این مقاله به بررسی رویکرد نوآورانه‌ای می‌پردازد که با استفاده از یادگیری تقویتی، سناریوهای انطباق مقرراتی را به‌صورت زمان واقعی به‌طور خودکار بهینه می‌کند. با در نظر گرفتن تصمیمات انطباق به‌عنوان اقدامات متوالی، سازمان‌ها می‌توانند تأثیرات پس‌دستی را پیش‌بینی کرده، ریسک را نسبت به ارزش تجاری متعادل کنند و به‌صورت پیوسته به تغییرات مقرراتی بدون نیاز به بازمهندسی دستی سازگار شوند.