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獲獎征文三等獎 晉中學院 胡錦田
大數據對醫院財務分析的改進
摘要：醫院財務分析是醫院分析的核心，它對醫院的經濟分析有著重要的影響。隨著大數據時代的到來，醫院財務分析面臨著新的挑戰 ,醫院的財務分析能否在大數據的影響下得到改善，從而提高其分析水平，是目前醫院相關部門需要考慮的首要問題。本文以醫院行業為例，對醫院行業的現狀進行分析，準確、全面的還原，有助于醫院行業的分析師更清晰的了解公司的優勢和劣勢。針對醫院行業存在的問題提出有針對性的解決方案，對促進公司的長期健康發展具有重要意義。
關鍵詞 :大數據醫院財務分析
目 錄
一、 傳統醫院財務分析存在的問題 ...................... 1
（一） 過度依賴內部數據，忽略外部數據分析 ........... 1
（二） 忽視財務分析在戰略決策中的預測作用 ........... 2
（三） 偏重財務指標分析，忽視業務指標分析 ........... 2
（四） 缺乏事前分析，忽視風險預警 ................... 3
（五） 財務分析技術無法滿足大數據時代要求 ........... 3
二、 大數據對醫院財務分析改進的可行性 ................ 3
（一） 大數據使醫院財務分析更合理 ................... 3
（二） 大數據使醫院財務分析更全面 ................... 4
（三） 大數據技術提升醫院信息整合能力 ............... 4
三、 運用大數據改進醫院財務分析的方法 ................ 5
（一） 運用大數據實現財務分析的內外結合 ............. 5
（二） 借助大數據建立財務分析預測模型 ............... 6
（三） 融合業財分析 ................................ 7
（四） 依靠大數據建立財務風險動態預警機制 ........... 8
（五） 利用大數據，滿足社會需要 ..................... 9
四、 結語 ............................................ 9
注 釋 .............................................. 10
參考文獻 ............................................ 10
在“十二五”規劃中，衛生部（前身）建議建立區域衛生信息平臺，加強信息的深度應用。近年來，醫院信息化進程加快，電子病歷、實驗室信息管理系統、圖像采集系統、 ING系統、醫院信息系統、醫院資源規劃、醫院質量監控等各類信息系統上線。這些系統不僅有助于提高醫院管理的效率，而且產生大量的數據，構成醫院的大數據資產，為處理海量數據資源而產生的大數據技術，不僅有助于提高臨床醫療服務質量，而且可以應用于醫院財務分析系統，突破傳統財務分析的局限性，促進醫院財務分析的發展，從而提高醫院財務分析的質量和管理效率。
一、 傳統醫院財務分析存在的問題
在迫切需要提高醫院服務質量的情況下，醫院需要改進醫療技術，學習現代管理理念。傳統的醫院財務分析不能滿足現代醫院管理的需要，與企業財務分析系統相比，醫院財務分析的發展相對滯后，這不僅僅是理論研究不足的原因，也是制約實際應用的重要因素。
（一） 過度依賴內部數據，忽略外部數據分析
在我國的醫院中，財務分析通常采用比較分析法和因子分析法。在分析中，僅依靠內部財務數據進行縱向比較和內部因素分析，缺乏橫向比較和外部因素分析。如果僅僅根據就診人數、醫生工作量或人均成本來分析某一部門醫療收入增加的原因，那么這將單方面歸因于醫療服務質量的提高和市場份額的增加，這種分析忽略了產業、市場和環境的影響因素。當外部因素主導時，這個結論是站不住腳的。例如，在一個冬天突然煙霧彌漫的城市，呼吸內科的病人數量急劇增加，隨之增加，在其他因素不變的情況下，環境因素已成為呼吸內科收入增加的主要原因，只有結合外部因素，才能解釋訪問量增加的根本原因，從而挖掘影響收入增長的主要因素。
