管理学这门学科, 主要是对人类社会里面管理活动的典型现象、基本规律还有那些一般方法进行研究。而所谓的的管理活动, 其实就是去对人、财、物啊这些资源和要素, 进行合理的组织以及配置。
管理学就要针对在这个过程中涉及到的现象、规律的提炼以及如何应用展开研究, 这样最终才能达成管理的目的。至于说这个所谓的“管理目的”, 它在不同的宏观层次和微观层次里面的表现, 是不一样的:
从整个社会的角度来看, 这一举措是为了提升生产力的水平。这使得生产关系更加适应生产力。同时也促进了社会的公平正义。
从某一个行业的角度来看而言, 它是为了提升工作效率, 同时还能够促使行业的发展进步, 并且在实际运作中也可以服务于国家的重大战略部署。
如果从一个具体的企业视角来看, 这能够提升效率, 同时增加收益, 进而为所有者（也就是股东）创造出更多的价值。
管理目的的核心是“产生价值”, 价值是根据不同的主体而具有不同的含义。因此, 现代管理的核心问题是“组织配置资源以产生（更多）价值”。从一定程度上来看, 这与控制有些近似, 不过却又存在一些区别。
在经济社会中, 存在着大量且丰富的管理场景, 人们从这些管理场景里头, 观察到了许多典型的现象, 接着就从这些现象里面, 总结出了许多共有的规律, 然后呢, 这些规律又会去启发研究者, 去形成更加抽象的方法, 从而实现了更加广泛的泛化应用。
从管理活动中那些典型的现像里把规律给总结出来的时候, 可以有着各种不一样的视角, 然而最为典型的那个视角还是那些普遍存在的计划、组织、领导以及控制这四个大块。
目前现有的那些管理方法也好, 体系也罢, 大多都集中在这几个方面上面的, 并且已经获取到了非常多的重要的方法、模型和理论, 比如五力模型、期望理论、SWOT分析、平衡记分卡等等这样的东西, 这些方法模型和理论都在许许多多的管理场景里面得到了应用。
一、既有管理方法的局限、本质及解决思路
咱们现在把视线重新收拢, 聚焦到管理学最核心的那个问题上, 也就是“组织是怎么配置资源去创造出更多价值的”, 这时候能看到, 管理工作里头既包含了跟经济学差不多的生产力那种方面的问题, 这就意味着要通过弄巧的机制, 把组织里的人、财、物这些要素好好搭配妥当, 好让能起到的作用全部发挥出来, 下面我们就把这个叫做生产力的视角；另外一面, 还要牵涉到生产关系那边的事, 也就是说得凭借组织手段, 把人和人之间的关系理顺, 要让生产关系跟上生产力的脚步, 还要能适应外头的环境变化, 最后达到创造出更多价值的目的, 下文就把这个叫做生产关系的视角。
在这个当口儿, 现在的管理手段和管理框架这一块儿, 确实是没有法子做到把这个两者嘛揉在了一处, 做到了那个叫有机的结合的地步, 这一点呢, 具体就体现在了好几个那种根子上的毛病上面:
第一, 两个视角宏微观不对等, 这是指生产力视角采用宏观方式来处理事情, 而生产关系视角采用微观方式来处理事情, 或者反过来也是这样安排的。如果我们把目光聚焦在医院管理这个领域, 就会发现一种奇怪的现象。那就是在微观层面上, 资源其实是非常充分的。
专家、耗材这些东西都不缺。但是在宏观的效果方面, 比如国家考核或者是其他管理部门指定的方向, 效果却显得欠缺。这里最本质的原因是两个视角的层次根本不一样。我们往往只是从一个单独的视角来看问题。通常来说是后者的那个视角。于是就用上了相应的管理方法和机制。
可是却没有很好地配合另外一个视角的特征。这就像是用轿车的舒适感去跑去越野一样。这样搭配绝对是出了问题。而解决这个问题的关键点在于: 我们需要去搞明白生产力视角里到底“是什么问题”。也就是说, 我们要能够获得资源层面微观的数据。
