本文探讨了将强化学习（RL）引入 Procurize 问卷自动化平台的创新做法。通过将每个问卷模板视为能够从反馈中学习的 RL 代理，系统会自动调整问题措辞、证据映射和优先级排序。由此带来更快的响应速度、更高的答案准确性，以及能够随监管环境变化而持续演进的知识库。

本文探讨了一种新颖方法，使用强化学习创建自我优化的问卷模板。通过分析每个答案、反馈回路和审计结果，系统自动完善模板结构、措辞和证据建议。其结果是更快、更准确地响应安全和合规问卷，减少人工工作量，并且持续改进的知识库能够适应不断变化的法规和客户期望。