red_mad_product

ИИ уже торгует на бирже. А вы? 💵💵💵

Сегодня выходим с новым выпуском 2ТОК — про ИИ в инвестициях. В гостях Евгений Коган, инвестбанкир с 35-летним стажем и автор медиасистемы bitkogan, и Вячеслав Благирев, который строит ИИ-инструменты для трейдеров в ФГ «Финам».

Ловите хайлайты эпизода:

1️⃣ За год ИИ стали упоминать в разговорах с трейдерами в восемь раз чаще. И это только начало изменений, которые происходят на рынке.

2️⃣ На бирже появился новый тип игрока — ИИ-нейтив трейдер. Такие люди приходят без финансового образования и учатся торговать исключительно через диалог с ИИ. Среди опрошенных их уже 8%, причём они остаются на рынке и зарабатывают.

3️⃣ Два часа работы теперь укладываются в десять минут. Именно столько занимает анализ облигации и расчёт кредитного рейтинга эмитента с помощью ИИ и финансовых данных. По масштабу изменений это сравнивают с приходом высокочастотной торговли в 2009 году.

4️⃣ Даже опытные аналитики верят галлюцинациям ИИ. Практически каждый хотя бы раз принимал уверенный, но ошибочный ответ модели за достоверный.

5️⃣ 60% трейдеров с работающими алгоритмическими стратегиями вообще не умеют программировать. Код за них пишет ИИ, и некоторые даже не до конца понимают, что там написано.

И это только часть разговора. Досмотрите до конца — там самое интересное. Выпуск 2ТОК на YouTube и VK.

↗️ red_mad_robot

Самый скучный финтех в мире, который перевёл £145 миллиардов. Почему Wise хочет стать невидимкой 😊

Это финальный пост из серии с анализом крупных международных финтехов от Евгении Черкашиной, партнёра практики Дискавери в red_mad_robot.

История Wise (бывшего TransferWise) началась с боли. Два эстонца в Лондоне устали терять деньги на банковских комиссиях при переводах на родину.

Они придумали гениальный P2P-механизм. Вы переводите деньги в Британии, а ваш адресат получает деньги с локального счета Wise в Эстонии. Проблема на старте: трансграничные грабежи от банков. Ключевая идея: устранить длинную цепочку банков корреспондентов при переводах, каждый из которых берет свою комиссию. Целевая аудитория: иностранные работники, экспаты и фрилансеры.

Сегодня у них 15.6 млн активных клиентов, а объем переводов достиг £145.2 млрд.

Wise решает проблему мировых финансовых границ для глобального бизнеса и цифровых кочевников.

Они зарабатывают на микроскопической, но кристально прозрачной комиссии с объёма переводов. Но парадокс в том, что клиенты им настолько доверяют, что теперь просто хранят на счетах Wise £21.5 млрд. Wise размещает эти деньги и зарабатывает огромный процентный доход (Assets).

На что они делают ставку?⚡️

На то, чтобы исчезнуть. Их главный продукт будущего — Wise Platform. Они встраивают свой движок внутрь других банков (HSBC) и корпораций (Google, Amazon). Они больше не хотят быть просто приложением в вашем телефоне, они становятся кровеносной системой мировых финансов. Около 60% B2B-клиентов уже используют несколько их фичей одновременно.

Решите одну узкую боль лучше всех в мире. И вам без боя отдадут ключи от всех сейфов.

Больше про стратегии продуктов и клиентский опыт — в канале Евгении @collector_of_experience☝

Вы можете ненавидеть банки, но вы не сможете ненавидеть Monzo. Как конвертировать чистую эмпатию в £60.5 млн прибыли ⚡

Это второй пост из серии с анализом крупных международных финтехов от Евгении Черкашиной, партнёра практики Дискавери в red_mad_robot.

Когда-то Monzo появились с яркой коралловой картой, которая взорвала серый британский финтех. Они выросли на краудфандинге. На старте Monzo решал проблему банковского высокомерия: они сделали расходы прозрачными, приложение интуитивным, а саппорт — человечным. Их целевой аудиторией были студенты и зумеры, которые боялись заходить в классические отделения банков.

