人工智能背景下医院财务管理数字化转型研究

在当今医疗领域，财务管理在保障医院可持续发展中扮演着至关重要的角色。然而，随着医疗技术的不断发展和医院规模的扩大，传统财务管理面临着日益复杂的挑战。2019年数字医疗产业规模为230亿元，仅占当年数字经济规模的0.06%，仍有巨大的潜力尚未释放，2020年，我国数字医疗规模成倍增长，增长率达到了104.3%，表明疫情对数字医疗发展的巨大推进作用。2021年，虽然数字医疗市场规模增长率相较上一年有所下降，但其规模增加值大于2020年的规模增加值，表明在疫情有效控制的现在，数字医疗市场规模仍具有巨大的发展潜力[1]。这一背景下，人工智能技术的崭新应用为医院财务管理提供了前所未有的机遇。然而，当前对于人工智能在医院财务管理中的深入研究仍然相对匮乏，缺乏系统性和实践性的指导，导致了财务管理领域的不确定性和风险。

一、医院财务管理现状分析

（一）医院财务管理概述

医院财务管理作为医疗机构运营的核心组成部分，在医疗服务提供、资源配置和预算控制方面扮演着至关重要的角色。其任务不仅仅限于日常开支和收入核算，更包括了财务规划、资金管理、成本控制和财务风险评估等多个方面。在现代医疗环境下，医院财务管理不仅仅是传统的财务核算，还需要适应医疗技术进步、医疗服务多样化和患者需求个性化的挑战。财务管理需求更加复杂，包括对大规模数据的分析和利用，以及对财务风险的预测和管理[2]。

（二）医院财务管理存在的挑战

医院财务管理面临着多重挑战，其中之一是信息量大而复杂。医院内部涉及的财务数据庞大且多样，如患者费用、医疗设备采购、人员薪酬等，这些数据量庞大、种类繁多，难以用传统手段进行高效分析和管理。其次，财务管理需要应对不断变化的法律法规和政策环境。医疗领域的法规不断演变，财务管理需要时刻保持对相关法律法规的遵守，这为财务管理带来了不小的压力。此外，医院财务管理还需要面对医疗服务的个性化需求，不同患者、不同病种所需的医疗服务差异巨大，因此，财务管理需要在满足个性化需求的同时保持资源的合理配置。同时，财务管理还受到医疗技术的快速发展影响，新技术的引入和更新使得财务管理需要不断适应新的情况，从而保持医院的竞争力。面对这些挑战，传统的财务管理方法已显得力不从心，因此，借助人工智能技术的应用成为缓解这些挑战的重要途径。通过智能算法的数据分析和预测能力，医院能够更加准确地了解患者需求、优化资源分配、提高效率，从而更好地应对财务管理中的多样化和复杂化挑战[3]。

（三）人工智能技术在财务管理中的应用前景

首先，人工智能技术的大数据分析能力可以帮助医院处理庞大的财务数据，实现对患者费用、医疗资源利用等方面的精细化管理。其次，智能算法在财务预测与分析中的应用可以提供更准确的财务预测，帮助医院合理安排预算、提高预测的精度。此外，人工智能在财务风险管理中的作用也不可忽视，通过深度学习算法可以实现对财务异常情况的早期预警，帮助医院及时制定风险化解策略。在成本控制与效率提升方面，人工智能技术的自动化处理和智能决策能力，可以降低人工干预，提高效率，同时通过优化资源分配，降低运营成本。此外，人工智能技术还能够在财务数据的隐含模式挖掘上发挥作用，帮助医院发现潜在的财务问题，提供决策支持[4]。

二、人工智能技术在医院财务管理中的角色与影响

（一）人工智能技术在财务数据分析中的应用

在医院财务管理领域，人工智能技术能够处理大规模、多样化的财务数据，包括患者费用、医疗服务收入、药品采购等各个方面的数据，实现了数据的集中管理和高效分析。其次，通过机器学习算法，人工智能可以从海量数据中发现潜在的模式和趋势，提供深入的数据洞察，帮助财务人员更好地了解医院财务运作状况。此外，人工智能技术在财务数据分析中的自动化处理和智能决策能力，使得数据的分析和解释更加准确和高效，大大提高了数据分析的速度和精度。通过数据挖掘技术，人工智能还能够识别异常数据，提前发现潜在的财务风险，为医院的财务风险管理提供了有力支持[5]。

（二）人工智能在财务风险管理中的作用

人工智能在医院财务风险管理中扮演着关键角色。首先，通过机器学习算法，人工智能能够分析历史财务数据，识别出潜在的风险模式和异常趋势，提前发现可能存在的财务问题，包括欺诈、错误账目等，从而帮助医院及时采取预防措施。其次，人工智能技术在实时数据监控方面表现出色，能够对财务数据进行持续监测，一旦发现异常情况，系统能够立即报警，使得医院能够及时做出反应，避免财务风险进一步扩大。此外，人工智能还可以通过自动化的方式，加快对财务数据的审计速度，提高审计的效率，减少了审计周期，使得医院能够更快地了解财务状况，及时制定应对策略。此外，人工智能在风险预测方面的应用，通过对市场、政策等多方面数据的分析，能够提供更为准确的风险预测，帮助医院建立风险防范体系，降低潜在风险的发生概率[6]。

