Ez a cikk egy újszerű, mesterséges intelligencia‑alapú megközelítést mutat be, amely a megerősítő tanulást használja a szabályozási megfelelőségi szcenáriók valós idejű automatikus optimalizálására. A megfelelőségi döntéseket szekvenciális cselekvéseknek tekintve a szervezetek képesek előre jelezni a downstream hatásokat, egyensúlyba hozni a kockázatot és az üzleti értéket, valamint folyamatosan alkalmazkodni a szabályozási változásokhoz manuális újratervezés nélkül.