Сейчас эти зумеры выросли, и Monzo тоже ↗️

Теперь они решают проблему финансовой фрагментации. Они хотят быть единственным эмоциональным хабом, где человек управляет всей своей жизнью.

Как конвертировать любовь в деньги? У Monzo индекс лояльности (NPS) замер на аномальной отметке +70, а 67% новых клиентов приходят по сарафанному радио. Но прибыль им приносят не объятия. Они зарабатывают на жёстком банковском бизнесе: выдаче кредитов, процентах по овердрафтам и платных премиум-тарифах.

Куда они бьют дальше? #⃣
• Их главная ставка — Monzo Investments и консолидация пенсий (Pensions). Они поняли: мало контролировать зарплату, нужно забрать управление капиталом.
• Вторая ставка — подписки для малого бизнеса и фрилансеров с автоматизацией налогов. И, конечно, очередной штурм рынка США.

Сначала вы лечите клиенту нервы, а потом он добровольно несёт вам свою пенсию. Любовь — самый высокомаржинальный продукт.

Больше про стратегии продуктов и клиентский опыт — в канале Евгении @collector_of_experience☝

Из карточки для отпуска в главного финансового хищника Европы. Как Revolut перестал быть удобным и заработал £1.7 млрд. ↗️

[Это серия постов с анализом крупных международных финтехов от Евгении Черкашиной, партнёра практики Дискавери в red_mad_robot]

Десять лет назад мы скачивали Revolut, чтобы купить евро без внушительной банковской комиссии. Проблема, которую они решали на старте, звучала просто: банки грабят нас на конвертации. Целевой аудиторией были путешественники и цифровые кочевники. Сегодня отпуск закончился, а Revolut превратился в тяжеловесный супер-апп.

Теперь они решают другую проблему: как заменить человеку и бизнесу вообще все финансовые инструменты. Их аудитория — глобальный средний класс и корпорации.

На чём они делают свои £4.5 млрд выручки и рекордные £1.7 млрд прибыли? Давно не на кэшбеках. Основные деньги приносят платные подписки (люди платят за тарифы Metal и Ultra, чтобы получить всё в одном окне), комиссии с крипты и трейдинга. Но их главная дойная корова сегодня — это Revolut Business. Они агрессивно забирают корпоративные расчёты и эквайринг (Revolut Pay) у традиционных эквайеров.

На что они делают ставку завтра? 🕐

Во-первых, ИИ-защита от мошенников. Только за год их алгоритмы заблокировали кражи на £475 млн. Безопасность снижает издержки и повышает доверие. Во-вторых, банковская лицензия в Британии. Теперь они смогут выдавать кредиты, а это — прямая дорога к астрономическим процентным доходам.

Хотите заработать миллиарды? Перестаньте быть просто удобными и станьте неизбежными.

Больше про стратегии продуктов и клиентский опыт — в канале Евгении Черкашиной @collector_of_experience☝

Зумеры генерируют рефераты, а бабушки... лечат душу. Разбор AI-трендов в поведении клиентов 2025

Пока мы спорили, заменит ли AI дизайнеров, он тихонько заменил нам друзей и шоппинг-ассистентов. Я тут зарылась в свежий отчет Capgemini (10 000 респондентов, 13 стран), и у меня для вас новости: хайп закончился, началась зависимость.

AI официально вошел в топ-3 подписок, за которые люди готовы платить, обогнав облачные хранилища. Важнее только Netflix и Spotify.

Вот 4 инсайта, которые заставили меня поднять бровь (и один, от которого стало не по себе):

👵 1. Бабушка говорит с GPT Мы думали, что AI — игрушка для молодых. Ага, конечно. Пока зумеры используют нейронки для учебы и креатива, 40% бумеров (59-77 лет) используют AI как «цифрового компаньона» для задушевных бесед.
Инсайт: Одиночество — это рынок. Если ваш стартап целится в Gen Z, вы упускаете платежеспособную аудиторию, которой просто нужно с кем-то поговорить (я наблюдаю изнутри много продуктов, которые упорно не хотят замечать эту адуиторию, так что ниша точно есть).

