大数据背景下人工智能在医院财务管理预警中的应用浅析

摘要：本文从医院财务管理预警的内涵出发，分析了大数据背景下人工智能在医院财务管理预警应用中存在的难点，包括财务数据的非结构化、财务业务的复杂性、财务风险的动态演变和预警结果的可解释性等，并提出建议，包括构建医院财务数据治理体系、提升数据质量和价值，深化财务业务流程再造、优化人工智能应用场景，优化人工智能预警模型、提高预警的动态适应性和加强人机协同预警机制，提升预警结果的可解释性等措施。

关键词：大数据；人工智能；财务管理

DOI：10.12433/zgkjtz.20243132

课题名称：大数据背景下人工智能在医院财务管理预警中的作用

课题编号：YWJK2024-4

课题名称：基于医改背景下公立医院财务信息一体化管理模式的路径和实践研究

课题编号：CSTB2023TFII-OIX0059

一、医院财务管理预警的内涵

（一）定义

医院财务管理预警是指医院通过对财务数据的分析和监测，及时发现可能影响医院财务安全的隐患和风险，并采取相应措施进行防范和化解的管理活动。其核心在于对财务风险的预测和预防，通过前瞻性的管理，保证医院财务的稳健运行。医院财务管理预警不同于一般的财务分析，其侧重点在于对未来可能出现的财务风险进行预测和评估。通过对医院财务数据的深入挖掘和分析，结合外部环境变化和医院自身发展情况，识别潜在的财务风险点，并采取针对性的措施进行防范，从而实现医院财务管理的前瞻性和主动性[1]。

（二）特点

医院财务管理预警具有以下特点：一是前瞻性，即通过对历史数据的分析和未来趋势的预测，提前识别可能出现的财务风险。二是动态性，即根据内外部环境的变化，持续监测和调整预警指标和模型。三是针对性，即针对不同类型的财务风险，采取有针对性的预警措施。四是系统性，即将财务预警融入医院整体管理中，与医疗、人力资源等管理紧密结合。医院财务管理预警是一个动态的过程，需要根据医院自身情况和外部环境的变化进行持续优化和完善。同时，财务预警不能孤立进行，需要与医院的整体发展战略相协调，与其他管理工作紧密结合，形成系统化的风险管控机制，才能真正发挥其作用[2]。

（三）构成

医院财务管理预警的内容主要包括：一是预警指标的设置，即根据医院财务管理的目标和要求，选择合适的财务指标作为预警指标；二是预警阈值的确定，即对预警指标设定合理的阈值，作为判断财务风险的标准；三是预警模型的构建，即通过数理统计、机器学习等方法，建立财务风险预测模型；四是预警信息的传递，即建立预警信息的报告和传递机制，确保预警信息及时传递到相关决策者[3]。

医院财务预警指标的设置需要综合考虑医院的财务状况、业务特点和发展战略等因素[4]。常用的财务预警指标包括偿债能力指标、盈利能力指标、营运能力指标等。在设置预警阈值时，需要结合医院自身情况和行业基准进行综合判断，既要避免过于宽松导致风险失控，也要避免过于严格影响医院正常运营。预警模型的构建需要充分利用医院财务数据，结合医院业务特点进行针对性设计，并通过实证检验确保其有效性。

二、大数据背景下人工智能在医院财务管理预警中存在的难点

（一）医院财务数据的非结构化特征

在现代医院的运营管理中，财务数据呈现出显著的非结构化特征。诊疗记录、药品说明书等医疗文档通常以自然语言的形式存在，缺乏规范化的数据格式，这给传统的结构化数据分析模型带来了挑战。尽管人工智能算法在处理非结构化数据方面展现出了优势，但如何将这些非结构化的医疗数据与结构化的财务数据进行有效融合，仍然是一个亟待解决的难题。

当前，大多数医院的信息系统仍然以结构化数据为主，非结构化数据分散在各个业务系统之中，缺乏统一的管理和整合。这导致财务管理人员难以全面掌握医院的运营状况，无法及时识别潜在的财务风险。此外，非结构化数据的质量参差不齐，存在噪声、冗余和不一致等问题，给数据预处理和特征提取带来了额外的复杂性[5]。

