Cómo Jefferies optimizó las operaciones de trading de front-office con un asistente de IA en AWS
Amazon Web Services
Anthropic
Jefferies
El banco de inversión Jefferies desarrolló un asistente de IA para traders basado en Amazon Bedrock, Strands Agents y herramientas MCP. La solución permite hacer preguntas en lenguaje natural, recibir consultas SQL, visualizaciones y análisis en tiempo real, reduciendo el tiempo de análisis de datos de días a segundos.
Инвестиционный банк Jefferies создал AI-ассистента для фронт-офисных трейдеров, работающего на AWS. Решение использует агентный фреймворк Strands Agents, Amazon Bedrock с LLM Anthropic Claude, Amazon Bedrock Knowledge Bases для RAG и MCP-инструменты для подключения к источникам данных: in-memory БД, SQL-базам и FIX-сообщениям. Трейдер вводит запрос на естественном языке, LLM генерирует SQL, выполняет его и возвращает результат с визуализациями. Система включает аутентификацию через Amazon EKS, мониторинг через Amazon Bedrock Guardrails для фильтрации PII и разграничения прав доступа. Для снижения риска галлюцинаций визуализации генерирует отдельный движок, а не LLM. In-memory БД обеспечивают низкую задержку. Jefferies планирует глобальное развёртывание решения. Ассистент уже показал измеримый рост эффективности, сократил время IT на создание дашбордов и демократизировал доступ к данным.
Fuente: AWS ML blog —
original
