Como a Jefferies Otimizou Operações de Trading com um Assistente de IA na AWS
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Anthropic
Jefferies
A Jefferies, um banco de investimento global, construiu um assistente de IA na AWS para traders usando Strands Agents, Amazon Bedrock e o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). O assistente permite que os usuários façam perguntas em linguagem natural, recebendo consultas SQL instantâneas e visualizações, reduzindo o tempo para obter análises de dias para segundos e melhorando a eficiência das operações de trading.
O banco de investimentos Jefferies desenvolveu um assistente de IA para traders da mesa de operações baseado na AWS. A solução utiliza o SDK de código aberto Strands Agents, o Amazon Bedrock (com o modelo Anthropic Claude) e o Amazon Bedrock Knowledge Bases com embeddings do Amazon Titan. O assistente é integrado por meio de ferramentas MCP com diversas fontes de dados: bancos de dados in-memory, armazenamentos SQL e mensagens FIX. Os traders podem fazer perguntas em linguagem natural, e o agente baseado em modelo de linguagem de grande porte (LLM, na sigla em inglês) gera SQL, executa consultas e visualiza os resultados. O sistema garante segurança por meio do Amazon Bedrock Guardrails, filtragem de Informações Pessoais Identificáveis (PII, na sigla em inglês) e controle de acesso no nível de linha. Desde o lançamento, a solução melhorou a eficiência, reduziu a carga de trabalho de TI e democratizou o acesso aos dados. A Jefferies planeja implantar o assistente globalmente.
Fonte: AWS ML blog —
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