Šiame straipsnyje nagrinėjama, kaip Procurize naujas realaus laiko reguliavimo ketinimų modeliavimo variklis naudoja DI, kad suprastų įstatymų ketinimus, akimirksniu prisitaikytų prie klausimyno atsakymų ir išlaikytų atitikties įrodymų tikslumą besikeičiančių standartų kontekste.

Šiame straipsnyje nagrinėjama nauja sustiprinimo mokymą (RL) integracija į Procurize klausimynų automatizavimo platformą. Laikant kiekvieną klausimyno šabloną kaip RL agentą, mokomą iš grįžtamojo ryšio, sistema automatiškai reguliuoja klausimų formulavimą, įrodymų susiejimą ir prioritetų tvarką. Rezultatas – greitesnis atsakymo laikas, didesnis atsakymo tikslumas ir nuolat besivystanti žinių bazė, prisitaikanti prie kintančių reguliavimo reikalavimų.