Bu makale, Procurize’ın anket otomasyon platformuna öğrenme güçlendirmesinin (RL) yenilikçi entegrasyonunu inceliyor. Her anket şablonunu geri bildirimlerden öğrenen bir RL ajanı olarak ele alarak, sistem soruların ifadesini, kanıt eşleştirmesini ve öncelik sırasını otomatik olarak ayarlar. Sonuç, daha hızlı dönüş, daha yüksek cevap doğruluğu ve değişen düzenleyici ortamlarla uyumlu, sürekli evrimleşen bir bilgi tabanı oluşmasıdır.

Bu makale, anket şablonlarını sürekli olarak iyileştiren Procurize’ın yeni meta‑öğrenme motorunu ortaya koyuyor. Az örnekli uyarlama, pekiştirme sinyalleri ve yaşayan bir bilgi grafiği sayesinde platform, yanıt gecikmesini azaltıyor, yanıt tutarlılığını artırıyor ve uyumluluk verilerini değişen düzenlemelerle hizalı tutuyor.