RPA輔助下公立醫院移動支付對賬的實踐*

余思聰

(南方醫科大學附屬廣東省人民醫院/廣東省醫學科學院,廣州市 510080)

1 引言

自2015年起,“互聯網+”醫療服務經歷了從無到有,從初創到興起再到逐步規范化的歷程。2018年國務院辦公廳印發的《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》為“互聯網+”創新醫療服務的規范化發展奠定了良好的基礎,旨在為患者提供更加便捷、良好的就醫體驗,解決患者就醫難、就醫等待時間過長的問題。此后的幾年,全國各地市級公立醫院積極響應國家號召,大力推動基于互聯網技術的醫療和信息服務的發展與健全,提高醫院管理和便民服務水平。支付與結算作為醫療服務中的基礎業務,事關患者與醫療機構的“錢袋子”,是完成醫療服務消費閉環的關鍵環節,對準確性與及時性要求極高。隨著時代發展,受傳統的窗口支付排隊壓力較大、等待時間過長等限制[1],醫療費用支付方式已不僅限于現金或銀行卡等傳統支付模式,還囊括了微信、支付寶等各種網絡支付渠道,手機、PDA、移動PC等均可以成為移動支付的終端,也就是我們統稱的“移動支付”[2]。據不完全統計,移動支付業務在醫院的落地實施,將為患者帶來就診時間縮短36%的就醫體驗改善[3]。近兩年由于新冠疫情防控需求,各醫院著力推行移動支付及網絡就診,醫療機構線上支付也呈爆發式增長[4]。中國人民銀行披露的數據顯示:2021年第一季度移動支付業務量同比增長27.43%[5]。然而,在日常實踐中,由于信息系統不完善、網絡故障等原因,移動支付中爭端頻發,主要表現為錯誤支付、遲延支付等[6],當國家衛生健康委要求公立醫院應對網絡支付業務的賬務按日進行核對,進一步對體量大、收支渠道眾多的公立醫院提出了巨大挑戰。大力推廣移動支付在優化業務流程[7]、切實提高患者滿意度的同時,控制人力成本支出并及時準確地完成當日賬務核對,成為公立醫院共同的訴求。

2019年的《政府工作報告》指出,要以人工智能手段來促進人工智能時代的加速到來[8]。在移動支付落地伴隨而來的對賬數據量激增、對賬類型復雜等多重壓力之下,機器人流程自動化(Robotic Process Automation,RPA)作為一種輔助工具在財務領域得到了廣泛應用[9]。通過比人工更快速的操作,節省大量人力的同時降低業務流程的容錯率[10],RPA的優勢得以在固化流程當中彰顯。本文通過探討基于RPA輔助下的公立醫院移動支付對賬業務,探索一個通用的移動支付對賬模型,闡述RPA在流程當中的工作模式,為公立醫院移動支付業務的進一步發展提供建議,從而為未來智慧醫院的建設提供理論基礎和支撐。

2 研究設計

2.1 研究方法

本文采用單案例研究方法,選取一家廣東省內5G示范公立三甲醫院為研究對象(以下稱為G醫院),建立移動支付對賬理論模型,詳盡闡述RPA如何輔助移動支付業務完成對賬、入賬等一系列操作,來達到降低人力成本支出、提高患者滿意度,進而提升內部控制有效性的目的,為公立醫院踐行“5G醫院新時代”提供方法借鑒。

