https://blog.procurize.ai/hi/tags/continual-learning/Recent content in Continual Learning on प्रश्नावली और अनुपालन के लिए स्मार्ट स्वचालनHugohihttps://blog.procurize.ai/hi/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/hi/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/<h1 id="रयलटइम-मलटरगलटर-कपलयस-रसक-फरकसटग-क-लए-कटनअल-लरनग-गरफ-नयरल-नटवरकस">रियल‑टाइम मल्टी‑रेगुलेटरी कंप्लायंस रिस्क फोरकास्टिंग के लिए कंटिनुअल लर्निंग ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स</h1> <h2 id="परचय">परिचय</h2> <p>आज के एंटरप्राइज़ेज़ को दर्जनों ओवरलैपिंग नियमन को संभालना पड़ता है—<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>, और उद्योग‑विशिष्ट आदेश। कंप्लायंस परिदृश्य एक <strong>डायनामिक ग्राफ</strong> है जहाँ नीतियां, नियंत्रण, और रिस्क इवेंट लगातार बदलते रहते हैं। पारंपरिक नियम‑आधारित इंजन और स्थिर मशीन‑लर्निंग मॉडल गति बनाए रखने में संघर्ष करते हैं, जिससे रिस्क डिटेक्शन में देरी, महंगे ऑडिट गैप, और व्यावसायिक अवसरों का नुकसान होता है।</p>