У цій статті представлено нову архітектуру, що поєднує графові нейронні мережі з постійним навчанням та федеративні конвеєри даних для надання прогнозів ризику дотримання у реальному часі для кількох регуляторних сфер. Описуються технічні основи, дизайн системи, гарантії безпеки та практичні рекомендації щодо впровадження, допомагаючи підприємствам випереджати зміни у законодавстві, зберігаючи конфіденційність даних.