拿大和英國，目標是透過IBFD覆蓋220多個司法轄區，真正做到全球化。」

Alarie的目標不僅是打造成功初創，他還是暢銷書《法律奇點》的作者及Vector人工智能研究所的學術成員，長期研究AI對法律的影響。他在2023及2024年於Tax Notes發表論文，預見生成式AI將使客戶更成熟，專家角色將從例行研究轉向更高價值的策略決策。

Blue J的1.22億美元計劃：從稅務研究到全球稅務認知

此次D輪融資使總募資超過1.33億美元，將推動積極的地域與產品擴張。Blue J現已在美國、加拿大及英國營運，計劃透過IBFD合作覆蓋全球220多司法轄區。

未來功能或包括自動備忘錄生成、稅表填寫、文件草擬及對話歷史管理，讓Blue J從研究工具轉型為「全球稅務認知的操作層」。

儘管成功，Blue J仍面對嚴重錯誤風險。幻覺問題未完全根除，但透過嚴謹的工程設計、內容管理與人工監督大幅降低。模型被訓練在無法回答時誠實回應，而非捏造答案。

公司同時須留意經濟風險，如運算成本激增或使用量超出預期。更深層問題是，隨著AI能力提升，使用者是否會盲目依賴AI輸出，忽略專業判斷？

從15小時到15秒：Blue J的AI轉型對各行業的啟示

Blue J的轉型教訓超越稅務軟件。願意放棄八年積累的專有技術，重建於不穩定基礎上，展現了勇氣與精算風險的決心。

成功關鍵不是生成式AI在所有面向都優於監督式學習，而是它解決了正確問題：全面性，而非狹窄領域的精準度。稅務專業人士不需要在5%的問題達到95%準確，而是要在100%的問題達到足夠準確。

淨推薦值從20提升到84，反映出持續迭代和海量數據驅動。內容合作創造差異化，專家團隊確保可靠性。

最根本的是，Blue J認清真正的競爭對手不是其他AI公司或出版社，而是舊有的工作方式——需要15小時的手動研究和退休專家腦中的知識。

Alarie反思：「人們會問Blue J做什麼？我們提供更好的稅務答案。這就是他們需要的。」

隨著AI改變一行行行業，明確的目標可能比技術複雜度更重要。未來屬於那些最能有效利用AI解決人類實際問題的人。

對一位因研究效率低下而萌生想法的稅法教授而言，打造一家市值3億美元的公司，是大膽的終點。對成千上萬現在用15秒解答複雜問題的專業人士來說，這是他們職業的未來，比大多數人預期的來得更快。

當ChatGPT還在捏造傳記時押注它，最終證明，有時最冒險的決定是不停滯不前。

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編輯評論：

Blue J的故事不僅是AI技術如何顛覆傳統行業的典範，更深刻揭示了創新背後的戰略思維與風險管理藝術。在香港這樣一個法律和財稅服務高度成熟且競爭激烈的市場，Blue J的經驗值得深思。

首先，Alarie教授及其團隊敢於放棄既有的技術基礎，轉而擁抱尚未成熟且充滿不確定性的生成式AI，這種勇氣和遠見是創新成功的關鍵。很多企業在面對新技術時，往往陷入保守，害怕「賭錯」而止步不前。Blue J的例子提醒我們，技術本身並非萬能，關鍵在於是否選對了「解決問題」的方向。

其次，Blue J在技術之外，重視專家知識和內容授權，這種「人機協同」的模式值得推廣。AI雖強，但沒有深厚領域知識的加持，難以實現高可靠性和用戶信任。對於香港的法律及會計行業，這種模式尤為重要，因為專業判斷和合規要求極高。

再者，Blue J與OpenAI等供應商保持開放且多元的合作態度，持續測試多家模型，避免技術依賴風險，同時優化成本結構。這種靈活策略值得其他本地科技企業借鑑，尤其是在API定價和運算成本日益成為負擔的當下。

最後，Blue J的成功提醒我們，AI真正的價值在於提升人類工作效率，解放專家從繁瑣的例行任務中脫身，轉向更高層次的戰略思考。這對香港的人才培育和產業升級有深遠啟示：AI不是取代，而是助力專業人士更好地發揮價值。

總結來說，Blue J的案例不僅是技術革新，更是企業文化、策略與生態系統協作的成功典範。香港的法律與財稅科技界應深入研究並思考如何借鑑這種模式，迎接AI驅動的未來挑戰與機遇。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。