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RPA機器人輔助醫院數據統計工作的應用探討

2021-04-04 01:08:08龍思哲吳震天劉洋
當代醫學 2021年27期
關鍵詞:財務醫院

龍思哲,吳震天,劉洋

(中山大學附屬第一醫院信息數據中心,廣東 廣州 510080)

隨著移動互聯網、人工智能、大數據等技術的迅猛發展,RPA機器人應用越來越廣泛。RPA機器人是財務領域實現流程自動化的軟件程序,通過執行可復制的、移除重復的及規律性的任務來提升用戶的工作效率,通過加速流程及簡化交互流程來提高用戶體驗[1]。醫院的數據統計工作對提升醫院的工作效率及整體服務質量具有重要作用。目前,很多醫院在整個醫療數據統計和報表的生成工作中仍使用傳統的數據統計方式,無法滿足現階段醫院統計工作管理的高層次需求[2]。醫院的數據統計工作具有量大重復、規則明確等特點,契合RPA機器人的使用標準。因此,積極探索RPA機器人在醫院數據統計工作中的應用,有利于提高醫院數據統計工作效率及數據準確性。

1 RPA機器人技術簡介

迫于市場需求,企業希望運用技術提高工作效率和質量的同時降低人工成本;此外,相比傳統軟件,RPA具有開發周期短、設計簡單的技術優勢,使RPA技術得到快速發展,也為企業發展帶來更多收益。RPA機器人流程自動化的技術要點主要包括[3]:①機器處理。RPA作為自動化軟件,能快速、高效地根據預先編寫的腳本進行重復、機械式的工作,可以7×24 h全天候、不間歇工作。②明確規則。RPA的研發必須要基于明確規則編寫腳本。③以外掛形式部署。在用戶界面進行操作,侵入性低,不會破壞原有的業務和技術結構。④模擬用戶操作與交互。RPA主要模擬的是用戶手工操作,如鼠標點擊、復制、粘貼、鍵盤輸入等。

2 RPA在其他領域中的應用

2.1 RPA機器人在銀行業中的應用 在銀行領域需要效率最大化、釋放人力、節約成本,同時能應對最高安全級別挑戰的工具。RPA機器人是集數字化、集約化和專業化為一體,依托大數據幫助銀行處理大規模和常規的數據移動任務,提升銀行服務效率。其典型場景應用如下:①對公開戶機器人。RPA機器人可在后臺查詢鑫航標、人行、本行核心系統客戶信息生成對比報表,經柜員確認后生成打印申請書等套打憑證,客戶簽字確認,電話核實由網點上收后臺統一處理,開戶成功后再由機器人進行人行備案。對公開戶時間由1 h縮減至30 min內。②反洗錢客戶風險監測。業務人員將需查詢的客戶號、客戶類別等任務發送給機器人,機器人在夜間自動查詢、統一匯總后生成報表。③互金平臺自動化測試。互金平臺每次升級換版前需對整個平臺進行回歸測試,RPA機器人可模擬并記錄借唄、360、百度等渠道各場景下放款還款操作過程,同時校驗整個流程的利息、期供等數據。④抵押貸款房產信息查詢。在個人抵押貸款房產信息查詢中,RPA機器人服務于總行渠道與客戶服務部放款審查和貸后監測環節,實時查詢抵押物狀態,可有效強化個人房產狀態真實性核查,提高貸后監控預警[4]。

2.2 RPA機器人在金融領域中的應用 金融企業因其風險管控及合規性的監管要求較嚴格,在信息系統方面的建設及RPA機器人的引用相對超前,促進財務運營模式轉型和企業發展。主要應用場景如下:①開具電子發票。RPA機器人可結合光學字符識別技術提取發票信息,關聯稅務局系統自動校驗和認證發票真偽,并自動完成核算記賬,批量開具電子發票推送至客戶終端,加快專票抵扣速度,提高報銷準確率及合規性,從而降低涉稅風險。②收付作業。保險公司收付費作業主要指對保單進行新單業務和續期業務的收費,及支付賠款、滿期金、退保金和業務員傭金等操作。機器人可自動生成、匯總數據并發送到銀行,數據回傳入賬至業務系統等收付批量轉賬作業,并進行收付費日結對賬、信息反饋等工作。③資金管理。RPA機器人可攫取日常付款支票、匯票的關鍵信息與付款申請憑證的關鍵要素進行匹配性核對,提高付款效率與準確度;自動下載銀行對賬單及企業賬務明細進行核銷,輔助管理員快速編制銀行余額調節表[5-6]。

2.3 RPA機器人在財務領域中的應用 RPA機器人協助財務人員完成重復性高、交易量大、易于標準化的基礎業務,優化財務流程,提升財務工作效率和質量,提高企業財務工作合法性,降低合規風險,促進財務轉型。其在財務領域中的應用主要有:①費用報銷。RPA機器人對各類發票和單據進行自動識別、分類匯總及分發傳遞,根據預定規則自動生成報銷單,發起審批申請和執行審核操作及付款,并自動生成賬務報告匯報至管理層。②采購到付款。RPA機器人自動將請款單信息錄入ERP系統,并對相關信息進行匹配校驗,自動提取付款信息進行付款操作,根據設定的對賬時間向供應商發送對賬提醒郵件,并自動查詢訂單狀態和發貨狀態。③稅務管理。RPA機器人可自動登錄賬務系統,獲取、核對校驗及維護相關稅務數據,完成系統內稅務分錄的編制、涉稅賬務處理及提醒,期末自動進行納稅申報,且能開具增值稅發票,自動校驗發票真偽并記錄結果[7-8]。