這有兩個原因：財務人員主觀上將醫院財務分析等同于個人分析，對市場、行業等宏觀經濟因素關注不夠；客觀上，我國醫療行業數據共享不足，行業數據披露較少。雖然公立醫院可以通過政府部門建立的平臺交換信息，但很難從工業醫院或私立醫院獲得信息。即使獲得了競爭對手的信息，數據口徑仍然不一致，也沒有可比性，無法達到橫向比較的目的。
（二） 忽視財務分析在戰略決策中的預測作用
美國許多大型醫院將財務分析作為戰略決策的重要工具。大型醫院投資決策時，財務預測分析的結果將作為是否開設新門診、是否設立新科室、是否擴大住院病房規模等決策的重要依據。此外，醫院采購部在采購設備時，還將分析設備投資回報率和醫院現金流，避免臨時采購對醫院資金的壓力。相比之下，在制定戰略決策時，中國的醫院管理者未能充分認識到財務分析的重要性，他們把財務分析看作是一種交易總結，等同于對經營成果的分析和評價，忽視了財務分析的預測作用，最終導致財務分析和戰略決策的脫軌。
（三） 偏重財務指標分析，忽視業務指標分析
近幾年，醫院財務分析的報告主要集中在收入、支出、余額等財務指標上，但是缺乏工作量、周轉率等業務指標的分析。分析結果相對比較片面，缺乏針對性。然而，醫院管理只是關注醫院手術的結果，而忽略了對其原因的進一步分析，這是非常不合理的。醫院的投入、產出、規模效益和成本效益比這些是否合理，是否符合醫院的需要，是不可能判斷的，從而影響醫院的決策。
忽視業務指標分析的原因客觀上是財務人員難以獲得非財務數據，醫院財務分析數據涉及多個部門，信息量大，內容復雜等問題，例如，財務數據（
Financial data）主要由財務部門從財務系統獲取，工作量數據（
Workload data）主要由醫院統計部門從醫院信息系統獲取，人事管理信息（
Personnel management information）主要由醫院人力資源部門從人事管理軟件獲取，各個系統互不兼容，數據統計口徑不一致。
在財務分析過程當中，我國半數醫院采用內部數據，以歷史數據為基礎進行財務分析，提高了財務分析的可靠性。然而，僅僅依靠內部數據使得數據分析過于有限，財務分析的結果無法從外部數據中得到很好的驗證。因此，財務分析的科學性和準確性相對較低。在我國醫院，財務人員通常采用比較分析法對財務數據進行分析，并根據當前財務數據進行橫向和縱向比較。然后，根據比較結果，確定醫院的手術條件，并公布數據分析。由于缺乏外部數據支持，醫院財務分析很難適應醫院的運行。如果外部環境發生重大變化，則會降低財務分析的準確性。例如，如果天氣突然變化，醫院的病人數量會增加，財務數據也會受到天氣的影響，所以主營業務收入會在短時間內增加。如果我們只分析醫院內部的財務數據，那么醫院的財務分析就無法預測天氣變化對財務數據的影響，財務分析的作用尚未充分發揮。
（四） 缺乏事前分析，忽視風險預警
隨著醫療體制改革的深入，公立醫院正逐步由行政機構向市場化經營轉變。醫院面臨的市場環境變化迅速，金融風險也在增加。財務分析貫穿于事件發生之前、期間和之后的整個過程，特別是在事件發生之前。可以建立預警指標，對可能出現的金融風險進行預警。然而，現有的醫院財務分析體系中缺乏這種分析方法，風險防范意識更是不可能。
（五） 財務分析技術無法滿足大數據時代要求
在信息技術的發展過程中，
Word、
Excel、
PPT等辦公軟件已成為最常見、最簡單的辦公軟件。在金融信息多元化發展的過程中，傳統的
Excel辦公軟件無法滿足金融信息多元化處理的要求。例如，不可能通過電子表格辦公軟件和人機交互來分析大量的數據信息。只有少量的低頻數據可以通過采集高頻數據來解決。對于數據存儲，
ExcelOffice軟件只能批量存儲結構化數據，而不能存儲非結構化數據。在數據挖掘中，金融分析師對分布式存儲技術沒有深入的了解，并且不能使用
Python、
Matlab、
Java、
SQL等編程軟件進行金融數據的挖掘和處理。
二、 大數據對醫院財務分析改進的可行性
（一） 大數據使醫院財務分析更合理