🛍 2. Agentic Commerce: «Купи мне это сам»
Мы стали настолько ленивыми, что нам лень даже гуглить.

71% потребителей хотят, чтобы AI был встроен в шоппинг. Мы входим в эру «Агентской коммерции»: скоро не вы будете искать пылесос, а ваш персональный AI-агент будет торговаться с AI-агентом магазина.

Actionable Insight для ритейла: Забудьте про SEO. Готовьтесь к GEO (Generative Engine Optimization). Если ваш товар непонятен для алгоритма, его не существует.

🔐 3. Парадокс доверия (Токсичные отношения)
Доверие к AI падает (с 72% до 58%), но использование... растет!. Люди боятся галлюцинаций и утечек данных, но продолжают пользоваться, потому что удобно. Actionable Insight: Приватность становится премиум-фичей. 53% людей готовы платить больше за AI-инструмент, который гарантирует, что их данные никуда не утекут. Безопасность теперь продает лучше, чем функционал.

📺 4. AI решает, что нам есть и смотреть
58% готовы доверить AI выбор сериала на вечер, а 41% — выбор ужина. Кажется, проблема выбора (Analysis Paralysis) нас так доконала, что мы рады делегировать свою свободную волю алгоритму.

Что с этим делать бизнесу?

Если вы в Health & Wellness: Делайте ставку на ментальное здоровье для старшего поколения. Они там, и они уже говорят с ботами.

Если вы в E-commerce: Готовьтесь к тому, что ваш «клиент» — это бот. Оптимизируйте данные так, чтобы их мог прочитать и сравнить робот.

Если вы делаете контент: Люди устали выбирать. Предлагайте не «широкий выбор», а «лучший выбор для тебя, сделанный AI».

👇 Вопрос в студию: А что вы уже доверяете нейросетям такого, что не могли себе раньше представить, что доверили бы в принципе кому-то?

Сам отчет положу в комментариях для внимательного изучения таким же любителям покопаться в исходниках)

Почему формула успеха в B2B не работает без CX‑аналитика↗️

Формула успеха цифрового продукта выглядит так:

(CJM + Clean Code + UX) × Customer Focus

В скобках база, без которой никуда, но умножается это всё только на счастье клиента. 

Почему это так работает?

Потому что очень легко попасть в ловушку ложного благополучия. Вроде бы клиент доволен — код чистый, макеты красивые, дедлайны бьются — значит, всё ок, но это иллюзия. Для клиента важен не только результат, но и как к нему пришли. Комфортно ли было взаимодействие? Достаточно ли погружали в проект, а может, наоборот, перегружали?

В повседневной гонке даже лучшие намерения команды могут трансформироваться в скрытые проблемы:
🔳гибкость перетекает в хаос,
🔳экспертные советы становятся давлением,
🔳прозрачность скатывается в информационный шум,
🔳инициативность превращается в самодеятельность.

Без внешней независимой оптики есть риск пропустить момент, когда клиенту стало дискомфортно.

Здесь в игру вступает CX-аналитик 😊

Это человек, который смотрит на проект глазами клиента, но не эпизодически, а системно:
🟥проектирует сбор обратной связи под B2B‑логику,
🟥проводит глубинные интервью со стейкхолдерами,
🟥рассчитывает метрики CSAT, CES, NPS по этапам,
🟥сегментирует сценарии взаимодействия с клиентами,
🟥даёт рекомендации для продукта, поддержки и менеджмента.

Что получает компания: понимание, как клиент видит работу на всех уровнях. Данные для управления ожиданиями, снижение оттока и база для долгосрочных партнёрств.

