У цій статті розглядається новий підхід, який використовує підкріплювальне навчання для створення самооптимізуючих шаблонів опитувальників. Аналізуючи кожну відповідь, цикл зворотного зв’язку та результати аудиту, система автоматично уточнює структуру шаблону, формулювання та рекомендації щодо доказової бази. Результат – швидші, точніші відповіді на питання безпеки та відповідності, зменшення ручних зусиль і постійно покращувана база знань, що адаптується до змін регуляцій і очікувань клієнтів.

Команди з закупівель та безпеки стикаються з застарілими доказами та непослідовними відповідями на анкети. У цій статті пояснюється, як Procurize AI використовує постійно оновлюваний граф знань, живлений технологією Retrieval‑Augmented Generation (RAG), щоб миттєво оновлювати та валідувати відповіді, зменшуючи ручну працю й підвищуючи точність і можливість аудиту.