Bu makale, reinforcement learning kullanarak kendini optimize eden anket şablonları oluşturan yeni bir yaklaşımı inceliyor. Her yanıt, geri bildirim döngüsü ve denetim sonucunu analiz ederek sistem şablon yapısını, dilini ve kanıt önerilerini otomatik olarak iyileştirir. Sonuç, güvenlik ve uyum anketlerine daha hızlı, daha doğru yanıtlar, azalan manuel çaba ve gelişen düzenlemeler ve müşteri beklentilerine uyum sağlayan sürekli gelişen bir bilgi tabanı.