Denna artikel introducerar en ny arkitektur som kombinerar kontinuerligt lärande grafnätverk med federerade datapipelines för att leverera realtids‑ och multi‑regulatoriska efterlevnadsriskprognoser. Den täcker de tekniska grunderna, systemdesign, säkerhetsgarantier och praktiska implementeringstips, och hjälper företag att ligga steget före regulatoriska förändringar samtidigt som datasekretessen bevaras.