获奖征文三等奖 晋中学院 胡锦田

大数据对医院财务分析的改进

摘要：医院财务分析是医院分析的核心，它对医院的经济分析有着重要的影响。随着大数据时代的到来，医院财务分析面临着新的挑战 ,医院的财务分析能否在大数据的影响下得到改善，从而提高其分析水平，是目前医院相关部门需要考虑的首要问题。本文以医院行业为例，对医院行业的现状进行分析，准确、全面的还原，有助于医院行业的分析师更清晰的了解公司的优势和劣势。针对医院行业存在的问题提出有针对性的解决方案，对促进公司的长期健康发展具有重要意义。
关键词 :大数据医院财务分析

目 录

一、 传统医院财务分析存在的问题 ...................... 1
（一） 过度依赖内部数据，忽略外部数据分析 ........... 1
（二） 忽视财务分析在战略决策中的预测作用 ........... 2
（三） 偏重财务指标分析，忽视业务指标分析 ........... 2
（四） 缺乏事前分析，忽视风险预警 ................... 3
（五） 财务分析技术无法满足大数据时代要求 ........... 3
二、 大数据对医院财务分析改进的可行性 ................ 3
（一） 大数据使医院财务分析更合理 ................... 3
（二） 大数据使医院财务分析更全面 ................... 4
（三） 大数据技术提升医院信息整合能力 ............... 4
三、 运用大数据改进医院财务分析的方法 ................ 5
（一） 运用大数据实现财务分析的内外结合 ............. 5
（二） 借助大数据建立财务分析预测模型 ............... 6
（三） 融合业财分析 ................................ 7
（四） 依靠大数据建立财务风险动态预警机制 ........... 8
（五） 利用大数据，满足社会需要 ..................... 9
四、 结语 ............................................ 9
注 释 .............................................. 10
参考文献 ............................................ 10

在“十二五”规划中，卫生部（前身）建议建立区域卫生信息平台，加强信息的深度应用。近年来，医院信息化进程加快，电子病历、实验室信息管理系统、图像采集系统、 ING系统、医院信息系统、医院资源规划、医院质量监控等各类信息系统上线。这些系统不仅有助于提高医院管理的效率，而且产生大量的数据，构成医院的大数据资产，为处理海量数据资源而产生的大数据技术，不仅有助于提高临床医疗服务质量，而且可以应用于医院财务分析系统，突破传统财务分析的局限性，促进医院财务分析的发展，从而提高医院财务分析的质量和管理效率。

一、 传统医院财务分析存在的问题
在迫切需要提高医院服务质量的情况下，医院需要改进医疗技术，学习现代管理理念。传统的医院财务分析不能满足现代医院管理的需要，与企业财务分析系统相比，医院财务分析的发展相对滞后，这不仅仅是理论研究不足的原因，也是制约实际应用的重要因素。

（一） 过度依赖内部数据，忽略外部数据分析

在我国的医院中，财务分析通常采用比较分析法和因子分析法。在分析中，仅依靠内部财务数据进行纵向比较和内部因素分析，缺乏横向比较和外部因素分析。如果仅仅根据就诊人数、医生工作量或人均成本来分析某一部门医疗收入增加的原因，那么这将单方面归因于医疗服务质量的提高和市场份额的增加，这种分析忽略了产业、市场和环境的影响因素。当外部因素主导时，这个结论是站不住脚的。例如，在一个冬天突然烟雾弥漫的城市，呼吸内科的病人数量急剧增加，随之增加，在其他因素不变的情况下，环境因素已成为呼吸内科收入增加的主要原因，只有结合外部因素，才能解释访问量增加的根本原因，从而挖掘影响收入增长的主要因素。


这有两个原因：财务人员主观上将医院财务分析等同于个人分析，对市场、行业等宏观经济因素关注不够；客观上，我国医疗行业数据共享不足，行业数据披露较少。虽然公立医院可以通过政府部门建立的平台交换信息，但很难从工业医院或私立医院获得信息。即使获得了竞争对手的信息，数据口径仍然不一致，也没有可比性，无法达到横向比较的目的。

