Dit artikel onderzoekt een nieuwe benadering die reinforcement learning gebruikt om zelf‑optimaliserende vragenlijsttemplates te creëren. Door elk antwoord, feedbacklus en auditresultaat te analyseren, verfijnt het systeem automatisch de structuur, formulering en suggesties voor bewijs in de template. Het resultaat is snellere, nauwkeurigere antwoorden op beveiligings‑ en compliance‑vragenlijsten, minder handmatige inspanning en een continu verbeterende kennisbank die zich aanpast aan veranderende regelgeving en klantverwachtingen.