2.2 案例選擇

G醫院早在多年前已引入并開始使用移動支付來收取患者的各種費用,就診人可通過手機支付軟件、自助機以及醫院公眾號等多渠道完成醫療費用支付,移動支付業務也自2016年起經歷了組建初期、激蕩期、規范期以及執行期等四個發展階段:組建初期,移動支付初始上線,便于患者進行多渠道繳費[11],但是對于后端而言,統計報表邏輯及對賬工作處于一個混亂的階段。2018年進入激蕩期,經過信息開發“第三方對賬平臺”[12]正式上線,但由于平臺功能不完善、數據不準確等諸多原因,無法及時、準確地梳理出資金的來龍去脈,對賬工作也始終無法順利開展。2020年,經過信息與財務的共同努力,重新梳理了對賬流程,補充了相應的功能需求(如線上長款補退功能、收/退款鉤稽關系標記功能等),早期因對賬混亂造成的入賬差錯等歷史遺留問題也得到了相應的解決,移動支付業務正式進入了規范期。2021年正式引入財務RPA,將移動支付業務流程當中重復、高頻操作梳理出來,交予財務機器人完成,在根據要求規范執行移動支付業務的基礎上大大釋放了人力[13],此項業務也最終步入執行期。

G醫院作為一家大型三甲綜合性醫院,其業務涵蓋面較為廣泛,且相較于傳統的移動支付對賬,在G醫院引入RPA作為對賬輔助工具時,極大程度地解放了人力[14],為移動支付業務的發展提供了新視角。

3 RPA輔助下的移動支付案例分析

本文以G醫院作為案例樣本,明確研究目標,以三方對賬的實際經驗為基礎,提煉出對賬理論模型,由理論模型指導分析案例單位的工作困境,并給出解決方案,為其他單位多方對賬提供參考。

3.1 研究目標

近年來移動支付業務的興起為醫院智慧財務的信息化發展奠定了良好的基礎,在為患者減少攜帶大量現金用以繳費的前提下,縮短患者整體就診時長,也為單位減少了窗口工作人員的人力成本[15]。但隨之而來的是后端財務人員對賬、入賬等一系列復雜操作,以及系統故障引發的多種退繳費問題。要想從根本上解決上述困境,梳理移動支付業務對賬邏輯,確保財務對賬、入賬的準確性,保障醫院資金資產安全完整顯得尤為重要。故而本文建立通用的對賬模型,在借助財務RPA的基礎上,使用信息技術來替代固化的人工操作,實現全自動對賬,旨在為同行業開展移動支付業務提供借鑒參考。

3.2 理論模型

為深入探究移動支付,本文結合研究者的實務經驗,對研究單位的移動支付業務運行模式構建了理論模型,如圖1所示。

圖1 移動支付對賬理論模型

長/短款:實際業務發生過程中,因多方已知或未知的原因,時常出現長/短款。通俗而言,長款即患者繳費成功,但收費系統未接收到繳費信息,或收費系統發起退費指令,第三方未將應退款項退還給患者,即形成醫院長款。短款則為患者繳費成功且問診完成的前提下,因系統故障自動將已繳款項退還給患者,造成醫院短款。根據不同情況,相關崗位工作人員將進行退/補費處理,以保障患者及醫院權益。

A:G醫院根據業務的不同,將收費區分為掛號、門診、按金以及出院結賬四個不同場景,收費系統在集成所有場景明細的基礎上,呈現“業務數據明細匯總表”A,作為移動支付對賬的基礎。

B:患者繳費渠道(微信/支付寶/自助機)的不同意味著實際到賬錢款將流向不同的商戶號,為更大程度地方便患者繳費,G醫院實現多種渠道繳費模式,由此也生成了不同商戶號的收費明細數據B。

對賬平臺:為實現對賬流程自動化,G 醫院根據實務經驗設計并上線移動支付電子對賬平臺,通過接口實現業務收入數據(A)與第三方到賬數據(B)集成于對賬平臺,形成A’及B’,在平臺完成自動對賬操作,呈現醫院業務中發生的長/短款,供相關崗位人員退/補費。理論上,在信息數據傳輸正確的基礎上,圖1中的A應與A’完全相等,B與B’完全相等。

3.3 案例分析

3.3.1 業務困境。為保障線上支付業務實現日清月結,快速響應長款退回及短款追繳,G醫院“對賬平臺”實現將業務數據集成于平臺并呈現系統自動對賬長/短款,在稽核確認后,對長短款進行退補費確認操作。但對賬平臺上線初期,因涉及的商戶號眾多,財務人員通過逐筆核查銀行流水查詢到賬情況發現:平臺在集成數據的過程中,也會偶有數據集成不全面、不準確等情況,導致呈現的長/短款存在一定的誤差。