（三）人工智能在成本控制与效率提升中的贡献

在医院财务管理中，人工智能技术在成本控制与效率提升方面发挥着重要的贡献。通过人工智能技术实现的财务数据的实时监控，医院能够及时了解资源使用情况，实现资源的合理分配，避免了资源的浪费，从而提高了资源利用效率。人工智能在医疗服务流程中优化排程和资源调配，使得医院能够更好地适应患者需求的变化，提供高效服务的同时降低运营成本。人工智能在效率提升方面的应用还包括了线上审批报销等方向的应用。例如，遵义市红花岗区口腔医院在使用财务管理自动化系统后实现了让数据多跑路，职工少跑路。经统计，医护人员报账周期缩短了 81%，其对系统的满意度高达 92%，据统计最短一次报销审批仅花费 26min，充分发挥了系统便捷性易操作性，真正做到了把时间还给医生、把医生还给患者[7]。

三、医院财务数字化转型的关键因素与挑战

（一）技术基础设施的建设与整合

在医院财务管理数字化转型中，技术基础设施的建设与整合是关键一环。首先，医院需建立高效的信息系统，整合各部门数据，确保财务信息的准确传递和存储。其次，应加强网络安全防护体系，以应对大规模数据传输和存储过程中的潜在风险，确保患者隐私和敏感财务信息的安全性。此外，云计算和大数据技术的引入，为医院提供了强大的数据存储和处理能力，使得财务数据的分析和管理更为高效。另外，人工智能技术的融合也需要与现有信息系统进行无缝对接，以实现智能算法在财务数据分析中的应用。在技术基础设施的建设与整合方面，不仅要注重硬件设备的更新和升级，还需要高度重视软件系统的研发和优化，以满足医院财务管理日益增长的需求。只有建设和整合好这些技术基础设施，医院财务管理数字化转型才能够真正发挥其效能，为医院管理决策提供有力支持[8]。

（二）数据隐私与安全问题

在医院财务管理数字化转型过程中，数据隐私与安全问题显得尤为关键。首先，随着大数据的应用，医院财务数据的规模和敏感性不断增加，因此，确保患者隐私和财务数据的安全成为首要任务。医院需建立严格的数据访问权限控制系统，确保只有授权人员能够访问敏感数据，同时采用加密技术，加强数据传输和存储的安全性。其次，合规性问题也备受关注，医院需遵循相关法律法规，制定完善的数据管理政策，合法、合规地收集、存储和使用财务数据，以避免潜在的法律责任。此外，应建立健全的数据备份和恢复体系，确保在数据丢失或遭受网络攻击时，能够迅速恢复财务数据，降低数据安全风险。同时，加强人员培训，增强员工的数据安全意识，避免内部人员不当操作或泄露敏感信息。

（三）人才培养与管理需求

随着人工智能技术的应用，医院需要拥有精通数据分析、人工智能算法等领域的专业人才，他们能够充分发挥人工智能技术在财务数据分析和管理中的优势。其次，财务管理人员需要不断提升自身的技能，适应数字化转型带来的新挑战，掌握人工智能技术的基本知识，以更好地与智能算法进行合作，提高数据分析和决策能力。此外，医院还需要加强团队建设，搭建跨学科的合作平台，促使医务人员与技术人员之间的交流与合作，实现医疗知识与人工智能技术的有机结合。另外，人才培养需求也涉及医院内部的管理体系，医院应建立灵活多样的激励机制，吸引和留住优秀人才，提高医院整体的创新能力。

四、医院财务管理存在主要问题

（一）数据精确性和一致性问题

在医院财务管理中，数据精确性和一致性问题是至关重要的挑战。首先，医院财务数据通常来源于多个部门和系统，这种多源数据来源导致了数据的不一致性，可能存在不同系统之间的数据冲突和误差。其次，数据精确性受到数据采集、输入和处理过程中的人为因素和系统性错误的影响，例如输入错误、计算错误等。这些问题可能导致财务报表的不准确，影响了医院财务决策的准确性。此外，医院在数据整合和分析过程中，常常面临数据的重复录入和不一致性，从而降低了数据的精确性和可靠性。解决数据精确性和一致性问题需要建立严格的数据质量管理体系，包括数据采集、清洗、转换和加载（ETL）等环节的标准化和自动化处理，确保数据在不同系统间的一致性和准确性。同时，培养财务人员的数据意识和技能，加强数据管理规范的培训，也是提高数据质量的关键。通过规范化数据流程和加强人才培训，医院可以有效应对数据精确性和一致性问题，确保财务数据的可靠性和准确性，为医院财务决策提供可信的支持[9]。

