Wie Jefferies mit einem KI-Assistenten auf AWS die Front-Office-Trading-Operationen optimierte
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Jefferies, eine globale Investmentbank, entwickelte auf AWS einen KI-Assistenten für Trader unter Verwendung von Strands Agents, Amazon Bedrock und dem Model Context Protocol (MCP). Der Assistent ermöglicht es Nutzern, in natürlicher Sprache Fragen zu stellen und sofort SQL-Abfragen sowie Visualisierungen zu erhalten. Dadurch verkürzt sich die Zeit für die Analyse von Tagen auf Sekunden, was die Effizienz der Handelsoperationen verbessert.
Die Investmentbank Jefferies hat auf Basis von AWS einen KI-Assistenten für Händler im Front Office entwickelt. Die Lösung nutzt das Open-Source-SDK Strands Agents, Amazon Bedrock (mit dem Anthropic Claude Modell) sowie Amazon Bedrock Knowledge Bases mit Amazon Titan Embeddings. Der Assistent ist über MCP-Tools mit verschiedenen Datenquellen integriert: In-Memory-Datenbanken, SQL-Speicher und FIX-Nachrichten. Händler können Fragen in natürlicher Sprache stellen, und der auf LLMs basierende Agent generiert SQL, führt Abfragen aus und visualisiert Ergebnisse. Das System gewährleistet Sicherheit durch Amazon Bedrock Guardrails, PII-Filterung und zeilenbasierte Zugriffskontrollen. Seit dem Start hat die Lösung die Effizienz gesteigert, die IT-Arbeitsbelastung reduziert und den Datenzugang demokratisiert. Jefferies plant, den Assistenten weltweit einzusetzen.
Quelle: AWS ML blog —
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