Dieser Artikel stellt eine neuartige Architektur vor, die kontinuierlich lernende Graph‑Neural‑Networks mit föderierten Datenpipelines kombiniert, um Echtzeit‑Risikovorhersagen für mehrere regulatorische Vorgaben zu liefern. Er behandelt die technischen Grundlagen, das Systemdesign, Sicherheitsgarantien und praktische Deployment‑Tipps und hilft Unternehmen, regulatorischen Änderungen vorauszubleiben und gleichzeitig die Daten‑Privatsphäre zu wahren.