Syndasis — Domain-Native AI Agents for Regulated & Complex Enterprise Work

How It Works

제품은 늘어나고,
기반기술은 깊어집니다

도메인은 달라도 작동 방식은 같습니다. 문서 지능·규범 내재화·계량 예측·판단근거 엔진 위에서, AI가 판단하고 사람이 확정하고 기존 시스템이 실행합니다.

문서·데이터 이해

계약서·규격서·통관서류·결산 데이터를 HWP·PDF·DOCX·Excel 그대로, ERP·SCM·CRM 데이터를 연동해 읽습니다. 별도 전처리나 포맷 변환이 필요 없습니다.

규범·예측 기반 판단과 근거 제시

업무 유형에 따라 Rule·RAG·ML·LLM을 라우팅해 판단합니다. 단일 LLM에 맡기지 않으며, 모든 판단에 근거 조항·계산 과정·신뢰도가 함께 붙습니다.

담당자 승인 → 기존 시스템 실행 → 이력 기록

계약 확정·발주·지급·수출입 신고 같은 확정행위는 사람이 승인합니다. 승인된 결과는 ERP·WMS·CF 엔진에 반영되고 전 과정이 Audit Trail로 남습니다.

PDFCommercial_Invoice_IMP-2026-0912.pdf1.2 MB

HWP구매계약서_해외브랜드A_v3.hwp2.4 MB

HWPKDS-0050-0027_규격서_v3.hwp2.1 MB

DOCXIFRS17_계리가정_2026Q2.docx892 KB

수출입 Agent · Document AI → Rule+RAG

서류 교차대조 — Invoice vs PO

수량 1,000 vs 발주 980 → 불일치
근거: 구매계약 §3.2 허용오차 ±1% 초과 → 부분입고 권고

통관 요건 판정

C/O 원산지 표기 적합 · HS Code 후보 2건 · 필수 서류 누락 없음

신뢰도

93%

부분입고 980 EA 판정안담당자 승인 대기

부분입고 확정 · 초과분 반송승인

ERP 매입전표 · WMS 입고 반영실행 완료

거래처 안내문 초안 (고객지원 Agent)자동 생성

감사 추적 (Audit Trail)100% 기록

승인·수정 이력업무규칙 학습 반영

Why Syndasis

왜 Syndasis인가

범용 AI 서비스가 구조적으로 진입하지 못하는 영역에서,

우리가 지키는 네 가지 원칙입니다.

도메인 규범을 엔진에 내재화합니다

ChatGPT에 계약서를 붙여넣으면 그럴듯한 요약이 나옵니다. 하지만 IFRS17·K-ICS 기준으로 계리가정을 검증하고, KDS 조항을 정확히 인용하고, 수출입 서류를 계약 조건과 대조하려면 규범이 내재화된 엔진이 필요합니다. 같은 프레임워크에서 도메인만 교체해 재사용하므로 새 산업 진입이 빠릅니다.

판단은 AI가, 확정은 사람이 합니다

규제기관, 감사인, 경영진은 블랙박스를 받아들이지 않습니다. 모든 산출물에 근거 조항·계산 과정·신뢰도 점수가 붙고, 계약 서명·발주 확정·지급·수출입 신고 같은 법적·재무적 확정행위는 담당자 승인 후에만 실행됩니다.

기존 시스템을 교체하지 않습니다

보험사의 CF 엔진, 방산기업의 문서 체계, 기업의 ERP·SCM·CRM·WMS·관세 시스템 — 모두 그대로 둡니다. Syndasis는 판단·문서작성·예외처리 계층만 그 위에 얹습니다. 전환비용과 도입 저항이 낮습니다.

폐쇄망에서도, 클라우드에서도

SaaS·On-Premises·Hybrid를 하나의 아키텍처로 지원합니다. 국방 보안망과 금융 망분리부터 빠른 도입이 중요한 제조·유통 클라우드까지 같은 제품군으로 대응합니다.

Use Cases

어떤 순간에 사용하나요

Syndasis 제품이 실제로 작동하는 네 가지 상황입니다.

공급망 AI 에이전트 · Multi-Agent Re-planning

재고 부족이 예상됩니다.
구매·계약·조달·통관을 한 번에 판단해야 합니다.

담당자는 ERP·WMS·계약서·이메일·통관 시스템을 오가며 발주 수량, 계약 조건, 납기, 서류 요건을 따로 확인합니다. 통관이 지연되면 처음부터 다시 검토합니다.