其問題主要表現為A≠ A’,B≠ B’,稽核若僅憑長/短款明細表施行退補費操作,極易出現多退、誤催繳等情況。因此,在平臺上線初期,為維護醫院資金資產安全完整,G 醫院設置7個崗位逐一對平臺顯示的每一筆長/短款進行業務數據校驗及銀行流水校驗工作,為后端人員的工作增加了諸多壓力。

3.3.2 解決措施。為解決上述問題,實現平臺對賬數據呈現準確,G醫院通過流程梳理,設置線上稽核崗位及商戶號分管財務崗位,分別核對平臺集成的業務明細數據及第三方明細數據的準確性。

線上稽核于T+1下載收費系統的明細匯總數,與平臺收費明細匯總數進行核對,用以確保A=A’;商戶號分管財務逐一通過商戶平臺賬號密碼登陸不同商戶號下載商戶收入明細數據,與平臺第三方明細匯總數進行核對,用以確保B=B’。在完成上述操作后,進行對賬及退/補費工作。

3.3.3 基于RPA輔助的移動支付整體方案。為實現退/補費工作及時準確,踐行財務人員維護醫院資金資產安全完整,要求校驗平臺數據集成的真實性與完整性,相關崗位人員須按日逐一核對各節點數據的準確性,增添了諸多量大、重復性的工作。為進一步完善流程,實現全自動化移動支付業務,更好地支撐前端開放支付渠道,G醫院于2021年引入財務RPA,用以輔助對賬、入賬的自動化操作。

RPA的引入,替代了傳統的人工逐日核對。通過固化工作流程,將重復性的操作交予RPA來完成。RPA根據既定指令,匯總收費數據(掛號、門診、按金、結賬),與對賬平臺集成的業務數據進行校驗。與此同時,為核對第三方收入數據的準確性,通過內置的賬號密碼自動登陸所有商戶號,逐一下載商戶號的收入明細匯總數,與對賬平臺集成的收入數據進行校驗。完成以上操作后,若校驗失敗,自動草擬OA知會信管處工程師,請求工程師處理。若校驗成功,在平臺發起“對賬”操作,對平臺呈現的長/短款數據,逐一登陸收費系統、商戶平臺查詢繳/退費記錄,分別截圖保存至長/短款明細表底稿當中。每日在完成所有長/短款數據校驗后,將截圖底稿數據保存至稽核工作臺,供相關崗位人員進行退補費操作。

至此,涉及移動支付業務的相關崗位從繁瑣、重復的工作當中解放出來,節約的人力用于創造更高價值的事件上,完成基于RPA輔助下的移動支付對賬全自動化操作。

4 結語

本研究基于醫院信息化發展背景下的移動支付對賬困境,通過固化對賬的工作流程(可充分遷移至當下較為熱點的MIS-POS對賬、電子票據對賬等一系列對賬流程當中),構建了基于RPA的移動支付對賬模型,將標準且重復頻率較高的工作交予RPA來完成,以此來解決公立醫院人工智能時代后端壓力造成的退款效率投訴問題。即在RPA輔助下,T+2自動、及時地完成移動支付對賬,清晰顯示長/短款,提示財務人員及時進行追繳或退款操作。在減少醫院短款風險的同時,也大大縮短了因系統故障導致的錯誤支付退款時長,充分發揮公立醫院服務質量優勢,優化資源配置,緩解患者與醫院之間的矛盾與爭端。另一方面,RPA的介入,在保障工作效率與數據的準確性的基礎上,也將財務人員從繁瑣的對賬工作當中解放出來[16],進而幫助人員聚焦于更高價值的工作當中。

未來,人工智能服務也將更多地被應用于醫療機構各業務場景,探索如何梳理固化流程,借助RPA等智能輔助工具,最大程度地降低人工成本,仍待進一步探索與嘗試。