数据治理在智能财务背景下的应用

在由学院等共同主办的第四届智能财务高峰论坛上，中国科学技术大学附属第一医院财务与运营管理处副处长赵昕昱分享了智能财务背景下的数据治理方法研究，研究探讨了智慧财务下的数据治理的必要性与基本方法，并以医院智慧财务实践为典型领域，分享了医院智慧财务数据治理的落地路径，以及数据治理对智慧财务的支撑与驱动价值。

一、智慧财务与数据治理

智能财务将模糊财务与其他业务职能间的边界，由财务推动业务合作，促进全面分享、深度协同、业财融合，更强调财务对于分析与业务见解的预测性和前瞻分析，更关注资源配置的精准、精细管理，更关注全流程数据管理智能化。而数据治理（Data Governance，DG）是组织中设计数据使用的一整套管理行为。是对数据资产管理过程中行使权力和管控的活动集合，包括计划、监控和实施，是关注与管理信息的质量、一致性、可用性、安全性和可得性的过程。

应对智慧财务的场景和需求，数据治理需要通过建立完整的数据治理过程，应用系列数据治理技术与工具，实现对于主数据、业务数据与分析数据的三类数据的整合治理，达到业务协同，提速运营管理，进而为智能决策作出贡献。

在具体治理方法上，数据形成资产要进行完整的顶层设计，同时依托于信息化设计需要同步进行的。数据治理也不是单独的过程，而是需要结合日常业务、结合场景、结合需求，对财务数据进行业务财务共享、实现财务战略与财务数据的完整梳理。作为智慧财务数据治理核心部门，财务人员需要向复合型人才转型，除了自身财务技能外，需要强化信息化技能、数据分析技能，并始终保有数据安全意识。

智能财务数据治理中，数据标准是关键的基础性问题，，需要在遵循国家、地方与行业等标准的基础上，建立机构内部的数据生产、流转、装载过程中各类数据标准与质控规范，保障数据质量，包括完整性、时效性、唯一性、正确性、精确性、参照完整性、依赖一致性等。此外，应关注数据安全治理，包括存储安全、传输安全、使用安全。结合对数据属性、周期性、价值、法律要求等建立安全等级，实现数据的系统性安全管理。。

数据治理是持续闭环的过程，需要从设计、执行、评估、分析到再设计、再执行，要遵循PDCA循环管理，对于主数据、业务数据、分析数据，进行持续不断的动态管理，对数据进行全生命周期质量把控和安全管理，最终形成数据资产，同时要确保互联互通，协同运作，动态平衡。

在技术工具方面，智慧财务数据治理需要建立由多工具构成的数据治理整体技术平台，重点关注数据集成工具、主数据管理工具、数据模型管理工具和数据资产管理工具，并实现数据治理与数据分析阶段的工具衔接与整合。实现以应用驱动治理，治理支撑应用的持续循环。

二、医院智慧财务数据治理的落地路径

以医院作为典型领域看，深化医疗体系改革在不断倒逼医院精细运营管理。但在医院内部，医院临床业务、职能管理与财务整合互联不足，各系统数据质量参差不齐，众多系统数据生产频次不一，临床业务实时发生，而资源支持类系统按日结算，成本核算等则以月甚至更长频率进行，导致职能管理、财务业务的更新速度无法跟上临床业务，数据时效性无法支撑事前预测与事中控制。

智能财务要求从临床到凭证、账簿、报表、分析、决策所有业务流程处理的时效性，对技术支撑、数据采集转换效率提出了更高的要求。新会计准则需要财务核算信息颗粒度细化，既要满足核算和信息披露的要求，又要保证内部管理和分析需要，对基础数据和指标的多样性、多维度都提高了要求，这些都为数据治理和数据服务提出更高要求。

应对上述挑战，中国科技大学第一附属医院在推进医院智慧财务信息化体系建设中以运营数据中心（ODR）的建设作为关键支点，将数据治理作为信息化建设与完善的关键驱动环节，通过对体现医院收入、支出的各类业务活动相关数据信息的整合治理，建立智慧财务的基石与底座。在此过程中，特别关注了如下数据治理问题：

（1）       数据治理标准体系：

以国家、行业、地方标准为基础，建立整合临床系统、人力资源系统、药品物资系统、设备系统以及财务自身系统的整合数据标准体系，并将各类数据按照其产生、流转、应用的数据血缘关系，建立规范的贴源层、标准层、应用层与共享层等分层数据规范，实现对各类数据的系统化与规范化股那里。

（2）       主数据规范治理：

主数据作为跨系统数据语义控制的关键内容，项目研究中作为关键问题进行规范与治理。重点开展了主数据识别、主数据血缘梳理、主数据管控流程数据，并以此为基础建立主数据协同的业务数据识别、主数据质控与主数据跨系统分发体系。以科室主数据为例，建立了人事系统、临床系统、预算系统、成本系统、物流系统、绩效奖金系统等多系统科室主数据血缘管理关系。

（3）       数据治理整合工具体系：

针对医院内部多系统协同的复杂情况，在数据治理实践中构建了以运营管理数据集成平台、运营主数据管理系统、数据模型管理、数据资产管理为基础的数据治理系列工具套件，并结合AI算法引擎、BI可视化分析建立数据分析体系，结合服务集成引擎建立多业务系统集成整合框架。

三、数据治理对智慧财务的支撑与驱动价值

引入数据治理方法，建立运营数据中心，对智慧财务主要形成了如下的支撑与驱动作用。

（1）实现智慧财务与相关业务工作的整合协同

通过引入数据治理方法，建立多系统主数据协同与业务数据整合管理，建立以财务为纽带的多业务协同流程。以医院耗材管理为例，实现了从HIS系统收费、扫码耗材核销、预算执行核销、耗材结算申请与三单匹配、业务保障、对外付款、会计凭证生成的全流程系统，并自动留存成本核算基础数据。多系统整合共享、数据一致，实现物流、资金流、控制流与信息流的四流合一。

（2）保障管理一致性

通过数据治理，实现管理会计三大工具“预算、成本、绩效”的主数据打通以及三者所需的内外部数据的统一集成，建立三大管理工具之间的承接性与一贯性，并辅以内控审计的过程控制，构建预算管理、成本管理、绩效管理、内控审计管理的协同体系。

（3）建立智慧财务的数据穿透能力与循证决策能力

通过数据治理并建立运营数据中心打通业务与财务系统，建立业财融合的数据体系，并未组织内部各相关环节，形成财务运营的数据穿透能力提供基础，并未进一步开展基于智能算法驱动的循证决策支持提供保障。

以本项目实践为例，面向决策层，提供医院实时运营动态监测识别与重点业务监测分析；针对管理层，主要提供了各职能领域具体监测、分析与评价工作的分析情况；针对临床科室，构建以科室损益为着眼点，穿透分析科室医疗业务、人员、运营效率，资产配置、药耗使用、科室收入、成本等各类业务数据，实现以财务分析串联业务分析。

四、小结

    智慧财务的数据治理还是一个新的研究领域，其内容既包括财务业务，也涉及信息技术、数据方法，并且实践性较强，需要复合交叉的研究与实践团队，本项目进行了一些探索，但仍有不少问题需要进一步深化和细化。此外，数据治理与数据应用是持续的双螺旋协同过程，基于数据治理形成的数据资产，如何持续深化数据应用能力，也有待进一步研究和探索。