Šiame straipsnyje pristatoma novatoriška architektūra, kuri sujungia nuolatinio mokymosi grafų neuroninius tinklus su federaciniais duomenų kanalais, siekiant teikti realaus laiko, daugių reguliavimų atitikties rizikos prognozes. Aptariami techniniai pagrindai, sistemos dizainas, saugumo garantijos ir praktiniai diegimo patarimai, padedantys įmonėms išlikti priekyje reguliavimo pokyčių, išlaikant duomenų privatumą.