Что получает клиент: его контекст и фидбэк реально влияют на решения. Появляется предсказуемость в коммуникации и понятные правила взаимодействия. В итоге — ощущение партнёрства вместо разовой работы😍

Уже сегодня в 20:00 (МСК) руководитель портфеля проектов red_mad_robot Евгения Шатилова проведёт открытую лекцию о том, как PM управлять GenAI-инициативами 😍

Женя разберёт:
- чем GenAI-проекты отличаются от классических и какие навыки нужны PM, чтобы успешно их вести;
- как устроен полный цикл внедрения AI-инициативы и что делать менеджеру на каждой фазе;
- какие метрики показывают прогресс и помогают защищать решения перед стейкхолдерами;
- как выстраивать коммуникацию, когда результат зависит от данных, моделей и экспериментов, а не только от команды.

Регистрируйся ↗️

Новая карта LLM-практик в России: исследование red_mad_robot

Проводим опрос, чтобы понять, как разработчики, исследователи, продакты и основатели AI-стартапов используют LLM в своей повседневной работе. Ответы помогут зафиксировать реальные сценарии применения и определить, какие value-added сервисы действительно нужны пользователям, чтобы ускорить эксперименты и снизить затраты на работу с моделями.

📎 Опрос занимает 5–7 минут, а пройти его можно по ссылке.

После завершения исследования все участники получат аналитику об LLM, функциях и метриках, которые сегодня в фокусе у продвинутых команд в России.

#AI_moment #роботайм

↗️ red_mad_robot

Вайб Цех: как LLM меняют практику разработки

Один день — один цех, где производство кода становится совместной работой человека и модели. 25 октября проведём митап для инженеров и исследователей, работающих с LLM и GenAI, и разберёмся, как вайб-кодинг меняет саму структуру разработки.

↗️ Валерий Ковальский (red_mad_robot) откроет программу и расскажет, как разработчик переходит от написания кода к работе с целями и промптами.

↗️ Александр Абрамов (SberAI) продолжит темой эффективности LLM — от архитектуры до обучения с подкреплением.

↗️ А Максим Скорченко (red_mad_robot) покажет, как превратить модели в инструмент управления и сместить фокус с исполнения на результат.

В завершении — панельная дискуссия с участием спикеров из SberAI, Cloud.ru и СберТех.

Изучить всю программу и зарегистрироваться можно тут.

#AI_moment #роботайм

↗️ red_mad_robot

Запустили Telegram-бота для обращений — теперь с командой red_mad_robot можно связаться напрямую, без лишних точек входа.

Вопрос по продукту или посту, предложение о партнёрстве, фидбэк, идея или заявка — пишите. Сообщение попадёт в нужный канал, а ответ придёт прямо в чат.

Перейти к боту → @redmadmadbot

↗️ red_mad_product

🎉 Результаты розыгрыша:

🏆 Победитель:
1. Vladimir (@vladimir_lee)

✔️Проверить результаты

🚀 От инсайтов к структуре: наш подход к сегментации пользователей на качественных данных

На BiasConf 6 сентября расскажем, как мы сегментируем пользователей на основе качественных данных — используя персоны и портреты в адаптированной для наших задач форме, как часть подхода, доказавшего свою эффективность на практике.

Елизавета Скрыль, Product Manager NDT by red_mad_robot расскажет:
- Как мы формируем персоны и портреты — какие исследовательские и продуктовые задачи они для нас решают;
- Как пошагово воспроизвести наш подход
к формированию Персон и Портретов.

⭐️ Разыгрываем один билета на конференцию для тех, кто хочет услышать наш доклад

Как участвовать:
1️⃣ Проверь подписку на каналы red_mad_product и red_mad_dev.
2️⃣ Поставьте эмодзи сердечко ❤️ или огонёк 🔥 этому посту.
3️⃣ Нажмите кнопку «Участвую».

Итоги подведёт бот-рандомайзер 22 июля в 14:00.

Психическое здоровье — одно из ключевых направлений применения AI-компаньонов — на него приходится до 40% рынка.

Команда Discovery by red_mad_robot изучила, как разные продукты интегрируют AI в сервисы для ментального здоровья. Рассказываем в карточках о типологии решений, полезных практиках и системных проблемах растущего рынка, стоимостью $10,8 млрд.

А ещё у автора материала есть канал про применение AI в повседневных и рабочих задачах, подписывайтесь↗️