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大数据对医院财务分析的改进研究

出处:论文网
时间:2018-02-21

大数据对医院财务分析的改进研究

  中图分类号: R197.322 文献标识码: A 文章编号: 1673-1069(2016)31-33-2

  0 引言

  在计算机技术没有得到广泛应用的年代,医院财务管理工作可以说是漏洞百出,一系列的问题给医院经济管理造成影响,从而导致医疗事业的停滞不前。而随着信息网络时代的到来,使得大数据对于医院财务管理产生重要的影响,给医院财务管理改革带来了希望。因此,医院财务管理作为医院经济管理的核心内容,必须要抓住这次机遇,进行传统管理上的改进,提高医院财管管理水平,促进医院经济发展,进而为我国医疗事业的进一步发展奠定坚实基础。

  1 传统医院财务管理存在的问题

  本文以河北省某三甲医院2008~2010年的财务管理状况为例,对传统的医院财务管理中存在的问题进行论述。

  1.1 财务管理中预算不合理

  在传统的医院财务管理中,大部分医院管理存在预算不合理的现象,造成严重的经济损失。以河北省某三甲医院固定资产为例进行说明,如表1所示。从表中分析可知,该医院固定资产增减变动主要是增加医疗设备和新建医疗建筑,但是经过调查研究发现,该医院增加的设备配置低、价格高,并且跟不上科室实际操作需要,结果导致了设备闲置浪费的现象,由此可见该医院在进行财务预算时,缺乏科学合理的成分考虑,结果造成资本损失。

  1.2 独立的内部审计极度缺乏

  在我国传统的医院财务管理中独立的内部审计极度缺乏,就连一些三甲医院都没有设置独立的财务审计机构,而是由其他部门的医务人员临时负责,造成财务管理出现严重问题。仍以河北省某三甲医院为例进行说明,详见表2。由表分析可知,该医院内审人员组成中财务管理只占据一小部分,而其余大部分都是由临床科室与医技科室人员组成,并且会随时更换,从而使得审计工作独立性无法保证,导致财务管理出现严重问题。

  2 大数据在医院财务管理中的应用

  2.1 缴费中的应用

  传统的医院财管理存在较大程度的不足,给患者就诊带来了极大的不便。例如患者需要花费很长时间进行排队缴纳挂号费和其他费用,从而耽误了就诊时间,对患者造成严重影响。另外,也给收费处的人员造成巨大工作压力。这样不合理的财务管理手段必然会遭到淘汰和更换。随着信息化时代的到来,使得大数据对于医院财务管理影响较大。使得医院方面在费用收取过程中逐渐实现智能化,代替传统的人工服务。这种转变方式,不但可以方便患者的就诊,使其免受排队挂号缴费等环节的困扰,而且对于医院工作人员也十分有利,大大降低了其工作量,从而更好地提高医院财管管理水平,促进医疗事业的长久发展。

  2.2 在绩效考核中的应用

  传统的医院财产管理中,部门要想对数据进行合理的预算决策,需要对不同系统中结合数据进行人工处理和分析,并总结统计结果,这使得效率相对较低,给财务管理的绩效考核带来极大不便。随着大数据平台的建立,医院决策层可以十分便捷的对财产管理中的各项数据进行全面分析,并对绩效考核结果进行科学合理的分析,并且实现过程全智能化,不需要人工参与,减少工作人员负担的同时,也极大提高了决策效率。

  3 大数据对医院财务分析的改进研究

  3.1 实现财务分析的内外结合

  在大数据时代的影响下要想更大程度提高医院财务管理水平,必须实现财务分析的内外结合。传统的医院财务管理注重内部分析,忽视对于外部条件的分析,造成医院财务管理指标下降的情况得不到有效分析和改善,逐渐给医院经济水平造成影响。因此,在今后的医院财务管理业务中,相关部门要在优先考虑内部原因的情况下,充分的对外部原因进行有效、全面的分析,其中包括外部环境中的行业背景、竞争状况以及区域人口变化等因素,从而总结出影响医院财务管理指标出现问题的外部因素。这样内外结合的分析方式,能够更加全面的解决医院财产管理中存在的问题,从而得到有效的改进策略,帮助医院提高财管管理水平,进而促进医疗事业的长效发展。

  3.2 医院预算管理的改进措施

  大数据时代的影响下,医院的财务管理应当重视对于财务预算的改进措施,从而更好地提高医院财管管理水平。对此,医院财管预算管理相关人员要在优先考虑医院的资金情况之下,将预算业务建立在医院每一个部门所产生的数据基础之上,并对数据进行分析处理,从而制定出医院的财务管理计划。另外,医院的财务预算管理必须将医院的零基预算和弹性预算进行有效的结合,并对医院财产管理中的预算情况做出合理的分析,进而控制财务成本投入,提高财务管理水平。

  3.3 建立财务风险预警机制

  大数据对医院财务分析的改进研究还需要相关部门建立财务风险预警机制。

  这一机制包括以下三点内容:

  第一,风险数据信息的收集。要求对医院财务管理风险预警所需要的数据进行统计和收集,这一部分又可细分为内部信息收集和外部信息收集两种情况。

  第二,风险识别的过程。这一部分需要建立风险模型,通过对风险模型的分析,把第一部分收集到的数据信息进行量化,最后导入风险模型进行相关计算。

  第三,风险结果分析。大数据技术实时计算敏感性指标并代入模型,得出风险指数,当风险指数达到临界值,会自动报警,由此财务人员可立即采取紧急措施降低风险。

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