（二）财务流程繁琐和低效

医院财务管理中的一个主要问题是财务流程的繁琐和低效。首先，传统的财务流程通常包括众多手动环节，如数据采集、审批、报销等，这些繁琐的操作容易引发错误和延误，影响了财务数据的及时性和准确性。由于医院的规模庞大，涉及的财务事务繁多，导致了流程的复杂性。各部门间信息传递不畅，审批流程长、繁复，使得财务处理周期延长，效率降低。此外，传统财务流程中缺乏自动化和数字化支持，使得财务人员需要大量时间处理基础性、重复性任务，无法集中精力进行战略性财务决策。解决财务流程繁琐和低效问题需要引入先进的信息技术，如企业资源规划系统（HRP）和人工智能技术，实现财务流程的自动化和数字化。通过流程优化和自动化工具的应用，可以大幅缩短财务处理周期，减少错误率，提高工作效率。例如，当科研经费结题时，经费负责人可以自动收取经费上账下账情况，改变人工查询模式，提升经费负责人和会计人员的工作效率。以每年科研经费结题提供经费使用情况这项工作为例，会计人员工作时间可由以前的24个工作日缩短到1分钟，大幅提升工作效率[10]。

（三）法规合规性和风险管理挑战

医院财务管理面临的另一个主要挑战是法规合规性和风险管理。首先，医院财务活动受到多重法规的监管，如税收法、会计法等，不仅要确保财务报表的准确性，还需要保持合规性以避免罚款和法律责任。其次，随着医疗市场的变化和政策调整，医院面临的经营环境不断变化，涉及的法律法规和政策也在不断演变，导致合规性要求更为复杂。这种快速变化的环境使得医院需要不断调整内部财务管理体系，以适应新的法规要求。此外，医院还面临着财务风险管理的挑战，如市场风险、信用风险等，这些风险可能影响医院的经济利益和声誉。因此，建立健全的内部控制制度，包括财务风险评估、内部审计等，以及加强对外部法规和政策的持续监测和学习，成为确保医院财务合规性和降低风险的关键措施。在面对快速变化的法规环境时，医院还需要建立风险预警机制，及时识别潜在风险并采取措施加以应对，以确保医院财务活动的合法性、合规性和稳定性。

五、人工智能驱动下医院财务管理数字化转型策略

（一）数据治理与规范

成本效益评估指标体系的构建是医院成本管理中的关键环节。首先，该指标体系应包括医疗服务的各个环节，从诊疗流程到后续服务，综合考量医院整体运营。其次，指标体系需要明确医疗服务的质量标准，包括医疗技术水平、患者满意度等，以确保成本控制的同时，服务质量得到维持和提高。此外，考虑到医院不同科室的特殊性，指标体系还需分科室细化，更好地适应各科室的不同需求。再者，成本效益评估指标体系还应该包含经济效益和社会效益两个层面，以全面衡量医院的贡献。同时，指标体系的构建需要充分考虑患者的权益，加入患者的医疗体验、医患沟通等方面的指标，以保障患者的利益。

（二）智能算法在财务预测与分析中的应用

在医院财务管理数字化转型中，智能算法在财务预测与分析方面的应用具有显著意义。首先，智能算法可以分析大规模财务数据，识别出潜在的趋势和模式，为医院提供更准确的财务预测。其次，基于机器学习的算法能够实现对历史数据的深度学习，从而提高预测的精度和准确性，帮助医院更好地规划财务预算，优化资源配置。此外，智能算法还能够实现财务数据的实时分析，及时捕捉到市场变化和需求波动，帮助医院做出迅速决策，提高了财务管理的灵活性。在财务分析方面，智能算法能够自动化地进行数据挖掘，发现数据背后的关联和规律，为财务决策提供更深入的洞察。

（三）人才培训与团队建设

在医院财务管理数字化转型中，人才培训与团队建设是保障智能算法应用顺利推进的关键环节。首先，医院需要针对现有财务团队进行定期培训，使其掌握最新的人工智能技术知识和财务分析方法，提高团队的专业能力。其次，培训课程应该包括数据科学、机器学习等前沿知识，帮助财务人员理解智能算法的原理和应用场景，从而更好地与技术团队合作。此外，建立跨部门的团队合作机制，将财务人员、数据分析师和技术开发者整合为一个团队，促使不同领域的专业知识相互交流，加速智能算法在财务管理中的应用落地。

六、结语

本研究深入探讨了在人工智能背景下医院成本管理的各方面。通过人工智能，医院成本管理不再仅限于财务数据，而是与医疗服务紧密结合，实现全面成本管理的目标。其次，数据驱动的成本管理策略使医院能够更精准地识别成本来源、优化资源配置，提高了成本控制的精细度。再者，资源优化与供应链管理的引入，使医院在降低成本的同时，确保了医疗服务所需资源的及时供应和高效利用。