Ez a cikk bemutatja a Procurize új meta‑tanulási motorját, amely folyamatosan finomítja a kérdőív sablonokat. A kevés‑mintás adaptáció, a megerősítő jelzések és egy élő tudásgrafikon segítségével a platform csökkenti a válaszidőt, javítja a válaszok konzisztenciáját, és a megfelelőségi adatokat a változó szabályozásokhoz igazítja.

Ez a cikk a megerősítő tanulás (RL) új, a Procurize kérdőív automatizálási platformjába történő integrációját vizsgálja. Azzal, hogy minden kérdőív sablont RL‑ügynöknek tekintünk, amely a visszajelzésekből tanul, a rendszer automatikusan módosítja a kérdések megfogalmazását, a bizonyítékok leképezését és a prioritási sorrendet. Ennek eredménye a gyorsabb átfutási idő, a magasabb válaszintegritás és egy folyamontan fejlődő tudásbázis, amely a változó szabályozási környezethez igazodik.