Ovaj članak predstavlja novu arhitekturu koja kombinira kontinuirano‑učeće grafičke neuronske mreže s federiranim podatkovnim cjevovodima kako bi isporučila predviđanja rizika usklađenosti u stvarnom vremenu kroz više regulatornih okvira. Pokriva tehničke osnove, dizajn sustava, sigurnosne garancije i praktične savjete za implementaciju, pomažući poduzećima da ostanu ispred regulatornih promjena uz očuvanje privatnosti podataka.