Šiame straipsnyje nagrinėjamas novatoriškas dirbtinio intelekto požiūris, naudojantis sustiprintinį mokymą automatiniam reguliavimo atitikties scenarijų optimizavimui realiu laiku. Traktuodamos atitikties sprendimus kaip sekvencinius veiksmus, organizacijos gali prognozuoti pasekmes, subalansuoti riziką ir verslo vertę bei nuolat prisitaikyti prie reguliavimo pokyčių be rankinio perkūrimo.