在計算機飛速發展的時代中，傳統醫院財務分析逐漸無法滿足醫院財務發展的需要，大數據平臺的誕生給新時代的財務分析提供了新的手段，也使得醫院財務分析更加合理：第一，為了提高財務分析的效率，大數據技術是利用計算機對醫院財務數據進行綜合分析，得到相應的分析結果。大數據技術可以提高醫院財務人員財務分析的效率。大數據技術依賴于計算機技術，完全擺脫了手工會計，從財務數據中解放了財務人員，為醫院財務人員更好地開展其他工作打下了良好的基礎，大數據技術對提高醫院財務分析效率具有積極影響。第二，提高財務分析質量。大數據技術是一種利用計算機進行數據分析的計算機計算技術。因此，大數據技術降低了人工財務分析中出錯的概率，提高了醫院財務分析的整體質量，對提高醫院財務分析水平具有重要意義。第三，擴大財務分析的范圍。傳統的財務分析通常是對醫院日常運營中財務數據的有效分析，受分析范圍的影響，醫院財務分析結果不夠準確。在大數據環境下，醫院大數據財務分析擴大了財務分析的范圍，有效地提高了財務分析結果的準確性和科學性。
（二） 大數據使醫院財務分析更全面
隨著大數據技術的普及和應用，醫院財務分析不再局限于單一的財務領域，而是涉及臨床業務、市場、人力資源等領域，拓展了財務分析的領域和深度。這種分析可以稱為綜合分析（
comprehensive analysis)，它將改善醫院對財務數據分析的過度依賴和對業務分析的忽視。大數據通過無縫連接
HIS或
HRP、臨床服務管理系統和財務系統，為數據集成和交換提供了平臺。在同一個框架下，來自不同部門、不同格式、不同標準、不同地點的數據在另一個系統中統一。財務人員可以在平臺上實時獲取業務數據，實時計算醫院數量、手術表等業務指標，
大數據為以后的各領域共享帶來更多的可能。
（三）
大數據技術提升醫院信息整合能力
大數據技術可以有效地分析和整理所有數據，為了增強大數據技術在醫院財務分析中的作用，可以充分發揮其作用，醫院內各部門應建立統一的數據共享平臺。通過這個信息平臺，各部門之間可以有效地共享數據和信息。在財務分析過程中，醫院可以在這個數據共享平臺上獲取所需的財務信息，然后利用大數據技術在平臺上有效共享數據，確保數據的全面性。通過數據共享平臺的設置，財務人員還可以利用大數據技術有效驗證財務分析過程中各種數據之間的聯系，提高財務分析結果的準確性和科學性，確保財務分析工作更好地為企業發展服務。
不光如此，在信息整合的過程中，醫院還可以增加資源的利用效率，減少不必要的資金和資源浪費，以醫院引進設備為例，在傳統的醫院財務分析中，各部門互相分散，各科室聯系較少，財務人員也無法有效獲知各科室的需要和已有資產。以某三甲醫院固定資產為例，如表
1所示。
年份
固定資產總額 /億元
增減變動金額 /億元
增減變動金額 /億元（引進大數據后）
2015
13.72
-4.8
-0.44
2016
14.75
-3.6
-0.38
2017
15.76
-5.1
-0.12
數據來源：國家統計局國家數據
表 1 某三甲醫院固定資產變化分析表
從表中分析可以看出，醫院的固定資產的增減主要是由于資產總額的變動和資產本身增減變動金額兩個方面。但經過調查研究，發現設備存在實際中配置低，價格高，根本無法滿足各部門的實際運行需要，從而導致設備閑置和浪費。造成這一現象完全由于醫院財務人員缺乏科學合理的考慮，無法獲得完整的醫院信息，缺乏有效的整合，最終導致資金的流失。如果在醫院的財務分析系統中引進大數據，建立大數據平臺，不僅可以對設備的利用情況作出精確分析，也能對閑置設備的進行合理利用，減少不必要的浪費，最終大幅度減少了固定資產的浪費。同時，大數據也避免由于人工因素出現差錯，并實現全過程智能化，減少工作人員分擔，使傳統的醫院的傳統財務管理更加合理，從而提高決策效率。
三、 運用大數據改進醫院財務分析 的方法
高德納咨詢公司
[①]
將“大數據”定義為一種大規模、高增長和多樣化的信息資產，需要一種新的處理模型來具有更強的決策、洞察力和發現能力以及流程優化能力。大數據具有容量大、速度快、多樣性好、
4V（體積
Volume
、類型
Variety
、速度
Velocity
、值
Value
）高的特點。在當今大數據時代，大數據的概念正在悄然改變醫院財務分析系統，以彌補醫院財務分析中存在的問題和不足。
（一） 運用大數據實現財務分析的內外結合
