У статті розглядається, як новий двигун **Моделювання намірів регулятивних вимог у реальному часі** від Procurize використовує ШІ для розуміння законодавчого наміру, миттєвого адаптування відповідей в анкетах і підтримання точності доказів відповідності в умовах змінюваних стандартів.

У цій статті розглядається нова інтеграція підкріплювального навчання (RL) у платформу автоматизації анкет Procurize. Розглядаючи кожен шаблон анкети як агента RL, який навчається на основі зворотного зв’язку, система автоматично налаштовує формулювання запитань, прив’язку доказів та пріоритетність розташування. Результат — швидша обробка, вища точність відповідей і безперервно еволюціонуюча база знань, що відповідає змінюваним нормативним вимогам.