Este artículo presenta una arquitectura novedosa que combina redes neuronales de grafos de aprendizaje continuo con canalizaciones de datos federadas para ofrecer predicciones de riesgo de cumplimiento multirregulatorio en tiempo real. Cubre los fundamentos técnicos, el diseño del sistema, las garantías de seguridad y consejos prácticos de implementación, ayudando a las empresas a anticiparse a los cambios regulatorios mientras preservan la privacidad de los datos.