Ten artykuł bada nowatorską integrację uczenia ze wzmacnianiem (RL) w platformie automatyzacji kwestionariuszy Procurize. Traktując każdy szablon kwestionariusza jako agenta RL, który uczy się na podstawie sprzężenia zwrotnego, system automatycznie dostosowuje sformułowanie pytań, mapowanie dowodów i kolejność priorytetów. Efektem jest szybszy czas realizacji, wyższa precyzja odpowiedzi oraz nieustannie rozwijająca się baza wiedzy, dopasowana do zmieniających się wymogów regulacyjnych.

Ten artykuł przedstawia nowy silnik meta‑uczenia firmy Procurize, który nieustannie udoskonala szablony kwestionariuszy. Wykorzystując adaptację few‑shot, sygnały wzmacniające oraz żywy graf wiedzy, platforma skraca opóźnienie odpowiedzi, poprawia spójność odpowiedzi i utrzymuje dane zgodności w zgodzie z ewoluującymi regulacjami.