Dit artikel introduceert een nieuwe architectuur die voortdurende‑leer‑graph‑neural‑netwerken combineert met gefedereerde datapijplijnen om real‑time, multi‑regulatoire compliance‑risicovoorspellingen te leveren. Het behandelt de technische basis, systeemontwerp, beveiligingsgaranties en praktische implementatietips, zodat ondernemingen voorop blijven lopen bij regelgevingveranderingen terwijl ze de gegevensprivacy behouden.