Dieser Artikel stellt eine neuartige, selbstlernende Evidenz‑Mapping‑Engine vor, die Retrieval‑Augmented Generation (RAG) mit einem dynamischen Wissensgraphen kombiniert. Erfahren Sie, wie die Engine automatisch Evidenz extrahiert, zuordnet und validiert, sich an regulatorische Änderungen anpasst und in bestehende Compliance‑Workflows integriert, um die Antwortzeit um bis zu 80 % zu reduzieren.

Dieser Artikel untersucht die neuartige Integration von Reinforcement Learning (RL) in Procurizes Plattform zur Automatisierung von Fragebögen. Indem jede Fragebogenvorlage als RL‑Agent behandelt wird, der aus Feedback lernt, passt das System automatisch die Formulierung von Fragen, die Zuordnung von Nachweisen und die Prioritätsreihenfolge an. Das Ergebnis sind schnellere Durchlaufzeiten, höhere Antwortgenauigkeit und eine kontinuierlich weiterentwickelnde Wissensbasis, die sich an die sich ändernden regulatorischen Rahmenbedingungen anpasst.