Оценка информации об инновационных проектах ранних стадий развития с помощью цветографических изображений

Развитие высокотехнологичных секторов российской экономики невозможно представить без появления и активного роста большого количества малых инновационных предприятий, создающих и продвигающих на российский и международный рынки востребованные конкурентоспособные товары и услуги. Развитие именно такого типа компаний зачастую требует привлечения так называемого «комфортного» венчурного капитала. Основным источником такого капитала на ранних стадиях развития малых инновационных компаний являются бизнес-ангелы. Однако оценка инновационных проектов, находящихся на ранней стадии своего развития и принятие решений бизнес-ангелов об инвестировании являются процессом довольно трудоемким, подразумевающим анализ и систематизацию огромного количества информации.

В статье предложено 56 критериев оценки инновационных проектов ранних стадий развития. Критерии разделены на 8 групп, характерных для оценки проектов. Эти критерии, как правило, используют шкалы оценок. Наиболее часто применяют 10-балльные, 5-балльные, 100-балльные шкалы оценок и шкалу 0…1.

Инновационные проекты ранних стадий развития предложено оценивать не только шкалой оценок, но и с помощью цветов. В исследовании использованы градиенты красного (для отрицательных оценок) и синего (для положительных оценок) цветов. Приведен пример построения цветографической карты на основе вымышленного инновационного проекта. Разработанные цветографические карты дадут возможность инвестору визуально оценить информацию о поступившей на рассмотрение заявке на инвестирование в двумерном изображении (по сути, это таблица).

Представлена визуализация оценок проекта в виде цветного октаэдра. При построении октаэдра также использованы красные, синий и белый (отсутствие оценки) градиенты. Каждая грань октаэдра соответствует группе критериев инновационного проекта. Критерии в группе расположены таким образом, что при отражении на плоскости наиболее значимые критерии будут находиться ближе к центру октаэдра. Таким образом, в случае насыщенной окраски центра октаэдра проект может получить либо отличную, либо неудовлетворительную оценку. Данная визуализация проекта может быть удобна при необходимости проанализировать каждую группу критериев в отдельности.

1. Брагина Е.И., Гагарин А.Г. (2015). Программная реализация формирования цветографических карт для оценки инновационных проектов ранних стадий развития//Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. № 1. C. 179–182.

2. Гусарова С.А. (2014). Инвестиции бизнес-ангелов и их роль в инновационном развитии стран БРИКС//Экономика и предпринимательство. Вып. 6 (47). С. 130–137.

3. Грузман И.С. (1999). Двухэтапная фильтрация бинарных изображений//Автометрия.1999. № 3. С. 31–39.

4. Даджион Д., Мерсеро Р. (1988). Цифровая обработка многомерных сигналов. М.: Мир, 1988. 488 с.

5. Демкин И.В. (2005). Управление инновационным риском на основе имитационного моделирования. Часть 1. Основные подходы к оценке инновационного риска//Проблемы анализа риска. Т. 2. № 3. С. 249–273.

6. Джурабаева Г.К., Кручинин М.А. (2007). Система показателей комплексной оценки эффективности инновационных проектов с учетом риска финансирования нововведений//Организатор производства. № 3. С. 68–73.

7. Конченкова Е.И., Терелянский П.В. (2017). Кластеризация инновационных проектов ранних стадий развития с использованием нейросетевых технологий//Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика: Матер. 1-й междунар. науч.-практ. конф. Вып. 1 / под общ. ред. П.В. Терелянского, С.А. Лукьянова, Е.Н. Смирнова; М.: ГУУ. C. 135–145.

8. Коссов В.В. (2009). Основы инновационного менеджмента. М.: Магистр. 423 с.

9. Прэтт У. (1982). Цифровая обработка изображений. Кн.2. М.: Мир, 1982. 480 с.

10. Тишкина Э.Д., Леонова И.В. (2009). Подходы к оценке рисков инновационного проекта//Вестник РГГУ. № 3. С. 172–179.

11. Терелянский П.В., Брагина Е.И. (2014). Оптимизация процесса принятия решений представителями неформального рынка венчурных инвестиций//Аудит и финансовый анализ. № 1. С. 441–452.

12. Фияксель Э.А., Боков Е.В., Будеско Д.Г. (2012). Развитие региональных объединений бизнес-ангелов//Инновации. № 9 (167). С. 67–72.

13. Хуанг Т.С. [ред.] (1984) Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. М.: Радио и связь. 224 с.