ДЕРЕВА РІШЕНЬ ДЛЯ ВИБОРУ ІТ-ПРОЄКТІВ У ЦИФРОВІЙ ЕКОНОМІЦІ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

В умовах стрімкого розвитку цифрової економіки організації стикаються зі зростаючою складністю при виборі та визначенні пріоритетності ІТ-проектів через обмеженість ресурсів, невизначеність окупності та динамічні ринкові умови. Дане дослідження присвячене застосуванню моделей дерев рішень, доповнених методами машинного навчання, для вдосконалення процесу відбору ІТ-проєктів. Головною метою є розробка прогнозної та інтерпретованої структури, яка допоможе відповідальним особам оцінювати доцільність проєктів, потенціал фінансування та відповідність стратегічним цілям. У дослідженні використовуються структуровані масиви даних на рівні проєктів, що містять фінансові, технологічні та організаційні показники, такі як обсяг фінансування, сфера діяльності, бізнес-модель та поточний стан. Алгоритм дерева рішень було навчено класифікувати ІТ-проєкти за заздалегідь визначеними категоріями результатів, що забезпечує прозоре прийняття рішень на основі правил. Запропонована модель продемонструвала високу ефективність прогнозування, досягнувши загальної точності близько 81,1%, що підтверджує її надійність у розрізненні успішних та неуспішних ІТ-проєктів. Результати демонструють, що моделі на основі дерев рішень забезпечують баланс між інтерпретованістю та ефективністю прогнозування, що робить їх придатними для систем підтримки управлінських рішень. У порівнянні з традиційними евристичними підходами, фреймворк машинного навчання забезпечує більшу стабільність оцінки проєктів та виявляє приховані закономірності інвестиційних результатів. Загалом, результати дерева рішень вказують на те, що найважливішими визначальними факторами успіху ІТ-проєкту або інвестиційної привабливості є сфера діяльності, технологічна орієнтація, модель отримання доходу, історія фінансування, особисті якості засновника та профіль інвестора. Отже, модель може слугувати ефективним інструментом підтримки прийняття рішень для інвесторів, менеджерів та політиків, які прагнуть оцінювати ІТ-проєкти та ефективніше розподіляти ресурси в цифровій економіці.