→구매 Agent가 판매·재고·입고예정 데이터로 발주 필요성·수량·시점을 판단하고, 계약 Agent가 브랜드 본사와의 발주 시점·수량·단가 약정을 대조

→조달 Agent가 공급사 납기·공급위험을 분석하고, 수출입 Agent가 통관 요건·필수 서류·HS Code 후보를 사전 검증. 모든 판단에 근거 첨부

→담당자 승인 후 ERP·WMS에 발주 반영. 통관 보류가 발생하면 조달 Agent가 대체 조달·분할 선적 대안을 제시하고 고객지원 Agent가 영향 주문·고객을 식별해 안내문 초안 생성

실증 목표: 수출입 서류 검증 시간 50% 단축 · 업무처리 자동화율 70% · 예외상황 재계획 성공률 90%. 판단근거·승인·이력 100% 기록.

AI-Milspec · Defense Specification Analysis Platform

납품 문서가 기준 규격을
충족하는지 검증해야 합니다.

전문가 1인이 KDS 수백 조항을 수동으로 납품 문서와 대조. 2주 소요, 누락 리스크 상시 존재. 문서는 외부망으로 반출할 수 없습니다.

→납품 문서와 기준 규격서를 폐쇄망에서 AI가 자동 파싱 (HWP·PDF·DOCX 다중 포맷)

→각 요구사항에 대해 충족·미충족·부분충족·해당없음 4단계 자동 판정 + 근거 조항·신뢰도 점수 생성

→전체 준수율·미충족 항목 우선순위·조치 권고사항이 담긴 감사 보고서 자동 출력. 최종 판정은 담당 엔지니어가 확정

결과: 전문가 2~4주 소요 업무를 수십 분으로 단축. 인용 정확도 90%+, 폐쇄망 완전 독립 구동.

보험 리스크 플랫폼 · Assumption AI Hub + AI Proxy Simulator

계리가정 산출은 끝났는데,
검증과 손익분석은 아직 엑셀입니다.

CF 엔진이 계산을 끝내도 계리가정 매핑·검증·승인과 손익 변동요인 분석은 수작업. 감사 추적은 엑셀 파일 사이에서 끊어집니다.

→EngineConnect가 Moses·Prophet 등 CF 엔진 산출물을 API로 비침습 연동 (엔진 교체 불필요), FDP가 원천 데이터 검증·보정

→Assumption AI Hub가 계리가정 매핑→산출→검증→승인 워크플로를 자동화하고, AI Proxy Simulator가 12시간 시나리오를 1분 안에 재계산

→AI Attribution Analyzer가 손익·자본 변동 원인을 XAI로 분해하고, Auto-Report가 규제 양식 보고서와 Audit Trail을 자동 생성

결과: 결산 리드타임 3~4주 → T+1. 보고서 작성 시간 90% 단축. 감사 대응 증빙 자동 준비.

여신 리스크 플랫폼 Horizon · Lifetime PD + 근거 문장

첫 거래 소상공인 신청입니다.
실행 여부와 그 이유를 함께 남겨야 합니다.

신용점수와 단일 시점 부도확률만으로는 거치기간 종료 시점에 위험이 몰리는 구조가 보이지 않습니다. 이력이 얇은 신청인은 결측이 곧 감점이 되고, 판정 사유는 문서로 따로 만들어야 합니다.

→이산시간 생존분석 + XGBoost 앙상블이 실행 후 시점별·누적 부도확률 곡선과 세분 등급을 산출. 이력이 얇은 항목은 감점이 아니라 신뢰도 보정으로 처리

→비용가중 임계값에 따라 우선처리·검토·심층심사 3구간으로 라우팅되고, 점수를 계산한 것과 같은 SHAP 축에서 근거 3~5문장이 생성

→담당자가 확정합니다. 자동 거절은 없습니다. 시스템 판정과 다른 결정에는 사유가 기록되고, 근거 문장이 포함된 통지가 신청인에게 나갑니다

검증 규율: 시간외(OOT) 분할만 사용, 전 난수 seed 고정, 동결본 재현 편차 1.8e-7. 공정성(DP·EO)과 드리프트(PSI·CSI)는 문서가 아니라 화면에 공시.

규칙이 복잡할수록,
AI 에이전트가 풉니다.

네 가지
플랫폼 제품

제품은 늘어나고,
기반기술은 깊어집니다

왜 Syndasis인가

어떤 순간에 사용하나요

규칙과 예외가 복잡한 곳에서,
AI 에이전트가 만드는 차이

규칙이 복잡할수록,AI 에이전트가 풉니다.

네 가지플랫폼 제품

제품은 늘어나고,기반기술은 깊어집니다

왜 Syndasis인가

어떤 순간에 사용하나요

규칙과 예외가 복잡한 곳에서,AI 에이전트가 만드는 차이

규칙이 복잡할수록,
AI 에이전트가 풉니다.

네 가지
플랫폼 제품

제품은 늘어나고,
기반기술은 깊어집니다

규칙과 예외가 복잡한 곳에서,
AI 에이전트가 만드는 차이