Comment Jefferies a optimisé ses opérations de trading en front-office avec un assistant IA sur AWS
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Jefferies, une banque d'investissement mondiale, a développé un assistant IA sur AWS destiné aux traders, utilisant Strands Agents, Amazon Bedrock et le Model Context Protocol (MCP). Cet assistant permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel, obtenant instantanément des requêtes SQL et des visualisations, réduisant le temps d'obtention des analyses de plusieurs jours à quelques secondes et améliorant l'efficacité des opérations de trading.
La banque d'investissement Jefferies a développé un assistant IA pour les traders de front-office basé sur AWS. La solution utilise le SDK open-source Strands Agents, Amazon Bedrock (avec le modèle Anthropic Claude) et Amazon Bedrock Knowledge Bases avec les plongements Amazon Titan. L'assistant est intégré via des outils MCP à diverses sources de données : bases de données en mémoire, magasins SQL et messages FIX. Les traders peuvent poser des questions en langage naturel, et l'agent basé sur un grand modèle de langage génère du SQL, exécute des requêtes et visualise les résultats. Le système assure la sécurité via Amazon Bedrock Guardrails, le filtrage des informations personnelles identifiables et le contrôle d'accès au niveau des lignes. Depuis son lancement, la solution a amélioré l'efficacité, réduit la charge de travail informatique et démocratisé l'accès aux données. Jefferies prévoit de déployer l'assistant à l'échelle mondiale.
Source: AWS ML blog —
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