В тезисах рассматривается проблема оценки стоимости высокотехнологичных инновационных проектов в условиях высокой рыночной неопределенности, где классические финансовые модели (например, DCF) имеют существенные ограничения. Для решения этой задачи предложен гибридный метод оценки на базе автономного AI-агента и моделей машинного обучения (Random Forest, XGBoost), оперирующий массивами Big Data. Разработанный алгоритм комплексно анализирует технологические риски, рыночную динамику и профессиональный бэкграунд команды проекта (Team Scoring). Результаты исследования подтверждают превосходство предложенного подхода: интеграция AI-моделей снижает ошибку прогнозирования и повышает коэффициент детерминации R^2 до 0,7 по сравнению с классическими методами.+4

Никитин Е.С. (науч. рук. Мошурова Е.Ю.) Разработка алгоритма оценки стоимости инновацилныых проектов на основе ии // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/18152