Artikel ini mengeksplorasi integrasi baru antara pembelajaran penguatan (RL) ke dalam platform otomasi kuesioner Procurize. Dengan memperlakukan setiap templat kuesioner sebagai agen RL yang belajar dari umpan balik, sistem secara otomatis menyesuaikan penyusunan pertanyaan, pemetaan bukti, dan urutan prioritas. Hasilnya adalah waktu respons yang lebih cepat, akurasi jawaban yang lebih tinggi, dan basis pengetahuan yang terus berkembang selaras dengan perubahan regulasi.

Artikel ini membahas bagaimana graf pengetahuan berbasis AI dapat digunakan untuk secara otomatis memvalidasi respons kuesioner keamanan secara real time, memastikan konsistensi, kepatuhan, dan bukti yang dapat dilacak di berbagai kerangka kerja.