Αυτό το άρθρο διερευνά μια καινοτόμο προσέγγιση που χρησιμοποιεί ενισχυτική μάθηση για τη δημιουργία αυτό-βελτιστοποιημένων προτύπων ερωτηματολογίων. Αναλύοντας κάθε απάντηση, βρόχο ανάδρασης και αποτέλεσμα ελέγχου, το σύστημα αυτόματα βελτιώνει τη δομή του προτύπου, τη διατύπωση και τις προτάσεις αποδεικτικών στοιχείων. Το αποτέλεσμα είναι πιο γρήγορες και ακριβείς απαντήσεις σε ερωτηματολόγια ασφαλείας και συμμόρφωσης, μειωμένη χειροκίνητη εργασία και μια συνεχώς βελτιωόμενη βάση γνώσεων που προσαρμόζεται σε εξελισσόμενους κανονισμούς και προσδοκίες πελατών.

Αυτό το άρθρο διερευνά την καινοτόμο ενσωμάτωση της ενισχυτικής μάθησης (RL) στην πλατφόρμα αυτοματοποίησης ερωτηματολογίων της Procurize. Θεωρώντας κάθε πρότυπο ερωτηματολογίου ως έναν πράκτορα RL που μαθαίνει από την ανατροφοδότηση, το σύστημα προσαρμόζει αυτόματα τη διατύπωση των ερωτήσεων, τη χαρτογράφηση αποδεικτικών στοιχείων και τη σειρά προτεραιότητας. Το αποτέλεσμα είναι ταχύτερη εκτέλεση, υψηλότερη ακρίβεια απαντήσεων και μια συνεχώς εξελισσόμενη γνώση που ευθυγραμμίζεται με τις μεταβαλλόμενες ρυθμιστικές απαιτήσεις.