See artikkel tutvustab uut lähenemist, mis kasutab tugevdusõpet ennast optimeeruvate küsimustikumallide loomisel. Analüüsides iga vastust, tagasiside tsüklit ja auditi tulemust, tarkvara refineerib automaatselt oma mallide struktuuri, sõnastust ning tõendusmaterjali ettepanekuid. Tulemuseks on kiirem, täpsem vastamine turva‑ ja nõuetele vastavuse küsimustele, vähenenud käsitsi töökoormus ning pidevalt areneb teadmistebaas, mis kohandub muutuvate regulatsioonide ja kliendi ootustega.

Hanked ja turvateamid võitlevad aegunud tõendusmaterjalide ning ebakõlaliste küsimustiku vastustega. See artikkel selgitab, kuidas Procurize AI kasutab pidevalt värskendatud teadmistegraafi, mida juhib Retrieval‑Augmented Generation (RAG), et koheselt värskendada ja valideerida vastuseid, vähendades käsitsi tehtavat tööd ning suurendades täpsust ja auditeeritavust.