在加快推進衛生信息化的背景下，國家醫療機構大數據平臺建設迫在眉睫。未來，醫療大數據平臺的建立將改變醫院財務分析過于依賴內部分析而忽視外部分析的現狀。橫向到邊緣、縱向到底部的互聯醫療信息共享平臺，不僅可以有效防止醫院成為“數據孤島”，而且可以實現醫院間的數據共享，為醫院財務分析的橫向比較提供了可能。只有通過比較成本利潤率、醫院和同規模醫院的平均住院時間，管理層才能更直觀、準確地了解醫院的整體實力。同時，通過獲取外部數據，可以將財務分析的范圍擴展到行業背景分析、競爭力分析、無形資產負債表分析、臨床醫療項目比較分析、服務領域人口變化分析等，當醫院財務指標下降時，我們可以將財務分析的范圍擴展到行業背景分析、競爭力分析、無形資產負債表分析、臨床醫療項目比較分析、服務領域人口變化分析等。通過系統的分析，可以避免對內部因素的片面歸因，并提出科學的改進建議。
大數據技術可以有效地分析和組織所有數據。為了增強大數據技術在醫院財務分析中的作用，可以充分發揮其作用，醫院各部門應建立統一的數據共享平臺。通過該信息平臺，可以有效地實現各部門之間的數據和信息共享。在財務分析過程中，醫院可以在數據共享平臺上獲取所需的財務信息，然后利用大數據技術在平臺上有效地共享數據，保證數據的全面性。通過建立數據共享平臺，財務人員還可以利用大數據技術，在財務分析過程中有效地驗證各種數據之間的關系，從而改進財務分析工作，更好地服務于企業的發展。
（二） 借助大數據建立財務分析預測模型
在大數據時代，維克托•邁爾•舍恩伯格
[②]和肯尼思•庫克耶
[③]提出的預測是大數據的核心功能。基于大數據的預測模型用于識別以前未知的趨勢和相關性，這些趨勢和相關性在金融、零售和生產領域越來越普遍。醫院在對項目進行投資決策時，通過建立需求增長預測模型，可以預測項目帶來的病床需求變化。需求模型包括內部增長模型和外部需求模型：內部增長模型的影響因素包括醫院的歷史增長數據、平均住院預測值、病床利用率預測值和各部門的建設計劃；外部需求模型包括區域服務人口增長率、老齡化程度、其他醫院的競爭力以及醫院在區域市場中的份額。內部增長模型與外部需求模型相互驗證，外部需求模型是對內部增長模型的有效補充。（見圖
1）
數據來源：國家統計局分省數據
圖 1 需求增長模型
傳統的財務預測通常選擇過去幾年的財務數據來預測業務收入、運營成本、資本金等。在未來的某個時候，大數據技術不需要抽樣，而是使用所有樣本作為數據源來挖掘財務收支規則，隨著樣本量的增加，財務預測的準確性提高。此外，大量來自外部環境的數據也可以導入醫院財務預測模型，從而進一步提高預測的準確性。
（三）融合 業財分析
在大數據時代，進行決策功能的再布局，工作財務分析，快速就能獲得財務信息，并能與各級人員聯系，實現財務數據共享。通過數據信息的應用
,企業的經營者的財務信息的處理可以減少壓力低
,他們有充分的時間和能源戰略決定企業的發展計劃
,通過全方位的考量
,多維實時了解各戰術的執行狀況
,確定合理的戰略決定。因此
,財務分析過程中應全面預算著手
,保證“人人講預算，人人懂預算”。另外
,在業財分析過程中
,財務人員應當以財務綜合分析為切入點
,積極參與生產經營的研究過程中
,深入挖掘財務相關信息
,準確地反映了企業經營的問題
,財務管理的決定有價值的分析報告。
大數據的驅動大幅縮短了企業經營管理中決策的執行時間。企業經營決定的依據來自數據，執行結果反應數據，遠離業務財務分析，不能立即給予風險和價值的評估。因此
,財務人員應該創新業財分析方法
,果斷地冠以業財管理方法
,作業成本法、標準成本法、質量成本管理、人力資源會計、成本會計和企業資源環境會計應嘗試、及時的執行結果和編制財務報告
,以此滿足業績評價和動態聯系對外公開應滿足的需求。
（四） 依靠大數據建立財務風險動態預警機制
利用大數據，醫院可以通過數據挖掘進行定量風險分析，建立動態風險預警系統。
第一階段是信息收集和整理。收集、整理財務風險預警所需的數據源，分為內部信息收集和外部信息收集。內部信息主要包括業務數據和財務數據，二者都可以通過大型數據集成平臺自動獲取。經營數據主要包括類型、數量、單價、周期、門診人數、出院人數等，財務數據主要包括現金、應收賬款、負債、醫療收入、醫療費用等。外部信息主要包括醫療行業的平均數據。
第二階段是風險識別階段。通過建立風險模型，可以對收集到的信息進行量化并導入到模型中進行計算。風險模型的構建可以通過建立敏感的財務指標來實現。敏感財務指標作為系統的輸入，可以根據指標對財務風險的影響進行權重設置。
第三階段是風險分析階段。大數據技術實時計算敏感度指標，并將其代入模型中得到風險指標。當風險指數達到臨界值時，自動報警。財務人員立即采取措施降低風險。（見圖
