Denna artikel undersöker ett nytt tillvägagångssätt som använder förstärkningsinlärning för att skapa självoptimerande frågeformulärsmallar. Genom att analysera varje svar, återkopplingsslinga och revisionsresultat, förfinar systemet automatiskt mallens struktur, formulering och förslag på bevis. Resultatet blir snabbare och mer korrekta svar på säkerhets- och efterlevnadsfrågeformulär, minskat manuellt arbete och en kontinuerligt förbättrande kunskapsbas som anpassar sig till föränderliga regler och kundförväntningar.