（二） 忽视财务分析在战略决策中的预测作用

美国许多大型医院将财务分析作为战略决策的重要工具。大型医院投资决策时，财务预测分析的结果将作为是否开设新门诊、是否设立新科室、是否扩大住院病房规模等决策的重要依据。此外，医院采购部在采购设备时，还将分析设备投资回报率和医院现金流，避免临时采购对医院资金的压力。相比之下，在制定战略决策时，中国的医院管理者未能充分认识到财务分析的重要性，他们把财务分析看作是一种交易总结，等同于对经营成果的分析和评价，忽视了财务分析的预测作用，最终导致财务分析和战略决策的脱轨。

（三） 偏重财务指标分析，忽视业务指标分析
近几年，医院财务分析的报告主要集中在收入、支出、余额等财务指标上，但是缺乏工作量、周转率等业务指标的分析。分析结果相对比较片面，缺乏针对性。然而，医院管理只是关注医院手术的结果，而忽略了对其原因的进一步分析，这是非常不合理的。医院的投入、产出、规模效益和成本效益比这些是否合理，是否符合医院的需要，是不可能判断的，从而影响医院的决策。

忽视业务指标分析的原因客观上是财务人员难以获得非财务数据，医院财务分析数据涉及多个部门，信息量大，内容复杂等问题，例如，财务数据（
Financial data）主要由财务部门从财务系统获取，工作量数据（
Workload data）主要由医院统计部门从医院信息系统获取，人事管理信息（
Personnel management information）主要由医院人力资源部门从人事管理软件获取，各个系统互不兼容，数据统计口径不一致。

在财务分析过程当中，我国半数医院采用内部数据，以历史数据为基础进行财务分析，提高了财务分析的可靠性。然而，仅仅依靠内部数据使得数据分析过于有限，财务分析的结果无法从外部数据中得到很好的验证。因此，财务分析的科学性和准确性相对较低。在我国医院，财务人员通常采用比较分析法对财务数据进行分析，并根据当前财务数据进行横向和纵向比较。然后，根据比较结果，确定医院的手术条件，并公布数据分析。由于缺乏外部数据支持，医院财务分析很难适应医院的运行。如果外部环境发生重大变化，则会降低财务分析的准确性。例如，如果天气突然变化，医院的病人数量会增加，财务数据也会受到天气的影响，所以主营业务收入会在短时间内增加。如果我们只分析医院内部的财务数据，那么医院的财务分析就无法预测天气变化对财务数据的影响，财务分析的作用尚未充分发挥。

（四） 缺乏事前分析，忽视风险预警

随着医疗体制改革的深入，公立医院正逐步由行政机构向市场化经营转变。医院面临的市场环境变化迅速，金融风险也在增加。财务分析贯穿于事件发生之前、期间和之后的整个过程，特别是在事件发生之前。可以建立预警指标，对可能出现的金融风险进行预警。然而，现有的医院财务分析体系中缺乏这种分析方法，风险防范意识更是不可能。

（五） 财务分析技术无法满足大数据时代要求

在信息技术的发展过程中，
Word、
Excel、
PPT等办公软件已成为最常见、最简单的办公软件。在金融信息多元化发展的过程中，传统的
Excel办公软件无法满足金融信息多元化处理的要求。例如，不可能通过电子表格办公软件和人机交互来分析大量的数据信息。只有少量的低频数据可以通过采集高频数据来解决。对于数据存储，
ExcelOffice软件只能批量存储结构化数据，而不能存储非结构化数据。在数据挖掘中，金融分析师对分布式存储技术没有深入的了解，并且不能使用
Python、
Matlab、
Java、
SQL等编程软件进行金融数据的挖掘和处理。

