Эта статья исследует новый подход, основанный на ИИ, который использует обучение с подкреплением для автоматической оптимизации сценариев регулятивного соответствия в реальном времени. Рассматривая решения по соответствию как последовательные действия, организации могут прогнозировать их последующее влияние, балансировать риск и бизнес‑ценность и постоянно адаптироваться к изменениям нормативов без ручного переинжиниринга.