Questo articolo svela il nuovo motore di meta‑apprendimento di Procurize che perfeziona continuamente i modelli di questionario. Sfruttando l’adattamento a pochi esempi, i segnali di rinforzo e un grafo di conoscenza vivente, la piattaforma riduce la latenza delle risposte, migliora la coerenza delle risposte e mantiene i dati di conformità allineati con le normative in evoluzione.

Questo articolo esplora l’integrazione innovativa dell’apprendimento per rinforzo (RL) nella piattaforma di automazione dei questionari di Procurize. Trattando ogni modello di questionario come un agente RL che apprende dal feedback, il sistema regola automaticamente la formulazione delle domande, la mappatura delle evidenze e l’ordinamento delle priorità. Il risultato è un tempo di risposta più rapido, una maggiore accuratezza delle risposte e una base di conoscenza in continua evoluzione che si allinea ai mutamenti normativi.