Artikel ini mengeksplorasi pendekatan baru yang menggunakan pembelajaran penguatan untuk membuat templat kuesioner yang mengoptimalkan diri. Dengan menganalisis setiap jawaban, umpan balik, dan hasil audit, sistem secara otomatis memperbaiki struktur templat, penulisan, dan saran bukti. Hasilnya adalah respons yang lebih cepat dan lebih akurat terhadap kuesioner keamanan dan kepatuhan, mengurangi upaya manual, serta basis pengetahuan yang terus berkembang menyesuaikan dengan regulasi yang berubah dan harapan pelanggan.

Artikel ini mengeksplorasi integrasi baru antara pembelajaran penguatan (RL) ke dalam platform otomasi kuesioner Procurize. Dengan memperlakukan setiap templat kuesioner sebagai agen RL yang belajar dari umpan balik, sistem secara otomatis menyesuaikan penyusunan pertanyaan, pemetaan bukti, dan urutan prioritas. Hasilnya adalah waktu respons yang lebih cepat, akurasi jawaban yang lebih tinggi, dan basis pengetahuan yang terus berkembang selaras dengan perubahan regulasi.