（二）医院财务业务的复杂性

医院财务管理涉及诊疗、药品、耗材、设备等多个业务环节，各个环节之间存在错综复杂的关联关系。不同的医疗项目在成本核算、收入确认、费用分摊等方面都有其特殊性，这使得财务业务规则呈现出多样化和动态变化的特点。此外，不同医院之间在经营模式、管理体制、信息化水平等方面也存在显著差异，导致财务风险的影响因素和传导机制难以一概而论。

面对如此复杂的业务场景，传统的财务分析方法往往难以胜任。即便是基于人工智能的风险预警模型，也面临着如何全面刻画业务规则、准确识别风险因素的挑战。一方面，模型需要具备强大的特征工程能力，能够从海量的财务数据中提取出与风险相关的关键特征;另一方面，模型还需要深入理解医院运营的业务逻辑，能够揭示风险因素之间的内在联系和传导机制[6]。

（三）财务风险的动态演变特征

医院财务风险具有显著的动态演变特征，其影响因素和风险水平会随着内外部环境的变化而不断演进。例如，医疗政策的调整、医保支付方式的改革、医疗技术的更新迭代等，都会对医院的收支结构和成本管控产生深远影响，进而引发财务风险的动态变化。这就要求财务预警模型具备持续学习和自适应优化的能力，能够及时捕捉环境变化带来的新的风险因素，动态调整预警策略和阈值[7]。

然而，当前的人工智能算法大多基于静态的历史数据进行训练，缺乏对动态环境变化的感知和适应能力。这在一定程度上限制了其在财务风险动态预警中的应用效果。如何设计具备持续学习能力的财务风险预警模型，如何在模型训练过程中引入实时的环境反馈机制，如何平衡模型的稳定性和灵活性，都是亟待解决的关键问题。此外，动态预警还对数据的时效性提出了更高要求，如何实现财务数据的实时采集、传输和处理，也是一项技术挑战。

（四）预警结果的可解释性问题

在医院财务管理中，管理者需要明确了解预警结果的来龙去脉，以便及时采取针对性的应对措施。然而，当前的许多人工智能算法，尤其是深度学习算法，其决策过程往往是一个“黑箱”，缺乏透明度和可解释性。虽然这些算法在特定任务上取得了优异的性能，但其内部工作机制却难以为人所理解，这就导致基于人工智能的财务预警结果难以获得管理者的信任和认可。

如何设计出兼具高性能和高可解释性的财务风险预警模型，如何以人类可理解的方式呈现预警结果及其依据，如何实现人机协同的预警决策机制，都是亟待解决的关键问题。这不仅需要在算法层面进行创新，如引入注意力机制、因果推理等技术，还需要在人机交互层面进行优化，如设计直观易懂的可视化界面，提供交互式的探索和分析工具等。

三、关于大数据背景下人工智能在医院财务管理预警中的应用建议

（一）构建医院财务数据治理体系，提升数据质量和价值

针对医院财务数据的非结构化特征，医院首先需要构建完善的财务数据治理体系，实现数据的标准化、规范化管理。

一是要制定统一的数据标准和编码规则，对财务数据进行分类、编码和元数据管理，形成标准化的数据架构和数据字典。

二是要建立健全的数据质量管理流程，从数据采集、清洗、集成、存储等环节入手，制定数据质量控制的标准和规范，并通过数据质量监测和评估，持续改进数据质量。

三是需要充分挖掘财务数据的价值，为人工智能预警模型提供高质量的训练数据。这就需要打破“数据孤岛”，建设医院财务数据仓库和数据集市，将结构化数据与非结构化数据进行关联融合，形成全域、一致、可信的财务数据视图。

此外，还要运用数据挖掘、机器学习等技术，对财务数据进行深度分析和价值挖掘，发现隐藏在数据背后的模式、趋势和关联关系，为财务风险预警提供数据支撑和决策依据。

（二）深化财务业务流程再造，优化人工智能应用场景

针对医院财务业务的复杂性，医院需要深入分析财务业务流程，识别关键风险点和控制节点，并运用流程再造的理念和方法，优化财务业务流程，为人工智能预警模型的应用创造良好的业务场景。

