บทความนี้สำรวจการผสานการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) ไปกับแพลตฟอร์มอัตโนมัติแบบสำรวจของ Procurize โดยทำให้แต่ละเทมเพลตแบบสำรวจทำหน้าที่เป็นตัวแทน RL ที่เรียนจากฟีดแบ็ก ระบบจะปรับเปลี่ยนการตั้งคำถาม, การแมปหลักฐาน, และลำดับความสำคัญโดยอัตโนมัติ ผลลัพธ์คือ เวลาตอบเร็วขึ้น, ความแม่นยำของคำตอบสูงกว่า, และฐานความรู้ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องสอดคล้องกับกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลง

บทความนี้สำรวจวิธีใหม่ที่ใช้การเรียนรู้เชิงเสริมเพื่อสร้างแม่แบบแบบสอบถามที่ปรับตัวเองได้โดยอัตโนมัติ โดยการวิเคราะห์คำตอบทุกข้อ, วงจรตอบกลับ, และผลการตรวจสอบ ระบบจะปรับปรุงโครงสร้างแม่แบบ, การเขียนข้อความ, และข้อเสนอแนะเรื่องหลักฐานโดยอัตโนมัติ ผลลัพธ์คือการตอบคำถามด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เร็วขึ้น, แม่นยำขึ้น, ลดความพยายามในการทำงานด้วยมือ, และฐานความรู้อย่างต่อเนื่องที่ปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบและความคาดหวังของลูกค้า