Изучено управление инновационной деятельностью туристических организаций в условиях ускоренной цифровой трансформации. Целью настоящего исследования является разработка и эмпирическая валидация стратегической модели поддержки управленческих решений, основанной на гибридной архитектуре искусственных нейронных сетей. Модель предназначена для прогнозирования эффективности инновационных инициатив и выработки рекомендаций по выбору оптимального типа инновации (продуктовой, процессной или маркетинговой).

В качестве гипотезы исследования выдвинуто предположение о том, что совместный анализ внешней среды через обработку неструктурированных текстовых данных и оценка внутреннего инновационного потенциала организации позволят повысить точность и адаптивность стратегического управления в туризме.

Методологическая база исследования включает сбор и предварительную обработку мультиисточниковых данных: финансовых и операционных показателей туристических компаний, отзывов пользователей, а также индексов цифровой зрелости. Для построения модели использованы предобученная языковая модель BERT, двунаправленные LSTM-сети и многослойный перцептрон. Обучение и оценка качества проводились с применением k-фолд кросс-валидации и метода SHAP для интерпретации результатов. Эксперимент показал точность прогноза успешности инновации на уровне 86,4 %. В ходе пилотного внедрения в 10 компаниях наблюдался рост ROI от инновационных проектов на 12–27 %.

Научная новизна исследования заключается в создании интегрированной нейросетевой модели, сочетающей прогностическую и предписывающую функции в контексте стратегического управления инновациями в туризме.

Полученные результаты исследования подтверждают, что применение нейросетевых технологий повышает обоснованность и гибкость формирования инновационной стратегии. Модель может быть внедрена в практику стратегического планирования отелей, туроператоров, онлайн-агрегаторов, а также использована государственными структурами при разработке отраслевой инновационной политики.