Meta‑læring udstyrer AI‑platforme med evnen til øjeblikkeligt at tilpasse sikkerhedsspørgeskabeloner til de unikke krav i enhver branche. Ved at udnytte forudgående viden fra diverse overholdelsesrammer reducerer tilgangen tiden til at oprette skabeloner, forbedrer svarrelevans og skaber en feedback‑sløjfe, der løbende forfiner modellen, efterhånden som revisionsfeedback ankommer. Denne artikel forklarer de tekniske grundlag, praktiske implementeringstrin og målbare forretningsmæssige virkninger ved at implementere meta‑læring i moderne overholdelses‑hubs som Procurize.