二、 大数据对医院财务分析改进的可行性
（一） 大数据使医院财务分析更合理
在计算机飞速发展的时代中，传统医院财务分析逐渐无法满足医院财务发展的需要，大数据平台的诞生给新时代的财务分析提供了新的手段，也使得医院财务分析更加合理：第一，为了提高财务分析的效率，大数据技术是利用计算机对医院财务数据进行综合分析，得到相应的分析结果。大数据技术可以提高医院财务人员财务分析的效率。大数据技术依赖于计算机技术，完全摆脱了手工会计，从财务数据中解放了财务人员，为医院财务人员更好地开展其他工作打下了良好的基础，大数据技术对提高医院财务分析效率具有积极影响。第二，提高财务分析质量。大数据技术是一种利用计算机进行数据分析的计算机计算技术。因此，大数据技术降低了人工财务分析中出错的概率，提高了医院财务分析的整体质量，对提高医院财务分析水平具有重要意义。第三，扩大财务分析的范围。传统的财务分析通常是对医院日常运营中财务数据的有效分析，受分析范围的影响，医院财务分析结果不够准确。在大数据环境下，医院大数据财务分析扩大了财务分析的范围，有效地提高了财务分析结果的准确性和科学性。
（二） 大数据使医院财务分析更全面
随着大数据技术的普及和应用，医院财务分析不再局限于单一的财务领域，而是涉及临床业务、市场、人力资源等领域，拓展了财务分析的领域和深度。这种分析可以称为综合分析（
comprehensive analysis)，它将改善医院对财务数据分析的过度依赖和对业务分析的忽视。大数据通过无缝连接
HIS或
HRP、临床服务管理系统和财务系统，为数据集成和交换提供了平台。在同一个框架下，来自不同部门、不同格式、不同标准、不同地点的数据在另一个系统中统一。财务人员可以在平台上实时获取业务数据，实时计算医院数量、手术表等业务指标，

大数据为以后的各领域共享带来更多的可能。




（三）

大数据技术提升医院信息整合能力


大数据技术可以有效地分析和整理所有数据，为了增强大数据技术在医院财务分析中的作用，可以充分发挥其作用，医院内各部门应建立统一的数据共享平台。通过这个信息平台，各部门之间可以有效地共享数据和信息。在财务分析过程中，医院可以在这个数据共享平台上获取所需的财务信息，然后利用大数据技术在平台上有效共享数据，确保数据的全面性。通过数据共享平台的设置，财务人员还可以利用大数据技术有效验证财务分析过程中各种数据之间的联系，提高财务分析结果的准确性和科学性，确保财务分析工作更好地为企业发展服务。

不光如此，在信息整合的过程中，医院还可以增加资源的利用效率，减少不必要的资金和资源浪费，以医院引进设备为例，在传统的医院财务分析中，各部门互相分散，各科室联系较少，财务人员也无法有效获知各科室的需要和已有资产。以某三甲医院固定资产为例，如表
1所示。




年份
固定资产总额 /亿元
增减变动金额 /亿元
增减变动金额 /亿元（引进大数据后）
2015
13.72
-4.8
-0.44
2016
14.75
-3.6
-0.38
2017
15.76
-5.1
-0.12
数据来源：国家统计局国家数据
表 1 某三甲医院固定资产变化分析表

从表中分析可以看出，医院的固定资产的增减主要是由于资产总额的变动和资产本身增减变动金额两个方面。但经过调查研究，发现设备存在实际中配置低，价格高，根本无法满足各部门的实际运行需要，从而导致设备闲置和浪费。造成这一现象完全由于医院财务人员缺乏科学合理的考虑，无法获得完整的医院信息，缺乏有效的整合，最终导致资金的流失。如果在医院的财务分析系统中引进大数据，建立大数据平台，不仅可以对设备的利用情况作出精确分析，也能对闲置设备的进行合理利用，减少不必要的浪费，最终大幅度减少了固定资产的浪费。同时，大数据也避免由于人工因素出现差错，并实现全过程智能化，减少工作人员分担，使传统的医院的传统财务管理更加合理，从而提高决策效率。


三、 运用大数据改进医院财务分析 的方法

高德纳咨询公司






[①]

将“大数据”定义为一种大规模、高增长和多样化的信息资产，需要一种新的处理模型来具有更强的决策、洞察力和发现能力以及流程优化能力。大数据具有容量大、速度快、多样性好、
4V（体积