3 RPA機器人在醫院數據統計工作的應用探討

醫院統計數據工作涵蓋醫院各個層面,包括數據統計、分析各項原始數據并歸納總結成報告的全過程。目前醫院數據統計工作已基本實現信息化管理,并取得一定的效益。但信息化管理仍存在一定的缺陷,數據統計工作涉及部門較多,數據統計標準不統一,各部門系統間相互獨立,數據管理編碼不統一,不利于數據的有效整合和利用,造成信息資源浪費。例如,財務統計分析數據中,財務部門主要收集經濟運行數據,醫院統計部門主要收集工作量數據,人力資源部門主要統計人事管理信息,雖各部門數據收集主要內容不同,但也存在口徑不統一、數據相互交叉和遺漏等現象,無法將數據進行有效整合,時效性較差,影響財務統計分析工作的開展[9]。此外,醫院在經營管理過程主要側重于醫療水平的提升,對財務統計工作缺乏足夠的重視,尚未建立完善的財務統計系統及完善的管理制度,工作硬件設施投入較少,財務統計工作人員仍采用傳統手工方法開展財務統計工作,無法滿足龐大的數據統計工作需求,致使數據信息存在一定的滯后性,影響管理者對醫院運營情況的評估和政策的制定[10]。專業統計人才的缺乏也是醫院數據統計分析工作中的一大障礙。

3.1 RPA機器人在醫保統計工作中的應用探討 目前醫保是醫院資金補償的主要來源,醫保統計數據是醫院信息管理的重要組成部分[11],統計數據的有效性有利于促進醫保管理的科學化、規范化和標準化。RPA機器人可通過醫院HIS系統導出原始數據,依據城鎮居民、城鎮職工、病種支付、大額救助等,根據普通門診、門診特殊病、住院信息的各自返款時間建立各類固定表格,包括患者信息、患者收入、醫院統籌金金額、結算時間等數據,按月度、季度、年度進行數據整理和統計匯總,通過自動編制數據項編號識別碼進行數據項對比,自動核實當前數據報表與既往報表是否存在異常數據項,并生成反饋報告匯報院領導及相關科室。RPA機器人可通過預設指標對藥品費、檢查費、治療費等數據進行監管,可實時發現醫藥費不合理使用問題,促進醫生合理診療、合理控費。RPA機器人可將復雜繁冗的信息數據進行專業整理分析,極大地提高了統計管理的效率和數據的正確性,利于推進醫院實現科學化管理。

3.2 RPA機器人在財務統計工作中的應用探討 財務數據與醫院統計聯系最為密切,可體現醫院日常工作業務的各個方面,醫院管理者可通過財務統計數據了解醫院運營情況,利于醫院科學決策[12]。RPA機器人在系統中獲取各部門的相關財務數據,并對數據進行整合分析,自動核算匯總形成結構化的財務報表,給予預設規則計算出應收賬款周轉率、藥品和醫療器材的存貨周轉率、資產周轉率、固定資產利用率等,可直觀反映醫院運營情況。RPA機器人替代財務人員完成數據的整理、核算和分析,可顯著提高統計工作效率。醫院管理者在財務統計報表中能全面清晰了解醫院整體的收支狀況,通過分析各項醫療成本,科學合理的優化醫院各科室資源配置。在成本核算中,RPA機器人將耗材、人力、設備等成本數據進行自動整合,依據設定的分攤規則進行數據積累和計算,從而實現成本的自動歸集核算,提高成本核算的準備性及核算效率。如在人力成本核算中,統計和核算醫生提供醫療服務時間,為人力資源合理分配提供準確的數據基礎。日常工作中,有些部門出于檢查、評審、考核等方面的需要,對統計數據進行修改達到一定的目的。RPA機器人具有極強的管控能力及審核能力,可實時追蹤所有工作流程步驟,對數據進行管控,從而保障財務統計數據的準確性。

3.3 RPA機器人在績效管理工作中的應用探討 數據統計能直觀有效的反映醫院績效數據,同時可有效提高醫院績效管理的效率[13]。目前應用醫院績效管理數據統計管理系統存在著系統響應時間過長、數據準確度較低等問題,且在信息錄入系統時,部分績效數據是人工錄入的,極有可能在錄入過程中因格式不規范造成數據丟失而無法對這部分數據進行核算分析。在終末檔案質量監控績效管理數據統計時進行手工篩查和核對以剔除重復數據,花費時間較長,易影響數據準確率。RPA機器人結合數據識別技術將相關數據錄入系統中,對數據進行歸集分析,并自動核算,極大提高了數據的準確性和績效工作效率。

4 RPA機器人應用過程可能存在的風險或不足

RPA機器人主要以電子形式記錄存檔數據信息,且儲存相對集中,如遇黑客惡意攻擊,醫院信息安全防護體系不夠完善,易面臨信息泄露的風險[14]。RPA機器人的運轉需要穩定的操作環境,網絡連接速度較慢、文件不打開、人為干擾等環境因素均會影響RPA機器人的運行[15]。因此,在實施前,醫院需對網絡環境、信息安全防護系統、自身硬件及軟件系統等進行準確評估,確保RPA機器人的正常運行。

綜上所述,在醫院數據統計工作中引入RPA機器人有利于優化統計工作人員的工作流程,提高工作處理效率,保證數據的時效性。隨著RPA機器人的應用研究不斷深入及大數據、移動互聯網和云平臺等技術的運用,有利于促進數據統計管理智能化轉型升級,推進醫院信息化建設。

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