我们要能够获得资源层面不同尺度的特征。我们更要能够获得资源层面在不同时间的预测特征。这就好比我们配备了一套非常全面的能力, 这样一来, 从生产关系视角出发的方法和模型就能更好地发挥作用了。毕竟, 只有把自己和对方都搞清楚, 才能在竞争中立于不败之地。
还要补充一点, 医院信息系统（HIS）能够给出解决问题的部分方案, 具体包括微观层面的数据支持, 以及某些特征的展示。当然, 这一点需要说明的是, 因为各个业务系统存在差异, 上述功能的实际解决程度并不充分。
所以, 还需要引入资源数据中心（RDR）, 或者是覆盖面更广泛的运营数据中心（ODR）来加以完善。但更高层次的特征, 则需要借助数据和智能的手段。特别是当我们考虑后面第二第三个表现的时候, HIS系统的弹性是远远不够的。
第二点, 这两个视角在量化层次上面是不一样的。在大多数情况之下, 对于生产力视角来说, 会存在一些资源统计方法, 这些资源统计方法能够将相关内容进行比较好的量化处理, 与此同时, HIS系统也比较好地完成了记录工作。但是, 咱们得特别留意这么个事儿。
从生产关系这个角度来看, “适应外部环境”这一项, 通常量化水平做得比较好。比如药厂啊、医保啊这些地方, 都是需要清清楚楚地进行数字量化的。可是, 生产关系视角下其他方面的量化能力就比较弱了。因为很多方法和模型都不支持那种清晰的数字统计。
所以, 这种情况下, 就得请专家来参与、搞调研做访谈、还有依赖个人的经验判断等等。正是因为这种量化层次存在差异, 所以才让“错配”这个问题显得格外突出。最后导致的结果是, 业务价值链条流动不畅, 同时人际关系也受到了影响。而且, 例行检查包括那些叫做飞行检查的项目, 也常常出现各种问题。
解决这个问题的关键在于能够构建客观体系从而完成全流程的量化。这就是“精细化管理”的基本前提。在这一过程中, 传统的管理模型和管理方法需要借助数据和智能来进行升级。
这也就是管理模型及管理方法的量化过程。在这方面, 一些管理方面已经发生了许多进展并获得了很多较好的效果。相对而言, 医院方面的管理工作确实落后得相对多一些。。
第三点, 在处理两个视角之间的关系时存在困难, 在实现两者之间的衔接方面也存在困难。
在不同的视角下面所形成的业务系统、运转机制以及既有经验是让该视角之下的“管理”有关措施变得“稳定”, 变得不可动摇；但是管理是需要两个视角共同配合才能真正的通过管理来创造价值, 需要解决是“资源是什么”, 并且能够在这个前提之下, 通过生产关系的“人与人”关系调整找到最优的机制, 通过去“适应外部环境”调整找到最合理的方案；而这个找到最优机制和合理方案的过程它不是静态的, 它是一个动态的过程, 这个动态过程是一个不断的反馈的过程；反馈就明确的需要弄清楚以下三个层次的关于“生产关系视角”的问题:
1. 这种所谓的关系调整, 其实说的就是“是什么”这个特征的意思所在。这里所说的关系调整指的是适应外部环境变化情况的具体表现, 比方说医保报销机制发生了改变, 比如实施了DRG或者DIP这样的付费方式, 下文我们就直接使用“关系调整”这个词来代替上述那些关于环境变化的具体描述。
2. 关系调整的“为什么”？（例如大数据管理与应用专业，为什么飞行检查会被罚款）
3. 关系调整的“怎么办”？（例如大数据管理与应用专业物理好资源网，采取什么方案）