Volume
、类型

Variety
、速度

Velocity
、值

Value
）高的特点。在当今大数据时代，大数据的概念正在悄然改变医院财务分析系统，以弥补医院财务分析中存在的问题和不足。

（一） 运用大数据实现财务分析的内外结合
在加快推进卫生信息化的背景下，国家医疗机构大数据平台建设迫在眉睫。未来，医疗大数据平台的建立将改变医院财务分析过于依赖内部分析而忽视外部分析的现状。横向到边缘、纵向到底部的互联医疗信息共享平台，不仅可以有效防止医院成为“数据孤岛”，而且可以实现医院间的数据共享，为医院财务分析的横向比较提供了可能。只有通过比较成本利润率、医院和同规模医院的平均住院时间，管理层才能更直观、准确地了解医院的整体实力。同时，通过获取外部数据，可以将财务分析的范围扩展到行业背景分析、竞争力分析、无形资产负债表分析、临床医疗项目比较分析、服务领域人口变化分析等，当医院财务指标下降时，我们可以将财务分析的范围扩展到行业背景分析、竞争力分析、无形资产负债表分析、临床医疗项目比较分析、服务领域人口变化分析等。通过系统的分析，可以避免对内部因素的片面归因，并提出科学的改进建议。

大数据技术可以有效地分析和组织所有数据。为了增强大数据技术在医院财务分析中的作用，可以充分发挥其作用，医院各部门应建立统一的数据共享平台。通过该信息平台，可以有效地实现各部门之间的数据和信息共享。在财务分析过程中，医院可以在数据共享平台上获取所需的财务信息，然后利用大数据技术在平台上有效地共享数据，保证数据的全面性。通过建立数据共享平台，财务人员还可以利用大数据技术，在财务分析过程中有效地验证各种数据之间的关系，从而改进财务分析工作，更好地服务于企业的发展。

（二） 借助大数据建立财务分析预测模型
在大数据时代，维克托•迈尔•舍恩伯格





[②]和肯尼思•库克耶





[③]提出的预测是大数据的核心功能。基于大数据的预测模型用于识别以前未知的趋势和相关性，这些趋势和相关性在金融、零售和生产领域越来越普遍。医院在对项目进行投资决策时，通过建立需求增长预测模型，可以预测项目带来的病床需求变化。需求模型包括内部增长模型和外部需求模型：内部增长模型的影响因素包括医院的历史增长数据、平均住院预测值、病床利用率预测值和各部门的建设计划；外部需求模型包括区域服务人口增长率、老龄化程度、其他医院的竞争力以及医院在区域市场中的份额。内部增长模型与外部需求模型相互验证，外部需求模型是对内部增长模型的有效补充。（见图
1）

数据来源：国家统计局分省数据
图 1 需求增长模型

传统的财务预测通常选择过去几年的财务数据来预测业务收入、运营成本、资本金等。在未来的某个时候，大数据技术不需要抽样，而是使用所有样本作为数据源来挖掘财务收支规则，随着样本量的增加，财务预测的准确性提高。此外，大量来自外部环境的数据也可以导入医院财务预测模型，从而进一步提高预测的准确性。
（三）融合 业财分析

在大数据时代，进行决策功能的再布局，工作财务分析，快速就能获得财务信息，并能与各级人员联系，实现财务数据共享。通过数据信息的应用
,企业的经营者的财务信息的处理可以减少压力低
,他们有充分的时间和能源战略决定企业的发展计划
,通过全方位的考量
,多维实时了解各战术的执行状况
,确定合理的战略决定。因此
,财务分析过程中应全面预算着手
,保证“人人讲预算，人人懂预算”。另外
,在业财分析过程中
,财务人员应当以财务综合分析为切入点
,积极参与生产经营的研究过程中
,深入挖掘财务相关信息
,准确地反映了企业经营的问题
,财务管理的决定有价值的分析报告。


大数据的驱动大幅缩短了企业经营管理中决策的执行时间。企业经营决定的依据来自数据，执行结果反应数据，远离业务财务分析，不能立即给予风险和价值的评估。因此
,财务人员应该创新业财分析方法
,果断地冠以业财管理方法
,作业成本法、标准成本法、质量成本管理、人力资源会计、成本会计和企业资源环境会计应尝试、及时的执行结果和编制财务报告
,以此满足业绩评价和动态联系对外公开应满足的需求。

