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 wprowadza Silnik Trasowania AI Świadomego Kontekstu firmy Procurize, system w czasie rzeczywistym, który dopasowuje przychodzące kwestionariusze bezpieczeństwa do najbardziej odpowiednich wewnętrznych zespołów lub ekspertów. Łącząc rozumienie języka naturalnego, pochodzenie grafów wiedzy oraz dynamiczne równoważenie obciążenia, silnik zmniejsza opóźnienie odpowiedzi, poprawia jakość odpowiedzi i tworzy audytowalny ślad dla menedżerów ds. zgodności. Czytelnicy zapoznają się z projektem architektury, podstawowymi modelami AI, wzorcami integracji oraz praktycznymi krokami wdrożenia routera w nowoczesnych środowiskach SaaS.