Comment Jefferies a optimisé ses opérations de trading front-office avec un assistant IA sur AWS

La banque d'investissement Jefferies a créé un assistant IA pour les traders du front office, fonctionnant sur AWS. La solution utilise le cadre agentique Strands Agents, Amazon Bedrock avec le LLM Anthropic Claude, Amazon Bedrock Knowledge Bases pour le RAG et des outils MCP pour se connecter aux sources de données : bases de données in-memory, bases SQL et messages FIX. Le trader saisit une requête en langage naturel, le LLM génère du SQL, l'exécute et renvoie le résultat avec des visualisations. Le système inclut l'authentification via Amazon EKS, la surveillance via Amazon Bedrock Guardrails pour filtrer les données personnellement identifiables et la gestion des droits d'accès. Pour réduire le risque d'hallucinations, les visualisations sont générées par un moteur séparé, et non par le LLM. Les bases de données in-memory assurent une faible latence. Jefferies prévoit un déploiement mondial de la solution. L'assistant a déjà montré une augmentation mesurable de l'efficacité, a réduit le temps informatique nécessaire à la création de tableaux de bord et a démocratisé l'accès aux données.