2）
數據來源：國家統計局分省數據
圖 2 風險預警機制
（五）利用大數據， 滿足社會需要
傳統的財務分析通常在編制財務報告后進行。利用大數據技術，財務分析所需的數據不再是來自財務報表，而是直接來自大數據平臺的中心，提高了財務分析的及時性和效率。在特定需求下，每月前
10天的財務數據可以通過大數據技術在每個月中下旬進行分析，從而縮短財務分析的時間跨度，為需要及時反映的應急風險響應提供決策支持。例如，藥品和消耗品的庫存周轉率的計算通常在月末后進行，這種計算不能詳細到特定的藥物和消耗品，但只能在大的類別中進行。在大數據技術下，系統可以存儲每一個出入境數據、每一種藥品和消耗品，并可以通過合并每一個數據來提供實時庫存周轉藥品消費數據。傳統的醫院財務分析既廣泛又落后，基于大量數據，精益財務分析仍有發揮作用的空間。
在大數據背景下，醫院可以建立數據模型，幫助醫院進行更全面、更科學的財務分析，提高財務分析水平。運用大數據技術建立科學的財務分析模型，可以提高財務分析質量，保證財務分析結果的準確性，醫院管理者可以利用財務分析的結果來制定下一個醫院發展戰略。基于財務分析的戰略具有較強的實用性，對更好地實現醫院發展戰略具有積極作用，基于大數據的醫院預測值和醫院面臨的市場競爭環境為財務分析結果的準確性提供了可靠的保證，為醫院更好的發展打下堅實的基礎，醫院作為我國的醫療衛生單位，對我國居民的生活水平有著重要的影響。建立大數據財務分析模型，可以有效提高醫院財務分析水平，確保醫院戰略目標的實現。
四、 結語
綜上所述，運用大數據技術可以解決傳統醫院財務分析中存在的問題，為醫院財務分析的發展帶來創新性的變化。在醫院財務管理中，通過大數據分析，建立風險預警機制，以決策、洞察、發現、大規模流程優化、高增長率、多元化的方式收集信息資產。但是，如果需要優化這些數據，則需要以新的處理模式運行大型數據。大數據還具有容量大、速度快、多樣性好等特點。如果將其應用于醫院財務管理分析，將解決醫院財務管理中的風險數據信息，獲取風險識別過程，最后對風險結果進行分析。大數據下的醫院財務管理既有外部驅動力，也有內部驅動力。因此，為了適應大數據時代信息化的高速發展，醫院管理需要盡快轉變觀念，完善大數據時代的財務分析工作。提高醫院管理決策水平，也可以最大限度地提高發展戰略的準確性和科學性。
注 釋
參考文獻
[1] 呂琳琳 ,龔江云 .大數據對醫院財務分析的改進研究 [J].衛生經濟研究 ,2016,04:56-59.
[2] 周欣悅 . 數據統計口徑不一對醫院財務分析的影響 [J].衛生經濟研究 ,2014,01:58-60.
[3]高量 .哈佛分析框架下ＧＹ證券財務報表分析［Ｄ］．安徽大學， 2014．
[4]林潔瑩 .大數據時代背景下會計財務分析研究 [J].濟南職業學院學報 ,2015(06).
[5]趙雷 .多策略數據挖掘平臺 MSMiner構建中若干問題的研究 [D].山東科技大學碩士論文 , 2003-05-01.
[6][英 ]維克托·邁爾 - 舍恩伯格，肯尼思·庫克耶 .大數據時代：生活、工作與思維的大變革 [M].杭州：浙江人民出版社， 2012.20-55.
[7]游湘濤 .基于數據倉庫的多策略通用數據采掘工具 MSMiner[D].中國科學院研究生院（計算技術研究所）碩士論文 ,2000-06-01.
[8]況景勤 .醫院財務分析誤區和缺陷分析 [J].衛生經濟研究， 2008， (2） :52.
[9]王 靜，于忠軍 .醫院經營管理中財務風險預警模型研究 [J].中國醫院， 2009,13(5):71
[10]張颯 .數據挖掘技術在銀行監管工作中的應用 [D]. 吉林大學碩士論文 , 2007-09-01.
[11]王志偉．基于哈佛分析框架的安信信托財務報表分析［Ｄ］．首都經濟貿易大學， 2016．
[①]高德納集團是世界上最權威的 IT研究和咨詢公司。公司成立于 1979年，總部位于康涅狄格州斯坦福市。
[②]維克多·邁爾·施伯格(Viktor Mayer-Schönberger)，牛津大學網絡學院互聯網治理與監管教授，《大數據時代》的作者。
[③]肯尼思•庫克耶 (Kenneth Cukier)的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》作者。
