Dit artikel introduceert een nieuw architectuurontwerp dat zelf‑supervised multi‑modal leren en graf‑neuronale netwerken combineert om tekstueel, visueel en gestructureerd compliance‑bewijs in real‑time te fuseren. De aanpak levert directe besluitondersteuning terwijl privacy wordt gewaarborgd via federated learning en zero‑knowledge‑proof‑validatie, en positioneert zich als een next‑generation motor voor gereguleerde sectoren.