Тази статия представя нова архитектура, която комбинира графови невронни мрежи с продължително обучение и федеративни данни, за да предостави прогнози за риска в реално време при многорегулаторно съответствие. Тя обхваща техническите основи, дизайна на системата, гаранциите за сигурност и практични съвети за внедряване, помагайки на предприятията да бъдат пред регулаторните промени, като същевременно запазват поверителността на данните.