Dit artikel onderzoekt hoe de nieuwe Real‑Time Regelgevende Intentmodellering‑engine van Procurize AI gebruikt om de wetgevende intentie te begrijpen, vraaglijstreacties onmiddellijk aan te passen en bewijsmateriaal voor compliance nauwkeurig te houden naarmate de normen evolueren.

Dit artikel onderzoekt de nieuwe integratie van versterkend leren (RL) in het vragenlijstautomatiseringsplatform van Procurize. Door elke vragenlijsttemplate te beschouwen als een RL‑agent die leert van feedback, past het systeem automatisch de formulering van vragen, de koppeling van bewijsstukken en de prioriteitsvolgorde aan. Het resultaat is een snellere doorlooptijd, hogere nauwkeurigheid van antwoorden en een continu evoluerende kennisbasis die aansluit bij veranderende regelgevingslandschappen.