当这三个层面的问题得到解决之后, 我们就能够去进行反馈, 从而逐步找到那个最为合理的运营策略, 它的具体内容包含这样一些环节: 首先是关于生产关系的方面, 需要知道现在怎么样, 也就是要清楚现在是是什么样子的一个状态；然后再去探究为什么会出现这样的情况, 这也是基于生产关系来进行分析的；接着就是考虑怎么会变得更好, 这涉及到生产力和生产关系的相互作用；随后再看调整之后的情况又是怎么样的, 也就是调整以后是什么样的一种状态, 这里主要针对生产力的变化进行讨论；紧接着还要看调整后在生产关系层面上是如何体现的, 即看看调整后是什么样子；最后就是这样子不断地按照上述顺序依次循环下去。
这个动态的过程, 不仅可以保证最优的管理决策和运营方案, 而且它还是动态适应和调整的。它能够依据生产力的变化以及外部环境的变化而不断更新迭代。在此需要特别说明的是, 有一个前提是必须满足的, 那就是第一点提到的宏微观一致性, 还有第二点提到的量化, 也被称为精细化处理。
参考图特云图在2023年积累下来的将近一千份医院管理方面的案例来进行分析, 这些案例所显示出的问题, 实际上是正好对应了之前的第一点、第二点以及第三点在本质上的不足。
1. 因为缺乏管理以及质量意识, 所以其重要性在本质上被排到了第一位和第三位的位置。
2. 由于缺乏专业的管理人才这一事实, 其本质原因主要体现在第一个方面以及第三个方面之上。
3. 质量控制管理体系还有不足之处, 需要从本质层面一直涉及到第二个阶段以及第三个阶段, 逐步去做好相关的工作。
4. 管理的手段比较落后, 其本质上的原因可以归结为第一和第二和第三。
请稍等一下, 这里并没有对它们进行一个个的罗列和列举。
二、利用数（大数据）智（人工智能）构建新的智慧管理框架
在有了上面说的那些分析之后, 大家可以看出来一个挺基本的管理框架样子是什么样的。这个管理框架它是能用到各种各样的管理场景里去的。
第一方面, 从生产力的角度来观察所看到的资源, 它被视为基础的支撑, 同时也构成了必要的条件, 并且它是最终需要进行调整的那个具体对象；因为这种情况需要把精力放在处理那些存在于不同时间或者不同空间层面的量化计算上面, 还需要去明确宏观以及微观这两个层次各自究竟存在着什么样的“是”的问题。
第二, 如果从生产关系这个视角来看待外部环境的话, 它构成了基础, 同时它也是一种条件存在, 然而它并不是那种可以被随意调整的东西对象；此外, 它还同样需要去解决那些在不同时间以及不同的空间等各个层次之上出现的量化方面的问题, 也就是要搞清楚在宏观和微观这两个层面到底“是什么”这样一个基本的问题。
第三点看法指出, 从生产关系这个角度去看待人与人之间的关系, 这种关系属于上层建筑的范畴。它既是反馈发出的起点, 也是目的发挥作用的落脚点。
它同时也是可以被进行调整的一个对象, 还是衔接价值的一个关键所在。当前有需要去解决两个层面的问题, 一个是宏观和微观的量化问题, 另外一个是“是什么, 为什么, 怎么办”这一问题序列的问题。
为了实现这样的基本框架, 我们发现几乎只有那唯一的一种路线, 这种路线就是数据与智能的结合, 这种结合也就是数智化, 不过这里有一点是需要特别注意的, 需要注意的点是, 此处在概念里的“数据”并不是指技术层面的那种数据, 它指的是大数据在经济学范畴的定义, 这里的定义是采用了我在二零一八年所提出的那个定义, 具体是张宁在二零一八年提出的。
大数据是数据在积累到了一定的阶段, 并且成为了知识经济体系里面那个核心资源的过程当中, 这一系列在技术层面、资源层面以及思想层面所产生的变革的总称。
问题的关键在于资源层面和思想层面。这里所反映的情况, 指的是数据的资源价值以及链接价值。也就是说, 要把大数据的资源价值, 还有链接价值, 当成基础, 去解决上面说的那个传统管理方法的三个缺点。
