В статье предлагаются подходы к оценке и прогнозированию инновационного потенциала промышленных предприятий. Для получения количественной оценки инновационного потенциала рассматриваются традиционные компоненты, его формирующие, а итоговая оценка формируется как взвешенная сумма частных показателей. Для получения прогноза инновационного потенциала в динамике предлагается подход на основе современного метода машинного обучения, основанного на построении наивного байесовского классификатора. Разработанный подход к оценке и прогнозированию инновационного потенциала предприятия позволяет оценить уровень инновационного потенциала с учетом динамично меняющихся факторов и рисков, что позволяет принимать соответствующие управленческие решения для дальнейшего развития его компонентов инновационного потенциала.
The article proposes approaches to assessing and forecasting the innovative potential of industrial enterprises. To obtain a quantitative assessment of the innovative potential, the traditional components that form it are considered, and the final assessment is formed as a weighted sum of private indicators. To obtain a forecast of innovative potential in dynamics, an approach is proposed based on a modern machine learning method based on the construction of a naive Bayesian classifier. The developed approach to assessing and forecasting the innovative potential of an enterprise makes it possible to assess the level of innovative potential, taking into account dynamically changing factors and risks, which allows making appropriate management decisions for the further development of its components of innovative potential.