Denne artikel undersøger en ny tilgang, der bruger forstærkningslæring til at skabe selv‑optimerende spørgeskema‑skabeloner. Ved at analysere hvert svar, feedback‑loop og audit‑resultat, forfiner systemet automatisk sin skabelonstruktur, formulering og forslag til bevismateriale. Resultatet er hurtigere, mere nøjagtige svar på sikkerheds‑ og compliance‑spørgeskemaer, reduceret manuel indsats og en løbende forbedrende vidensbase, der tilpasser sig skiftende regulativer og kundens forventninger.