АгентыПрименение 🇺🇸 23.07.2026 20:01

Инвестиционный банк Jefferies запустил ИИ-помощника для трейдеров на AWS

AnthropicAnthropic Amazon Web ServicesAmazon Web Services Moonshot AIMoonshot AI
Инвестиционный банк Jefferies разработал на AWS агентного ИИ-ассистента для отдела фронт-офиса, который позволяет трейдерам задавать вопросы на естественном языке и мгновенно получать данные о клиентах, торговых паттернах и рыночных трендах без написания кода. Решение использует Amazon Bedrock, Anthropic Claude, Strands Agents и протокол MCP для генерации SQL-запросов и визуализации данных в реальном времени.
Глобальный инвестиционный банк Jefferies внедрил агентного ИИ-ассистента для трейдеров фронт-офиса, построенного на AWS. Решение решает проблему доступа к данным в реальном времени: трейдерам требовались дни или недели для получения аналитики через ИТ-отдел. Основой стал фреймворк Strands Agents (открытый SDK для построения ИИ-агентов) и протокол MCP, который через единый интерфейс подключает агента к разным источникам данных — репозиториям сделок, файлам FIX и in-memory базам. При запросе трейдера Amazon Bedrock вызывает LLM (Anthropic Claude), которая интерпретирует намерение, генерирует SQL и выполняет его. Ассистент встроен в существующую платформу Jefferies Global Flow Monitor. Для предотвращения галлюцинаций визуализации создаются отдельным движком, а не LLM. Для скорости используются in-memory базы данных. Решение уже сократило время на получение инсайтов, позволив трейдерам сосредоточиться на клиентах и стратегических решениях, и снизило нагрузку на ИТ-отдел по созданию дашбордов. Jefferies планирует глобальное развёртывание ассистента.
Сокращения
SDK = Software Development Kit — комплект средств разработки
SQL = Structured Query Language — язык структурированных запросов
LLM = Large Language Model — большая языковая модель
MCP = Model Context Protocol — протокол контекста модели
FIX = Financial Information Exchange — протокол обмена финансовой информацией
PII = Personally Identifiable Information — личная информация
RAG = Retrieval Augmented Generation — генерация с дополнением извлечением
Источник: AWS ML blog — оригинал

Наши прошлые публикации по теме

Есть свежие новости