How Jefferies Optimized Front-Office Trading Operations with an AI Assistant on AWS
Amazon Web Services
Anthropic
Jefferies
Investment bank Jefferies developed an AI assistant for traders based on Amazon Bedrock, Strands Agents, and MCP tools. The solution allows asking questions in natural language, receiving SQL queries, visualizations, and real-time analytics, reducing data analysis time from days to seconds.
Банк инвестиций Jefferies создал AI-ассистента для трейдеров фронт-офиса, работающего на AWS. Решение использует агентный фреймворк Strands Agents, Amazon Bedrock с языковой моделью Anthropic Claude, Amazon Bedrock Knowledge Bases для RAG и MCP-инструменты для подключения к источникам данных: базам данных в оперативной памяти, 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 (персонально идентифицируемой информации) и разграничения прав доступа. Для снижения риска галлюцинаций визуализации генерирует отдельный движок, а не LLM. Базы данных в оперативной памяти 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.
Sumber: AWS ML blog —
asli