Denne artikel introducerer en ny arkitektur, der kombinerer kontinuerlige‑lærings‑grafneuronale netværk med federerede datapipelines for at levere real‑time, multi‑regulatorisk overholdelses‑risikoforudsigelser. Den dækker de tekniske grundlag, systemdesign, sikkerhedsgarantier og praktiske implementeringstips, så virksomheder kan holde sig foran regulatoriske ændringer samtidig med at de bevarer dataprivatliv.