Denna artikel introducerar en ny arkitektur som kombinerar kvantaccelererad federated learning, multimodal retrieval‑augmented generation och dynamiska kunskapsgrafer för efterlevnad. Den förklarar hur tillvägagångssättet levererar låg latens, integritetsskyddad bevissyntes för realtidsregulatorisk efterlevnad över distribuerade företag, samtidigt som den hanterar skalbarhets-, säkerhets- och förklarbarhetsutmaningar.