Quality care is the mission. Finance protects the margin.

优质护理是使命。财务保障利润空间。 | Databricks 博客

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医疗保健与生命科学

2026年7月29日

优质护理是使命。财务保障利润空间。

医疗保健的行政管理方面，涉及收入获取并直接影响利润空间，正越来越多地由AI和代理系统接管。财务领导者需要上下文信息和控制权来管理这一流程。

作者：Aaron Zavora

摘要

• 医疗保健财务部门肩负着保障利润空间的职责，但目前却依赖碎片化系统和数周前的旧数据，而其依赖的收入管理职能（编码、理赔审核、拒付处理、账款回收）正因AI和代理系统的应用变得更快且更复杂。结果是，财务部门基于对业务的片面且过时的了解，做出高风险决策。

• Databricks Genie 作为受管控的“数据智能AI协作者”，其核心是一个本体论框架，能够捕捉数字背后的含义（如涉及哪个支付方、合同条款和业务线），并随着业务变化持续更新这些含义。Genie 的关键区别在于：答案可能在数字上准确（数值正确），但未必在完整业务语境中正确（数值对应的业务背景可能有误），而 Genie 的设计目标正是实现后者。

• Genie 聚焦财务团队提出的三个核心问题：哪些护理成本超过了报销金额？哪些已确认收入因拒付或欠付而流失？哪些现金因应收账款而被锁定？所有数据均可追溯至原始来源，并由人工最终确认。这三个问题的答案相互关联，形成一个强化机制，每次回收都会为下一次创造条件。

若向医疗系统首席财务官询问今年利润空间的最终落点，他们总会给出一个来之不易的答案，这源于他们对业务的严谨态度。随后，他们会列出一系列问题：某些护理服务的实际成本超过了健康计划的报销金额；某些干净的账单仍被拒付；复杂的可变支付安排带来了预期收入的不确定性；已提供护理服务的应收账款中仍有资金未到账。

上述职能由多个系统记录。每个系统都日益受到自动化和代理系统的塑造，变得更快且更复杂。财务部门的使命是理解所有变量之间的关系，为医疗经济学带来透明度，并在保障护理利润空间的同时，为组织提供高质量护理服务的能力。

同样，健康保险计划也面临巨大不确定性。无法快速适应市场变化的预测模型和财务职能将面临医疗损失比率（MLR）上升、HEDIS 和 STARS 等项目中的报销率下降，以及缺乏与成本节约技术和方法对等的僵化理赔审核功能。

根据普华永道（PwC）年度《数字背后的医疗趋势》报告，以下是一些预期的医疗趋势亮点：

• 医疗成本将上涨9%，为二十年来最大增幅
• 70% 的健康保险计划将AI辅助编码列为价格上涨的驱动因素
• 特殊药品是推高成本的主要因素之一
• 行为健康服务的使用激增是另一项推高医疗支出的主要因素

医疗保健中的财务职能在多个团队中普遍充斥着大量的人工干预。其结果是无法及时获取相关信息。今天做出的财务决策很可能是基于数周甚至数月前的信息，而这些信息的收集和验证耗费了大量资源和长时间的工作。

症状是医疗保健财务组织在决策时承担了更高的风险，但罪魁祸首却众所周知。反复出现的共同问题包括：数据系统割裂且分散、缺乏统一的信息来源、信息延迟或不可信、以及财务和IT团队（数据通常来源于这些团队）之间缺乏协作。

摆在医疗保健首席财务官面前的变革机遇是：基于单一可信来源做出更快、更准确的决策，并降低企业投资的整体风险。

为何“本体论”这一概念如今对医疗保健财务至关重要

财务部门一直擅长在复杂环境中找到数字，但他们也是最早向业务部门指出数字无法讲述完整故事的人。真正重要的是数字背后的意义：涉及哪些付款方、哪些合同、哪些服务线，以及随着业务发展这些因素如何变化。一个答案可能在数学上完全准确，但若它基于对业务实际运作方式的片面或过时理解，这个答案可能并不正确。简而言之，这个数字是否在完整的业务背景下被审视？

