Continual Learning on Умна автоматизация за въпросници и съответствиеhttps://blog.procurize.ai/bg/tags/continual-learning/Recent content in Continual Learning on Умна автоматизация за въпросници и съответствиеHugobgПродължително обучение на графови невронни мрежи за прогнозиране на риска в реално време при многорегулаторно съответствиеhttps://blog.procurize.ai/bg/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/bg/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/<h1 id="продължително-обучение-на-графови-невронни-мрежи-за-прогнозиране-на-риска-в-реално-време-при-многорегулаторно-съответствие">Продължително обучение на графови невронни мрежи за прогнозиране на риска в реално време при многорегулаторно съответствие</h1> <h2 id="въведение">Въведение</h2> <p>Днес предприятията се справят с десетки препокриващи се регулации — <a href="https://gdpr.eu/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">GDPR</a>, <a href="https://oag.ca.gov/privacy/ccpa" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">CCPA</a>, <a href="https://www.hhs.gov/hipaa/index.html" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">HIPAA</a>, <a href="https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">PCI‑DSS</a>, <a href="https://www.iso.org/standard/27001" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">ISO 27001</a> и специфични за индустрията изисквания. Ландшафтът на съответствието е <strong>динамичен граф</strong>, където политиките, контролите и събитията с риск постоянно се променят. Традиционните правила‑базирани двигатели и статичните модели за машинно обучение се затрудняват да поддържат темпото, което води до забавено откриване на рискове, скъпи пропуски в одита и пропуснати бизнес възможности.</p>