Jefferies использует AI для оптимизации торговых операций на фронт-офисе

Jefferies, глобальная инвестиционная банка, внедрила AI-ассистента для фронт-офиса, который позволяет трейдерам получать аналитические данные в реальном времени без необходимости программирования или обращения к IT-отделам. Решение построено на SDK Strands Agents, использующем Large Language Models (LLMs), Amazon Bedrock и Knowledge Bases, что обеспечивает безопасное подключение к различным источникам данных через стандарт Model Context Protocol (MCP).

Основная идея — создание диалогового интерфейса, который позволяет трейдерам задавать вопросы на естественном языке и получать структурированные ответы, включая SQL-запросы и визуализации. В системе реализована интеграция с существующей инфраструктурой Jefferies, включая базы данных и системы обмена сообщениями, что обеспечивает быструю обработку запросов и высокую точность данных.

Использование Amazon Bedrock и MCP позволяет системе быть масштабируемой и гибкой, а разделение функций между моделями и визуализационными движками помогает избегать ошибок и сохранять точность данных. В результате, трейдеры могут быстрее принимать решения, что повышает конкурентоспособность банка.

Опыт Jefferies показывает, что внедрение AI-ассистентов в торговые операции способствует сокращению времени на подготовку аналитики, снижению нагрузки на IT и развитию культуры принятия решений на основе данных. В будущем компания планирует расширять использование AI, внедряя новые функции и интеграции, что укрепит её позиции на рынке.