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.

Denne artikel undersøger den nye integration af forstærkningslæring (RL) i Procurizes platform for automatisering af spørgeskemaer. Ved at betragte hver spørgeskema‑skabelon som en RL‑agent, der lærer af feedback, justerer systemet automatisk spørgsmålssformulering, evidenskortlægning og prioriteringsrækkefølge. Resultatet er hurtigere svartid, højere svarnøjagtighed og en kontinuerligt udviklende vidensbase, der tilpasser sig skiftende lovgivningsmæssige landskaber.