大数据时代医院财务管理内部控制方法优化研究

随着医疗信息化与大数据技术的快速发展，医院财务管理正迈入大数据时代。海量数据为促进医院财务管理效率提升、成本管控和风险防范带来新机遇，但同时也给医院财务内部控制带来前所未有的挑战。在数据安全隐患加剧、系统整合难度增大、监管机制滞后等问题凸显的背景下，亟须创新医院财务内控方法，充分利用数据资源优势，完善风险防控体系，提升财务管理水平。

一、大数据时代财务管理新特征

大数据时代的到来为财务管理注入新动能，催生一系列新特征。第一，大数据技术如Hadoop、Spark等分布式计算框架的广泛应用，使海量财务数据的实时处理成为可能。企业可通过对销售、采购、库存等环节数据的整合分析，动态优化资金配置，提升资金使用效率。第二，人工智能算法如深度学习、强化学习等在财务领域得到创新应用，助力企业智能化决策。例如，机器学习算法可通过对历史财务数据的训练，构建预测模型，准确预测现金流、识别欺诈风险，为财务决策提供科学依据。第三，区块链技术为财务业务流程再造提供新思路。基于区块链的分布式账本、智能合约等特性，可实现财务业务的去中心化协同与自动化执行，提升业财数据一致性，降低人工成本。由此可以看出，数据驱动、技术赋能成为财务管理的新范式，推动财务职能从事后核算向事前规划、事中控制、事后分析的全过程管理转变，为企业创造更大价值。

二、大数据时代医院财务管理内部控制面临挑战

（一）数据安全与隐私保护风险增加

随着电子病历系统、医保结算系统等医疗信息化平台的广泛应用，海量患者就诊信息、财务结算数据不断产生，其中不乏个人身份、病情诊疗等敏感信息。然而受制于传统IT架构，多数医院的数据安全防护体系存在诸多隐患。一方面，基于账号密码的单因子身份认证机制易被破解，内部人员借由特权账号非法获取财务数据的情况时有发生。针对特定患者的肾透析记录被泄露即是佐证。另一方面，多数医院尚未建立数据全生命周期管理机制，缺乏对原始数据采集、传输加密、访问审计、销毁等环节的安全管控。这使得财务数据在汇总分析、交互共享等复杂应用场景中极易发生泄露。需要警惕的是，一旦患者就诊信息被非法获取并公开出售，不仅将危及患者隐私，也将引发声誉危机，动摇医患信任基础。

（二）财务信息系统整合难度加大

纵观医院信息化建设现状，多数医院财务管理系统呈现烟囱式、碎片化的特点。医院内部财务相关业务数据分散在不同的业务系统中，如HIS系统记录患者费用信息、LIS系统记录检验项目信息、PACS系统记录医学影像信息等，这些系统往往由不同厂商开发，数据标准、接口规范不一，缺乏横向集成。以医保结算为例，费用信息需从医院收费系统传输至医保结算系统，其间涉及数据格式转换、字段映射等繁杂流程，稍有差错便会影响结算进度。加之医疗技术更新迭代速度快，大型设备、高值耗材频繁引入，相关财务数据难以及时纳入管理视野。财务信息孤岛现象突出，数据共享困难，影响了成本核算、绩效考核等管理活动的精准性。此外，第三方支付渗透、移动医疗兴起也对传统财务流程形成冲击。患者通过微信、支付宝缴费，相关交易数据未能与HIS系统无缝对接，易产生账实不符问题。

（三）实时监控与预警机制不完善

大数据时代，实时监控与预警机制已成为医院财务内控的重要议题，但当前实践中仍存在诸多不足。笔者调研发现，医院财务运行风险点多面广，涉及收费、结算、成本核算、资金管理等各业务环节。传统财务监管模式主要依靠事后审计，难以对风险事项进行实时跟踪和及时预警。以不合理检查为例，患者重复进行CT、核磁共振等大型检查屡见不鲜，而相关费用数据直到事后才能进入财务视野，预警空间有限。药品流失是另一大顽疾，尽管多数医院引入电子发药系统，但若缺乏实时盘点机制，药品从入库、领用到费用结算的全流程监管仍难以实现，易滋生内外勾结、药品变现等违规行为。资金使用效率问题同样堪忧，医院往往通过月度、季度报表分析资金状况，缺乏对资金收支实时动态的掌握。一旦出现临时资金缺口，难以及时预警并调度周转，影响医疗业务的连续性。

（四）数据分析能力与人才储备不足

目前，多数医院财务部门对海量异构数据的治理开发利用尚处于起步阶段。以预算管理为例，财务人员往往采用Excel等传统工具进行人工汇总分析，面对海量业务数据，效率低下且易出错。以医保控费为例，DRGs、按病种付费等新型支付方式对医疗服务成本核算的颗粒度、准确性要求大幅提升，单纯依靠财务人员手工统计已难以满足需求。以医院投融资决策为例，仅依赖财务人员对历史财务报表的趋势外推已难以支撑大型项目论证，亟须引入疾病谱分析、区域竞争态势评估等多源数据深入挖掘洞见。此外，多数医院尚未建立健全的财务数据治理机制，部门间缺乏主数据标准，数据质量参差不齐，财务人员常需花费大量时间清洗甄别数据，分析效率大打折扣。

