Dieser Artikel untersucht die neuartige Integration von Reinforcement Learning (RL) in Procurizes Plattform zur Automatisierung von Fragebögen. Indem jede Fragebogenvorlage als RL‑Agent behandelt wird, der aus Feedback lernt, passt das System automatisch die Formulierung von Fragen, die Zuordnung von Nachweisen und die Prioritätsreihenfolge an. Das Ergebnis sind schnellere Durchlaufzeiten, höhere Antwortgenauigkeit und eine kontinuierlich weiterentwickelnde Wissensbasis, die sich an die sich ändernden regulatorischen Rahmenbedingungen anpasst.

Dieser Artikel untersucht einen neuartigen Ansatz, bei dem Verstärkungslernen eingesetzt wird, um selbstoptimierende Fragebogenvorlagen zu erstellen. Durch die Analyse jeder Antwort, jedes Feedback‑Loops und jedes Auditergebnisses verfeinert das System automatisch seine Vorlagenstruktur, Formulierung und Evidenzvorschläge. Das Ergebnis sind schnellere, genauere Antworten auf Sicherheits‑ und Compliance‑Fragebögen, geringerer manueller Aufwand und eine kontinuierlich verbessernde Wissensbasis, die sich an sich wandelnde Vorschriften und Kundenerwartungen anpasst.