https://blog.procurize.ai/uk/tags/continual-learning/Recent content in Continual Learning on Розумна автоматизація для анкет та комплаєнсуHugoukhttps://blog.procurize.ai/uk/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.procurize.ai/uk/continual-learning-graph-neural-networks-for-real-time-multi/<h1 id="постійне-навчання-графових-нейронних-мереж-для-прогнозування-ризику-дотримання-багатьох-регуляторних-вимог-у-реальному-часі">Постійне навчання графових нейронних мереж для прогнозування ризику дотримання багатьох регуляторних вимог у реальному часі</h1> <h2 id="вступ">Вступ</h2> <p>Сучасні підприємства одночасно працюють за десятками перетинаються регуляторних актів — <a href="https://gdpr.eu/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">GDPR</a>, <a href="https://oag.ca.gov/privacy/ccpa" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">CCPA</a>, <a href="https://www.hhs.gov/hipaa/index.html" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">HIPAA</a>, <a href="https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">PCI‑DSS</a>, <a href="https://www.iso.org/standard/27001" target="_blank" rel="noreferrer nofollow">ISO 27001</a> та галузевих вимог. Ландшафт комплаєнсу — це <strong>динамічний граф</strong>, у якому політики, контролі та події ризику постійно змінюються. Традиційні правила‑базовані движки та статичні моделі машинного навчання не встигають за темпом змін, що призводить до затримок у виявленні ризиків, дорогих прогалин в аудитах та втрачених бізнес‑можливостей.</p>