RiskOps Lablive

Теорії у FinCrime багато: курси, сертифікації, типології. Бракує можливості пройти роботу аналітика руками: відкрити алерт, самостійно знайти сигнали в транзакціях і подіях, прийняти рішення й аргументувати його.

У компаніях цьому вчаться вже після того, як отримують доступ до реальних клієнтських даних, а навчальні кейси здебільшого закінчуються тестом із правильною відповіддю. RiskOps Lab дає пройти цей процес раніше і без ризику: на даних вигаданої фінтех-компанії, з письмовим rationale замість вибору варіанта.

Це свідомо нішевий продукт: його аудиторія обмежена людьми, які йдуть у Fraud, AML чи KYC або вже працюють там на старті кар'єри.

RiskOps Lab став моїм першим продуктом. Я робила його без продуктового досвіду і без discovery: ідея виросла з розриву між теорією і практикою, який я помітила сама. Найважливіше, що я винесла з проєкту: те, що мало б бути перевірене до розробки, я дізнавалась уже після запуску.

Перший такий інсайт: знайшлися продукти зі схожою ідеєю (AML-симулятори, практичні лабораторії, частина платні). Через це я змінила позиціонування: не «ідея без аналогів», а окрема категорія, у якій RiskOps Lab відрізняється форматом. Це робоче середовище, а не курс чи тест.

Другий: AML-фахівець, якому я показала продукт, сказав, що пітчив би такий інструмент бізнесу як навчальне середовище для аналітиків. Це не підтвердження B2B, а сценарій, який я спочатку не закладала: онбординг junior-аналітиків усередині компаній. Тому наступну ітерацію я хочу почати з перевірки гіпотез B2C і B2B, а не з нових функцій.

Запуск 20.04.2026: пост у LinkedIn і базове SEO. Платного просування не було. Дані з Amplitude за квітень-вересень 2026.

Канал. Зовнішні переходи йдуть з Google, Bing, ChatGPT і LinkedIn. Після квітня я продукт не розвивала, але люди продовжують його знаходити і реєструватися щомісяця (у червні-вересні від 10 до 17 реальних відвідувачів на місяць). Висновок: органічний канал працює без підтримки, але для такої вузької ніші самого пошуку замало, щоб дати помітний потік.

Аудиторія. Із 840 унікальних відвідувачів більшість становили боти й випадкові заходи. Після відсікання візитів коротших за 3 секунди залишилось 176 реальних відвідувачів. Із них 23 зареєструвалися (13%, N = 176), а 15 створили review кейсу. Висновок: відфільтрований трафік конвертується непогано, і ті, хто зареєструвався, здебільшого доходять до основної дії. Вузьке місце не у вході, а в обсязі цільового трафіку. Вибірка мала й self-selected, тож це сигнал на користь формату, а не доказ попиту.

У першій версії користувач після реєстрації одразу потрапляв у робоче середовище: профіль клієнта, транзакції, події й алерти одночасно. Я помітила, що для кандидата чи junior-спеціаліста це перевантаження: незрозуміло, з чого почати і що шукати.

Замість того щоб спрощувати інтерфейс, я додала покроковий туторіал просто на робочих сторінках алерту та профілю. Користувач проходить перший кейс із підказками в тому самому середовищі, де потім працюватиме сам. Середовище лишається наближеним до реальної risk-адмінки, а поріг входу стає нижчим.

Ефект окремо я не вимірювала: порівняння «до і після» немає. Є сигнал на користь: за останні два місяці всі користувачі, які пройшли туторіал, відправили rationale на рев'ю.

Перед розробкою я пишу продуктову специфікацію (туторіал, дашборд, онбординг), далі розробляю самостійно з AI-агентами для коду. Після запуску стежу за воронкою в Amplitude і сама рев'юю кожен кейс.

Зараз: проєкт на паузі, продукт доступний і отримує органічний трафік.

Перевірено: органічний канал працює без підтримки; ті, хто реєструється, здебільшого доходять до review (мала вибірка).

Гіпотези наступної ітерації (не запущено): переупаковка і канали, які приводять більше цільового трафіку в нішу; автоматизація рев'ю за допомогою AI; окрема перевірка B2C (практика для кандидатів) і B2B (sandbox для навчання аналітиків без реальних даних); монетизація (план).

Next.js · React · TypeScript · Supabase · Tailwind CSS · Onborda