一方面，要系统梳理现有的财务业务流程，运用价值流分析、业务过程分解等工具，对财务业务进行可视化建模和仿真分析，发现流程中的瓶颈和冗余，并进行优化改造。

另一方面，要充分考虑人工智能技术的应用需求，在财务业务流程中嵌入智能预警的触发点和决策节点，实现业务流程与智能算法的无缝衔接。此外，医院还需要加强财务业务的标准化和精细化管理，为人工智能预警模型提供规范化的业务规则和决策逻辑。这就需要建立财务业务的标准操作规程（SOP）和关键绩效指标（KPI），明确各项业务活动的操作要求、审批权限和考核标准，并通过财务业务流程的信息化再造，实现业务规则的自动化执行和实时监控。

（三）优化人工智能预警模型，提高预警的动态适应性

针对财务风险的动态演变特征，医院需要不断优化人工智能预警模型，提高其对环境变化的动态适应性。

一方面，要建立财务风险指标的动态监测机制，通过多维度、多频次的数据采集和分析，实时捕捉内外部环境变化对财务风险的影响，并动态调整风险预警的阈值和策略。

另一方面，要采用增量学习、在线学习等技术，使预警模型能够持续学习和自我优化，不断吸收新的数据和知识，提高预警的时效性和准确性。

此外，医院还需要加强对预警模型的评估和反馈机制，定期检验模型的预测效果和适用性，并根据实际效果和业务需求，对模型进行迭代优化和更新换代。这就需要建立预警模型的生命周期管理流程，从模型的开发、测试、部署到监控、评估、优化等环节，制定规范化的管理制度和操作规程，确保预警模型能够持续发挥效用。通过优化人工智能预警模型，提高其动态适应性，医院才能及时、有效地应对复杂多变的财务风险，实现财务管理的前瞻性和主动性。

（四）加强人机协同预警机制，提升预警结果的可解释性

一是要在预警模型的设计中引入可解释性机制，通过特征重要性分析、规则提取等技术，揭示预警结果的形成机理和影响因素，使预警结果更加透明和可理解。

二是要建立人机协同的预警决策机制，发挥人工智能的计算优势和专家经验的指导作用，通过人机交互和知识融合，形成更加全面、可靠的预警方案。

三是医院还需要加强预警结果的可视化呈现和交互式分析，为管理者提供直观、易懂的预警信息和决策支持。这就需要开发智能化的财务预警平台，集成数据分析、风险预警、可视化展现等功能，并提供交互式的查询、钻取、推演等工具，使管理者能够便捷地理解预警结果，并进行深入分析和决策优化。

四、结论

大数据背景下，人工智能在医院财务管理预警中的应用是大势所趋，但也面临着诸多挑战。医院财务数据的非结构化特征、财务业务的复杂性、财务风险的动态演变以及预警结果的可解释性等，都对人工智能技术的应用提出了更高要求。为了有效应对这些挑战，医院需要从构建财务数据治理体系、深化财务业务流程再造、优化人工智能预警模型、加强人机协同预警机制等方面入手，全面提升财务管理的智能化水平。通过打造高质量的财务大数据，优化人工智能的应用场景，提高预警模型的动态适应性和可解释性，实现财务风险的实时监测、动态预警和精准防控，为医院提高管理效率、防范经营风险保驾护航。

参考文献：

[1]陈德巧.浅谈医院财务风险监测预警管理指标体系的建立[J].财经界，2022（02）：122-124.

[2]林慧英.新政府会计制度下优化医院财务管理研究[J].商讯，2020（34）：47-48.

[3]王斌.浅论风险预警机制在医院财务管理中的设计和应用[J].纳税，2020，14（14）：60-61.

[4]陈佳鑫.医院财务风险监测预警管理指标体系研究[J].财经界，2019（21）：111-112.

[5]韩晓梅.公立医院财务管理及财务风险预警[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2019（04）：88+90.

[6]黄英钜.公立医院财务管理及财务风险预警探讨[J].财会学习，2019（11）：69.

[7]王建萍.医院财务管理工作中存在的问题及完善措施探究[J].大众投资指南，2019（02）：153-154.

（作者单位：重庆市中医院）