这就是本体论的作用：它捕捉意义，并随着业务变化保持其时效性。

正如Ali Ghodsi所说，大多数企业级AI都在带着虚假的自信进行猜测，这是一个上下文问题，而非智能问题。

但与所有技术一样，真正决定其价值的是能力的实现方式。这将我们引向一种新型本体论，专为满足医疗保健财务的严苛要求而构建。

准确的数字是正确的数值，而正确的数字则必须与服务线、付款方和合同相关联。

Genie为何成为答案

在Frederick Brooks的著作《人月神话》中，他指出：人类互动和沟通越多，交付速度越慢，这也是为什么许多组织今天致力于实现自助服务的原因。

这正是Genie成为答案的地方。Databricks构建了Genie作为数据智能的AI协作者：一个财务领导者可以直接提问并获得可信且有来源答案的协作者，这些答案基于Genie的本体论并在每个环节受到严格管控。它被设计用来帮助财务部门获得更准确的答案，更重要的是，提供可信赖的行动方案，而不仅仅是展示过去发生了什么。

考虑每个医疗保健财务团队都面临的三个问题，这些问题分别关联到三个相互强化的成果，每个问题都引发下一个问题。对于每个问题，Genie所做的不仅仅是检索数据和回答问题。它的本体论会学习业务，随着每个问题的提出而不断优化，并展示其工作过程：

› 提供护理的成本正在以多快的速度超过付款方的偿付金额？

从护理成本开始。合同设定的费率和服务线保持的利润率，一旦计入人力、物资和运营成本，通常与付款方支付的金额并不一致。

› 在我们的理赔中，已确认收入为何会转为拒付和欠付？我们能追回多少金额？

已确认的收入。护理服务已交付并记录，但收入仍可能因未及时发现的问题而转为拒付和欠付。

› 现金为何滞留在账龄较长的应收账款中，或因已交付护理但尚未开票？

现金流动。同样的护理服务费用可能在数周内未开票或未支付，悄无声息地占用着本可用于其他用途的资金。

三个问题，三个结果，一个机制。Genie 会学习业务逻辑，并通过每次提问不断优化，同时展示其分析过程。

这正是已发生事件的报告与持续学习业务之间的区别，每一次互动都会让系统变得更智能。由于所有数据都可追溯至原始来源，所有权限都受控，AI 的成本也通过统一模型进行管理，因此财务部门可以信任这一答案并据此采取行动。Genie 会提前准备行动：在理赔提交前修复问题、重新谈判费率、加速回款，最终由人工决策者进行判断。

最终，Genie 在三个领域的学习将汇聚成合力。通过看清护理的真实成本，确定每家支付方应报销的合理价值，并识别收入流失和现金滞留的具体位置。在理赔提交前追回可能被拒付的收入，在账龄形成前释放现金。这将三个独立的战斗转化为一个相互强化的机制：每一次行动都为下一次行动创造条件，形成持续增强的势头。

每一次行动都为下一次行动创造条件。Genie 在三个领域的学习正是推动势头持续增强的关键。

专为医疗财务工作方式打造的数据智能AI协作者

这正是为财务部门需求打造的增效工具。现在，推动业务严谨性和纪律性的关键人员可以依靠一个始终不断学习、始终保持最新、始终受控、真正理解业务的数据智能AI协作者。医疗机构将继续提供护理服务，而像Genie这样的工具将帮助财务部门保护更多用于支持护理的资金。

了解专为医疗财务打造的数据智能AI协作者是什么样子。Databricks Genie 现已推出。databricks.com/product/ai-bi/genie

常见问题

医疗财务领域正在发生哪些变化？

越来越多影响利润率的决策（包括编码、理赔审核、拒付和回款）由代理机构做出。财务部门保护护理资金利润率的使命没有改变；变化的是变革的速度和复杂性不断提升，财务工具必须理解和治理这些变化。

Genie 会做出临床决策或编码决策吗？

不会。临床决策应由临床人员做出，编码和收入周期相关操作应由相应团队负责。Genie 为财务部门提供准确且受控的视角，帮助财务部门早期识别潜在风险，并指导或指示相关责任人采取行动。

本体论和治理对医疗首席财务官（CFO）为何重要？

本体论能够捕捉数字对业务的含义并保持其时效性，确保答案不仅准确，而且正确。治理确保所有数据可追溯、有权限控制，并保护敏感患者信息。这两者结合，使答案可以安全地用于决策。

Genie 与AI仪表板或BI工具有何不同？

仪表盘会向你展示数据所传达的信息。Genie 是一个数据智能 AI 同事，它能帮助你基于本体论采取行动，并实现端到端的治理，最终决策由人来完成。

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