Company — Syndasis

SYNDASIS문제를 목격하다

아시아 전역의 보험사에서 IFRS17·K-ICS 시스템을 구축하면서 반복해서 목격한 장면이 있었습니다.

수백억 원짜리 CF 엔진이 도입됩니다. 계산은 완벽합니다. 하지만 그 결과를 결산 보고서로 연결하는 마지막 구간에서 엔지니어들은 다시 엑셀을 엽니다.

방산 현장도 다르지 않았습니다. 경력 15년의 규격 담당 엔지니어가 수백 종의 규격서를 기억에 의존해 추적합니다.

유통·제조 기업의 공급망도 마찬가지였습니다.

담당자는 ERP·WMS·계약서·이메일·통관 시스템을 오가며 서류를 대조하고 발주를 판단합니다. 예외가 생기면 처음부터 다시 검토합니다.

SYNDASIS공통점을 발견하다

세 영역은 완전히 달라 보였습니다. 하지만 구조는 놀랍도록 같았습니다.

법규와 계량모형이 판단을 지배하는 업무는 '설명 가능한 근거'를 요구하고, 파트너·시스템·예외가 얽힌 업무는 '상황별 최적 판단'을 요구합니다. 둘 다 문서를 요약하는 범용 AI로는 풀리지 않습니다.

그리고 이 모든 것은 AI 에이전트로 바꿀 수 있었습니다. 단, 그 도메인의 규범을 엔진에 내재화하고, 판단의 근거를 함께 내놓는 에이전트로.

SYNDASIS회사를 만들다

2026년 1월, Syndasis를 설립했습니다. 우리가 만들고 싶은 변화는 이런 장면들입니다.

2주였던 규격서 검토 기간이 수십 분으로 줄어드는 것.

AI-Milspec · 방산 규격 분석

수입 서류 검증이 끝난 뒤, 담당자가 '승인' 버튼만 누르는 것.

공급망 AI 에이전트 · 계약·구매·조달·수출입

결산 마감 전날 밤, 엑셀을 닫는 것.

보험 리스크 플랫폼 · IFRS17·K-ICS

대출 거절 사유를 담당자가 문장으로 설명할 수 있는 것.

여신 리스크 플랫폼 Horizon · 시점별 부도확률

그것이 우리가 만들고 싶은 차이입니다.

같은 문제를 같은 방식으로
풀고 싶은 분을 찾습니다

Syndasis가 푸는 문제는 작지 않습니다. 보험, 방산, 공급망 모두 규범과 데이터, 예외가 매우 높은 밀도로 얽혀 있습니다.
우리는 복잡한 규칙을 이해하고, 그것을 판단하는 AI 에이전트로 바꾸며, 현장에서 쓰이는 제품으로 만드는 사람들과 함께하고 싶습니다.

규범과 데이터가 얽힌 업무에서,
같은 구조의 문제를 봤습니다.