تناقش هذه المقالة نهجًا جديدًا يستخدم التعلم التعزيزي لإنشاء قوالب استبيان ذاتية التحسين. من خلال تحليل كل إجابة، حلقة التغذية الراجعة، ونتائج التدقيق، يقوم النظام تلقائيًا بتحسين بنية القالب، وصياغته، واقتراح الأدلة. النتيجة هي استجابات أسرع وأكثر دقة لاستبيانات الأمن والامتثال، تقليل الجهد اليدوي، وقاعدة معرفة تتحسن باستمرار لتواكب اللوائح المتغيرة وتوقعات العملاء.

هذه المقالة تستكشف التكامل المبتكر للتعلم المعزز (RL) في منصة أتمتة الاستبيانات الخاصة بـ Procurize. من خلال التعامل مع كل قالب استبيان كوكيل تعلم معزز يتعلم من التغذية الراجعة، يقوم النظام تلقائيًا بتعديل صياغة الأسئلة، وربط الأدلة، وترتيب الأولويات. النتيجة هي سرعة استجابة أعلى، ودقة إجابات أكبر، وقاعدة معرفة تتطور باستمرار لتتماشى مع تغير الأطر التنظيمية.