Acest articol dezvăluie noul motor de învățare meta al Procurize, care rafinează continuu șabloanele de chestionar. Prin valorificarea adaptării few‑shot, a semnalelor de recompensă și a unui graf de cunoștințe viu, platforma reduce latența răspunsurilor, îmbunătățește consistența răspunsurilor și menține datele de conformitate aliniate cu reglementările în evoluție.

Acest articol explorează integrarea inovatoare a învățării prin întărire (RL) în platforma de automatizare a chestionarelor a Procurize. Tratând fiecare șablon de chestionar ca pe un agent RL care învață din feedback, sistemul ajustează automat formularea întrebărilor, maparea dovezilor și ordonarea priorităților. Rezultatul este un timp de răspuns mai rapid, o acuratețe mai mare a răspunsurilor și o bază de cunoștințe în continuă evoluție, aliniată la peisajele regulatorii în schimbare.