（四） 依靠大数据建立财务风险动态预警机制
利用大数据，医院可以通过数据挖掘进行定量风险分析，建立动态风险预警系统。

第一阶段是信息收集和整理。收集、整理财务风险预警所需的数据源，分为内部信息收集和外部信息收集。内部信息主要包括业务数据和财务数据，二者都可以通过大型数据集成平台自动获取。经营数据主要包括类型、数量、单价、周期、门诊人数、出院人数等，财务数据主要包括现金、应收账款、负债、医疗收入、医疗费用等。外部信息主要包括医疗行业的平均数据。

第二阶段是风险识别阶段。通过建立风险模型，可以对收集到的信息进行量化并导入到模型中进行计算。风险模型的构建可以通过建立敏感的财务指标来实现。敏感财务指标作为系统的输入，可以根据指标对财务风险的影响进行权重设置。

第三阶段是风险分析阶段。大数据技术实时计算敏感度指标，并将其代入模型中得到风险指标。当风险指数达到临界值时，自动报警。财务人员立即采取措施降低风险。（见图
2）

数据来源：国家统计局分省数据
图 2 风险预警机制

（五）利用大数据， 满足社会需要

传统的财务分析通常在编制财务报告后进行。利用大数据技术，财务分析所需的数据不再是来自财务报表，而是直接来自大数据平台的中心，提高了财务分析的及时性和效率。在特定需求下，每月前
10天的财务数据可以通过大数据技术在每个月中下旬进行分析，从而缩短财务分析的时间跨度，为需要及时反映的应急风险响应提供决策支持。例如，药品和消耗品的库存周转率的计算通常在月末后进行，这种计算不能详细到特定的药物和消耗品，但只能在大的类别中进行。在大数据技术下，系统可以存储每一个出入境数据、每一种药品和消耗品，并可以通过合并每一个数据来提供实时库存周转药品消费数据。传统的医院财务分析既广泛又落后，基于大量数据，精益财务分析仍有发挥作用的空间。


在大数据背景下，医院可以建立数据模型，帮助医院进行更全面、更科学的财务分析，提高财务分析水平。运用大数据技术建立科学的财务分析模型，可以提高财务分析质量，保证财务分析结果的准确性，医院管理者可以利用财务分析的结果来制定下一个医院发展战略。基于财务分析的战略具有较强的实用性，对更好地实现医院发展战略具有积极作用，基于大数据的医院预测值和医院面临的市场竞争环境为财务分析结果的准确性提供了可靠的保证，为医院更好的发展打下坚实的基础，医院作为我国的医疗卫生单位，对我国居民的生活水平有着重要的影响。建立大数据财务分析模型，可以有效提高医院财务分析水平，确保医院战略目标的实现。



四、 结语
综上所述，运用大数据技术可以解决传统医院财务分析中存在的问题，为医院财务分析的发展带来创新性的变化。在医院财务管理中，通过大数据分析，建立风险预警机制，以决策、洞察、发现、大规模流程优化、高增长率、多元化的方式收集信息资产。但是，如果需要优化这些数据，则需要以新的处理模式运行大型数据。大数据还具有容量大、速度快、多样性好等特点。如果将其应用于医院财务管理分析，将解决医院财务管理中的风险数据信息，获取风险识别过程，最后对风险结果进行分析。大数据下的医院财务管理既有外部驱动力，也有内部驱动力。因此，为了适应大数据时代信息化的高速发展，医院管理需要尽快转变观念，完善大数据时代的财务分析工作。提高医院管理决策水平，也可以最大限度地提高发展战略的准确性和科学性。

注 释

参考文献
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[6][英 ]维克托·迈尔 - 舍恩伯格，肯尼思·库克耶 .大数据时代：生活、工作与思维的大变革 [M].杭州：浙江人民出版社， 2012.20-55.
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[10]张飒 .数据挖掘技术在银行监管工作中的应用 [D]. 吉林大学硕士论文 , 2007-09-01.
[11]王志伟．基于哈佛分析框架的安信信托财务报表分析［Ｄ］．首都经济贸易大学， 2016．

[①]高德纳集团是世界上最权威的 IT研究和咨询公司。公司成立于 1979年，总部位于康涅狄格州斯坦福市。
[②]维克多·迈尔·施伯格(Viktor Mayer-Schönberger)，牛津大学网络学院互联网治理与监管教授，《大数据时代》的作者。
[③]肯尼思•库克耶 (Kenneth Cukier)的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者。