Meta‑mokymasis suteikia dirbtinio intelekto platformoms galimybę akimirksniu pritaikyti saugumo klausimynų šablonus prie bet kurios pramonės unikalių reikalavimų. Pasinaudojus ankstesnėmis žiniomis iš įvairių atitikties sistemų, šis metodas sumažina šablono kūrimo laiką, pagerina atsakymų aktualumą ir sukuria atsiliepimų kilpą, nuolat tobulinančią modelį gaunant audito atsiliepimus. Šiame straipsnyje aptariamos techninės pagrindos, praktiniai įgyvendinimo žingsniai ir matuojamas verslo poveikis, taikant meta‑mokymą moderniuose atitikties centruose, tokiuose kaip Procurize.