Hoe Jefferies met een AI-assistent op AWS de front-office tradingactiviteiten optimaliseerde
Amazon Web Services
Anthropic
Jefferies
Jefferies, een wereldwijde investeringsbank, bouwde met Strands Agents, Amazon Bedrock en het Model Context Protocol (MCP) een AI-assistent op AWS voor handelaren. De assistent stelt gebruikers in staat om in natuurlijke taal vragen te stellen, waarbij ze direct SQL-query's en visualisaties ontvangen, waardoor de tijd om analyses te verkrijgen wordt teruggebracht van dagen naar seconden en de efficiëntie van tradingactiviteiten verbetert.
De investeringsbank Jefferies heeft op basis van AWS een AI-assistent ontwikkeld voor handelaren op de frontoffice. De oplossing maakt gebruik van de opensource-SDK Strands Agents, Amazon Bedrock (met het Anthropic Claude-model) en Amazon Bedrock Knowledge Bases met Amazon Titan-embeddings. De assistent is via MCP-tools geïntegreerd met verschillende databronnen: in-memory databases, SQL-opslagplaatsen en FIX-berichten. Handelaren kunnen vragen in natuurlijke taal stellen, en de op LLM gebaseerde agent genereert SQL, voert queries uit en visualiseert resultaten. Het systeem waarborgt de beveiliging via Amazon Bedrock Guardrails, PII-filtering en toegangscontrole op rijniveau. Sinds de lancering heeft de oplossing de efficiëntie verbeterd, de IT-werkdruk verminderd en de toegang tot data gedemocratiseerd. Jefferies is van plan de assistent wereldwijd uit te rollen.
Bron: AWS ML blog —
origineel