Ten artykuł bada nowatorskie podejście, które wykorzystuje uczenie ze wzmocnieniem do tworzenia samopodstawiających się szablonów kwestionariuszy. Analizując każdą odpowiedź, pętlę sprzężenia zwrotnego oraz wyniki audytów, system automatycznie udoskonala strukturę szablonu, sformułowania i sugestie dowodów. Efektem są szybsze, bardziej precyzyjne odpowiedzi na kwestionariusze bezpieczeństwa i zgodności, zmniejszone manualne wysiłki oraz nieustannie rozwijająca się baza wiedzy, dostosowująca się do zmieniających się regulacji i oczekiwań klientów.

Zespoły zakupowe i bezpieczeństwa borykają się z przestarzałymi dowodami i niejednoznacznymi odpowiedziami w kwestionariuszach. Ten artykuł wyjaśnia, jak Procurize AI wykorzystuje stale odświeżany wykres wiedzy zasilany przez Retrieval‑Augmented Generation (RAG) do natychmiastowej aktualizacji i weryfikacji odpowiedzi, ograniczając ręczną pracę przy jednoczesnym zwiększeniu dokładności i audytowalności.