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.

See artikkel uurib uut tugevdusõppe (RL) integreerimist Procurize'i küsimustiku automatiseerimise platvormiga. Käsitledes iga küsimustiku malli kui RL‑agenti, kes õpib tagasisidest, kohandab süsteem automaatselt küsimuste sõnastust, tõendite sidumist ja prioriteetide järjekorda. Tulemuseks on kiiremad töövood, täpsemad vastused ja pidevalt arenev teadmistebaas, mis kooskõlas muutuvate regulatiivsete nõuetega.