यह लेख एक नई पद्धति का अन्वेषण करता है जो सुदृढ़ीकरण शिक्षण का उपयोग करके स्व‑ऑप्टिमाइज़िंग प्रश्नावली टेम्पलेट्स बनाता है। प्रत्येक उत्तर, फीडबैक लूप और ऑडिट परिणाम का विश्लेषण करके, सिस्टम अपने टेम्पलेट संरचना, शब्दावली और प्रमाण सुझावों को स्वतः परिष्कृत करता है। परिणामस्वरूप सुरक्षा और अनुपालन प्रश्नावली के उत्तर तेज़, अधिक सटीक, मैन्युअल प्रयास कम, और एक लगातार सुधारती ज्ञान आधार बनता है जो बदलते नियमों और ग्राहक अपेक्षाओं के साथ अनुकूलित होता है।

यह लेख Procurize के प्रश्नावली ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म में रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) के नवीन एकीकरण की खोज करता है। प्रत्येक प्रश्नावली टेम्पलेट को एक RL एजेंट के रूप में व्यवहार करके जो प्रतिक्रिया से सीखता है, सिस्टम प्रश्नों की अभिव्यक्ति, प्रमाण मैपिंग और प्राथमिकता क्रम को स्वचालित रूप से समायोजित करता है। परिणाम तेज़ टर्नअराउंड, उच्च उत्तर सटीकता, और एक निरंतर विकसित होने वाला ज्ञान आधार है जो बदलते नियामक परिदृश्य के साथ संरेखित होता है।