Cómo Jefferies optimizó las operaciones de trading de front-office con un asistente de IA en AWS
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Jefferies, un banco de inversión global, creó un asistente de IA en AWS para traders utilizando Strands Agents, Amazon Bedrock y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). El asistente permite a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural, recibiendo consultas SQL y visualizaciones al instante, reduciendo el tiempo para obtener análisis de días a segundos y mejorando la eficiencia de las operaciones de trading.
El banco de inversión Jefferies ha desarrollado un asistente de inteligencia artificial para los operadores de mesa, basado en AWS. La solución utiliza el SDK de código abierto Strands Agents, Amazon Bedrock (con el modelo Anthropic Claude) y Amazon Bedrock Knowledge Bases con las incrustaciones de Amazon Titan. El asistente se integra mediante herramientas MCP con diversas fuentes de datos: bases de datos en memoria, almacenes SQL y mensajes FIX. Los operadores pueden hacer preguntas en lenguaje natural, y el agente basado en un modelo de lenguaje de gran escala genera SQL, ejecuta consultas y visualiza los resultados. El sistema garantiza la seguridad a través de Amazon Bedrock Guardrails, filtrado de información de identificación personal y control de acceso a nivel de fila. Desde su lanzamiento, la solución ha mejorado la eficiencia, reducido la carga de trabajo del departamento de TI y democratizado el acceso a los datos. Jefferies planea desplegar el asistente a nivel global.
Fuente: AWS ML blog —
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