Denna artikel introducerar en ny Prediktiv efterlevnadsgap‑prognosmotor som kombinerar generativ AI, federerad inlärning och kunskaps‑graf‑förstärkning för att förutsäga kommande säkerhetsfrågeformulärspunkter. Genom att analysera historiska revisionsdata, regulatoriska färdplaner och leverantörsspecifika trender förutspår motorn gap innan de uppstår, vilket gör det möjligt för team att på förhand förbereda bevis, policyuppdateringar och automatiseringsskript, och dramatiskt minska svarsfördröjning samt revisionsrisk.