https://blog.procurize.ai/el/tags/continual-learning/Recent content in Continual Learning on Έξυπνη αυτοματοποίηση για ερωτηματολόγια & συμμόρφωσηHugoelhttps://blog.procurize.ai/el/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/el/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/<h1 id="συνεχής-μάθηση-γραφηματικών-νευρωνικών-δικτύων-για-πραγματικόχρόνο-πολυρυθμιστική-πρόβλεψη-κινδύνου-συμμόρφωσης">Συνεχής Μάθηση Γραφηματικών Νευρωνικών Δικτύων για Πραγματικό‑Χρόνο Πολυρυθμιστική Πρόβλεψη Κινδύνου Συμμόρφωσης</h1> <h2 id="εισαγωγή">Εισαγωγή</h2> <p>Σήμερα οι επιχειρήσεις διαχειρίζονται δεκάδες αλληλοεπικαλυπτόμενους κανονισμούς—<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> και κλαδικές απαιτήσεις. Το τοπίο της συμμόρφωσης είναι ένα <strong>δυναμικό γράφημα</strong> όπου πολιτικές, έλεγχοι και γεγονότα κινδύνου εξελίσσονται συνεχώς. Τα παραδοσιακά συστήματα βασισμένα σε κανόνες και τα στατικά μοντέλα μηχανικής μάθησης δυσκολεύονται να κρατήσουν το ρυθμό, οδηγώντας σε καθυστερημένη ανίχνευση κινδύνου, ακριβές κενά ελέγχου και χαμένες επιχειρηματικές ευκαιρίες.</p>