Скоринговые подходы к оценке инвестиционной привлекательности инновационных проектов

Данная работа посвящена разработке скоринговой модели для оценки инвестиционной привлекательности инновационных проектов в сфере финтеха на основе широкого спектра качественных критериев (технологических, рыночных, организационных, человеческих и регуляторных). В первой главе проведен анализ ключевых трендов и вызовов финтех-индустрии, их влияния на традиционный банкинг, а также систематизирован международный опыт применения моделей скоринга финтех-проектов, выявлены их ограничения и обоснована необходимость учета качественных факторов инвестиционной привлекательности стартапов. Во второй главе на основе обзора научной литературы предложен набор релевантных качественных критериев оценки финтех-проектов, сформулированы гипотезы об их влиянии на успешность, разработан прототип прогнозной модели на базе алгоритма градиентного бустинга (XGBoost) и проведено его эмпирическое тестирование на реальных данных (выборка из 212 проектов), подтвердившее высокую обобщающую способность (точность 0,71, ROC AUC 0,85). Третья глава посвящена разработке практических рекомендаций для банков по внедрению предложенной модели - обоснована стратегическая значимость продвинутой аналитики для цифровой трансформации финансового сектора, выделены ключевые группы стейкхолдеров и подходы к управлению их вовлеченностью, предложена дорожная карта интеграции модели в ИТ-ландшафт и бизнес-процессы банка. Полученные результаты носят как теоретическую (концептуализация и операционализация качественных факторов инвестиционной привлекательности финтех-проектов), так и практическую ценность (разработка и тестирование прикладного инструментария принятия инвестиционных решений для банков).