Artikkeli tutkii uudenlaista vahvistusoppimisen (RL) integrointia Procurizen kyselyautomaatiopalveluun. Kohdistamalla jokaisen kyselypohjan RL‑agentiksi, joka oppii palautteesta, järjestelmä säätää automaattisesti kysymysten muotoilua, todisteiden kartoittamista ja prioriteettijärjestystä. Tuloksena on nopeampi läpimeno, tarkemmat vastaukset ja jatkuvasti kehittyvä tietämyspankki, joka mukautuu muuttuviin sääntely‑ympäristöihin.
Tässä artikkelissa esitellään Procurizin uusi meta‑oppimismotor, joka jatkuvasti hiomaan kyselymallia. Hyödyntämällä muutaman esimerkin mukautusta, vahvistussignaaleja ja elävää tietämysparvea, alusta vähentää vastausviivettä, parantaa vastausten johdonmukaisuutta ja pitää vaatimustenmukaisuustiedot linjassa muuttuvien säädösten kanssa.