Как Jefferies оптимизировала фронт-офисные торговые операции с помощью ИИ-ассистента на AWS
Amazon Web Services
Anthropic
Jefferies
Инвестиционный банк Jefferies разработал AI-ассистента для трейдеров на базе Amazon Bedrock, Strands Agents и MCP-инструментов. Решение позволяет задавать вопросы на естественном языке, получать SQL-запросы, визуализации и аналитику в реальном времени, сократив время анализа данных с дней до секунд.
Инвестиционный банк Jefferies создал AI-ассистента для фронт-офисных трейдеров, работающего на AWS. Решение использует агентный фреймворк Strands Agents, Amazon Bedrock с LLM Anthropic Claude, Amazon Bedrock Knowledge Bases для RAG и MCP-инструменты для подключения к источникам данных: in-memory БД, SQL-базам и FIX-сообщениям. Трейдер вводит запрос на естественном языке, LLM генерирует SQL,
Показать ещё ↓
- Сокращения
- SDK = Software Development Kit — комплект средств разработки
- LLM = Large Language Model — большая языковая модель
- MCP = Model Context Protocol — протокол контекста модели
- SQL = Structured Query Language — язык структурированных запросов
- PII = Personally Identifiable Information — личная информация
- RAG = Retrieval Augmented Generation — генерация с дополнением извлечением
- UI = User Interface — пользовательский интерфейс
- API = Application Programming Interface — программный интерфейс приложения
- AI/ML = Artificial Intelligence/Machine Learning — искусственный интеллект/машинное обучение
Источник: AWS ML blog —
оригинал