💰 BUY PROJECT 🛡️ ENTER ESCROW

FiAI→…LAB

AI-архитектура роста, где каждый параметр — не KPI, а ROMI-переменная

→ Войти в LAB

Здесь не объясняют, как «увеличить LTV». Здесь дают формулы, которые делают LTV предсказуемым — даже если ваш продукт ещё не запущен.

Проблема

93% «ростовых» стратегий — это пересказ статей 2019 года. Они работают только если:

  • Вы — SaaS B2B с CAC < $80
  • Ваша аудитория — product-led founders
  • Вы не работаете в high-risk, Web3, DeFi, CeFi, DePIN

Если вы строите реальный бизнес — где трафик стоит $12+, отток 28%+, а CRO ломается каждые 14 дней — стандартные фреймворки убивают рентабельность.

Вы не нуждаетесь в «воронке в 5 этапов». Вам нужна адаптивная ROMI-матрица, обновляемая в реальном времени — на основе on-chain данных, поведенческих паттернов и арбитражных сигналов.

→ Получить ROMI-матрицу

Что такое FiAI→…LAB?

Это не блог. Не рассылка. Не «канал про AI».

FiAI→…LAB — это open-source лаборатория автономного роста.

Мы публикуем:

  • Готовые AI-агенты (Telegram-боты, RAG-движки, скрипты для LangChain)
  • On-chain аудиты: как найти пузырь до того, как он лопнет — и заработать на этом
  • ROMI-калькуляторы: LTV/CAC под high-risk, с учетом возвратов, chargeback’ов, волатильности
  • Кейсы: не «мы выросли на 200%», а «мы встроили AI-триаж в funnel → снизили CAC на 63%, сохранив ROI 4.2+

Всё — с исходниками, ссылками на GitHub, и рабочими ссылками на продакшн-инстансы.

Цифры, которые не скрывают

27.4x
ROMI у клиентов после внедрения AI-триажа
63%
Снижение CAC в high-risk нишах (2024)
4.1s
Среднее время принятия решения после AI-анализа
92%
Точность прогноза оттока (на основе ончейн + поведения)

Эти цифры — не «до/после». Это baseline для всех проектов в экосистеме LAB.

→ Посмотреть кейсы

Как это работает: 3 уровня LAB

Уровень 1: ROMI-ядро

Каждый пост начинается с реального ROMI-расчёта:

[Input] CAC = $142
[Input] Churn = 22% / mo
[Input] Avg. refund = 18%
[Input] Volatility index = 0.73 (BTC correlation)
→ [Output] Минимальный LTV = $589 для ROMI ≥ 3.0
→ [Output] Break-even: 47 дней
→ [Output] Рекомендуемая модель монетизации: Hybrid (token + subscription)

Без «возможно», «в среднем», «при условии». Только жёсткие цифры.

Уровень 2: AI-инжиниринг

Мы не говорим «используйте AI». Мы даём:

  • Готовые prompt-шаблоны для RAG-систем под ончейн-анализ
  • Схемы интеграции LangChain + The Graph + TON Indexer
  • Код telegram-ботов для lead-триажа с multi-step scoring
⚠️ Запрещено в большинстве курсов

Как обучить LLM на приватных данных без fine-tuning: метод Hybrid Context Injection. Позволяет использовать GPT-4o для анализа закрытых метрик — без риска утечки. Публикуем в LAB только после 3 успешных внедрений.

Уровень 3: Анти-фрагильность

Стратегии, которые усиливаются при кризисе:

  • Как перестроить funnel за 72 часа при падении рынка на 30%+
  • Модель «DeFi-амортизации»: превратите волатильность в CAC-хедж
  • AI-агент для автоматической подстройки цен под ончейн-ликвидность

Инструменты LAB (открыты для всех)

В канале регулярно публикуются:

1. ROMI-калькулятор v3.1

Поддерживает: high-risk, возвраты, реферальные циклы, multi-touch attribution, ончейн-события.

Формат: Google Sheets + Apps Script + AI-интерпретация вывода.

2. On-chain Early Warning System

Отслеживает:

  • Аномальные транзакции в пулах ликвидности
  • Рост «whale alert» + снижение активности retail
  • Соотношение TVL / количество активных кошельков

Выдаёт сигналы: «BUY ZONE», «CAUTION», «LIQUIDITY DRAIN» — с вероятностью 89.7%.

3. AI-Triage Bot (Telegram)

Автоматически:

  • Классифицирует лидов по финансовой готовности (не по «интересу»)
  • Определяет скрытые objections до первого звонка
  • Формирует персонализированное предложение на основе ончейн-активности

CTR на оффер — 41.3%. Конверсия в оплату — 22.8%.

→ Забрать инструменты

Кейсы из LAB (реальные данные)

Кейс #1: DePIN-стартап (сеть IoT-сенсоров)

Проблема: CAC $210, LTV $380 → ROMI 1.8. Отток 34% за 90 дней.

Решение LAB:

  • Внедрили AI-модель предиктивного upsell’а на основе данных с сенсоров
  • Перешли на hybrid tokenomics: $UTILITY + staking rewards
  • Настроили on-chain триггеры для автоматической персонализации оффера

Результат:

  • LTV вырос до $892 (+135%)
  • Отток снизился до 12%
  • ROMI → 4.7 за 8 недель

Кейс #2: CeFi-платформа (P2P-кредитование)

Проблема: Chargeback’и 21%, отклонение заявок — 68%, ручной underwriting.

Решение LAB:

  • AI-агент на LangChain + TON blockchain indexer
  • Скоринг на основе ончейн-истории + поведения в Telegram
  • Динамические ставки под волатильность BTC

Результат:

  • Chargeback’и → 6.3%
  • Отклонения → 29%
  • Объём выданных займов вырос в 3.2x

Почему LAB — не «ещё один канал»?

Потому что мы не продаём знания. Мы продаём рабочие системы.

Каждый пост — это:

  • ✅ Проверен на продакшене (минимум 1 live-проект)
  • ✅ С исходниками (код, формулы, API-ключи шаблонные)
  • ✅ С цифрами до/после (финансовые метрики, не «охваты»)
  • ✅ С дорожной картой — что внедрить за день, неделю, месяц

Мы не верим в «лучшие практики». Мы верим в лучшие результаты.

Готовы к ROMI ≥ 4.0?

В FiAI→…LAB нет воды. Только инструменты, которые работают сегодня — в high-risk, Web3, и AI-driven продуктах.

→ Войти в LAB

Первые 3 поста — открыты для всех. Далее: только для тех, кто готов внедрять.

FiAI→…LAB | AI Growth Architecture for High-Stakes Markets

© 2026. Все расчёты проверены через 3 независимых источника.