三、大数据时代医院财务管理内部控制方法优化对策

（一）构建多层次数据加密与访问控制体系

面对日益凸显的医院财务数据安全隐患，构建多层次的数据加密与访问控制体系已成为当务之急。在数据采集环节，可引入同态加密技术，实现对原始财务数据的加密处理，即使数据在传输过程中被窃取，也难以被解密还原，从源头降低数据泄露风险。对于重要财务数据，如涉及商业秘密的合同信息、保密药品采购信息等，可采用区块链技术进行存储，利用其去中心化、防篡改等特性，确保数据不可抵赖性与安全性。在数据访问环节，医院可结合实际业务场景，对不同财务数据实行分级授权管理。例如，对于涉及患者隐私的费用结算记录，仅授权收费人员查看，而保险人员、医生等无权访问；对于综合财务报表等敏感数据，则限定财务负责人、医院决策层等高级别角色访问。通过精细化的权限管控，遵循最小必要原则，降低内部数据非法访问的可能性。同时，医院还应定期开展数据安全审计，对每一次财务数据调阅、使用行为进行详细记录，借助大数据分析技术，及时识别异常行为，并建立实时预警机制，为及时止损提供依据。

（二）推进财务系统与医疗信息系统深度融合

打破医院信息孤岛，实现财务系统与临床医疗信息系统的深度融合，是大数据时代医院财务内控变革的重要方向，这需要医院高层从战略高度统筹谋划，制定财务信息一体化建设规划，明确数据集成目标、原则和实施路径。在此基础上，医院可借鉴互联网公司数据中台的建设思路，搭建统一的财务数据集成平台。通过对HIS、LIS、PACS等各业务系统数据的提取、清洗、转换，形成以患者为中心的标准化财务数据池，并基于开放API实现与医院其他管理系统的互联互通。以日间手术患者费用信息采集为例，当患者完成术前检查、药品计费、手术缴费后，相关费用数据可自动汇总至财务数据池，并触发向医保系统的费用结算申请，而无须人工录入，提升了费用结算的时效性与准确性。在支付结算方面，医院可顺应移动医疗趋势，将微信、支付宝等第三方支付渠道嵌入医院自主开发的APP，一方面为患者提供便捷的移动支付体验，另一方面保证相关交易数据可直接回流至HIS系统，并与财务系统实现账账一致、账实相符。对于新引入的医疗设备、耗材，医院还可以通过RPA流程自动化等技术，实现采购、入库、计费等环节数据的自动对接，缩短财务流程的响应时间。

（三）建立基于大数据的智能审计与风险预警平台

医院财务风险点错综复杂，传统事后审计模式难以适应大数据时代医院内控的需求。建立基于大数据的智能审计和风险预警平台，实现对医院财务运行的实时监测和动态管控，成为业界的共识。在技术架构上，智能审计平台需要打通财务、医疗、药品、耗材等各业务条线数据，建立统一的数据仓库，D7XtJhATm+0e8CKaKnh09Q==并利用ETL工具实现数据的抽取、清洗和转换。在此基础上，平台可嵌入机器学习算法，对海量财务数据进行深度挖掘，识别隐藏在数据中的风险因子。例如，通过对患者的诊疗数据、检查费用数据的关联分析，平台可及时发现医生的过度检查行为，并向医生推送提醒信息，避免不必要的医疗资源浪费。再比如，平台可对药品从采购到使用的全流程数据进行追踪分析，利用异常检测算法，识别出药品使用量与实际病患需求不匹配的情况，甚至可结合自然语言处理技术，对药品说明书、用药指南等非结构化文本数据进行语义分析，发现不合理用药行为，及时预警药品滥用风险。在资金管理方面，智能审计平台可与医院的收付款系统实时对接，通过现金流量表、资金存量预测等大数据模型，动态评估资金头寸，一旦发现资金趋紧迹象，平台即可向财务部门推送预警，并基于智能优化算法，提供资金调度方案建议，确保医院运营资金的安全与效率。

（四）培养复合型财务数据分析专业人才

数据分析能力已成为大数据时代医院财务人员的核心竞争力，培养具备财务专业知识、数据分析技能和医疗行业洞见的复合型人才，是医院财务转型的关键一环。在人才选拔方面，医院可打破传统的学历、专业限制，面向统计学、数学、计算机等相关专业招揽优秀毕业生，为财务团队注入新鲜血液。对于在职财务人员，医院可借助在线教育平台，系统开设Python数据分析、R语言统计建模等数据类课程，普及大数据理念和分析方法，并设置课程实践环节，鼓励财务人员将所学应用于实际工作场景。如针对成本管控的痛点，可引导财务人员运用数据可视化工具，对多维度成本数据进行探索性分析，并结合临床路径优化、合理用药等关联数据，探究成本的影响因素，提出管控策略。类似地，针对医保控费日益精细化的趋势，可指导财务人员利用机器学习算法，建立DRGs付费影响因素模型，预判政策变化对医院运营的影响，提前制订应对预案。

四、结 语

综上所述，医院应充分利用大数据、人工智能等新技术，构建多维度的财务数据安全防护网，推进财务系统与医疗信息系统深度融合，建立智能审计与风险预警平台，培养复合型财务人才。

作者单位：内蒙古呼和浩特市第一医院