但是光靠这些还不够, 大数据的资源价值和链接价值, 能比较好地解决反馈机制这个问题, 也就是第二个不足里面的量化问题, 以及第三个不足里的关系与衔接问题的部分, 特别是在需要回答是什么、为什么还有怎么办的时候, 就必须把人工智能引进来, 众所周知, 人工智能在过去几年里面, 已经得到了非常大的进步, 像深度学习, 图数据分析, 因果推断, 知识图谱, 以及大语言模型这些AIGC技术, 都提供了充足的技术基础, 用来把这些不足都完美地解决了。
这样一来, 就可以比较好地利用数据智能, 来弥补过去传统管理方法存在的不足。这能够把科学管理的边界给扩大掉。于是会形成一个全新的现代数智管理体系, 也会形成一个现代智慧管理体系。而且可以把它应用在很多不同的管理场景里面。这里我只主要介绍一下它在医院管理里面是怎么应用的。
这是为什么呢? 因为医院管理有着比较特殊的特性, 就是适应外部环境的复杂性非常高。这种外部环境包括医保方面, 包括公立医院的公益性定位这些情况。比如说在二零二零年国卫财务发关于加强公立医院运营管理的指导意见这个文件里面, 就非常明确地提出来了一件事情。这件事情就是亟需坚持公益性的方向。
需要赶紧去补齐内部运营管理方面存在的短板和弱项。还要向着精细化要效益这个方向去做。我们需要推动公立医院的高质量发展, 要采取措施让管理模式和运行方式加快发生转变, 以此来进一步提高医院在运营管理方面的科学化水平、规范化水平、精细化水平以及信息化水平, 这就是相关要求的内容。
三、医院管理中数智管理/智慧管理的应用及实践
根据前面的分析来看, 借助于数字智能管理这种手段, 或者说是通过实施智慧管理的办法, 原本结构复杂的传统管理模式, 被进行了转化操作, 也被理解成进行了解耦处理, 最终呈现出了下面这些较为简单的形式, 具体情况见图1。
从此处能够观察到, 数智管理或者智慧管理本质上需要完成三项事情, 在这三项事情上面改变传统管理的范式, 并且改变其存在的不足, 使得管理行为本身返回到其最终的初心那里去, 也就是组织配置资源来创造（更多）价值, 在医院管理这一领域中, 这三项事情具体包括:
第一件事是要处理资源的数据表示环节。这个“表示”的词语在人工智能领域里面是比较重要的。它一方面说明要是想把数据的汇集和跟踪工作给完成掉, 是需要用到RDR或者ODR手段的。另一方面来看, 它还需要去借助机器学习或者是人工智能的相关方法来回答出那个关于“是什么”的具体问题所在。
从实际落地的操作层面来讲, 咱们可以采取ODR搭配模型库的做法, 或者是采用数据湖的架构模式。最关键的一点, 是得在确保它们能够发挥应有的功能作用这个前提下, 去顺应那些既有的、不同业务类型的医院系统里的状况。如果选择从零开始从头搭建一套系统, 那么那套系统只会适合那些全新的、刚刚建立的医院才行。
第二件事情是要对相互间的联系或者说是内部运行的规则进行明确的数字计算, 要搞清楚每一块资源该匹配什么东西, 并且要把藏起来的问题给找出来。
它实际上一次性就把传统管理办法里面那三个短板都给补上了, 第一个短板呢是通过建立对应关系来解决的, 第二个短板呢是通过数字化量化来解决的, 第三个短板呢是通过主动发现问题来解决的。
不过说到底, 它真正厉害的地方在于把以往那两个不同看问题的角度强行连接起来, 打破了处理那些复杂关系时遇到的最难缠的问题, 说白了就是把原本像楚河汉界那样非得有个分开界限的做法给取消了, 试问大家想一想, 难道我们非要设置这样一道隔阘不可吗?
以前的时候, 人与人之间存在隔阂, 这种情况是因为传统的管理方法受到了限制所导致的。而现在, 这种障碍是不再需要存在的了。原因在于, 数据资源的价值本身就直接促成了一种全新基础的建立。通过这种建立在数据资源基础之上的机制, 价值的实现问题能够在整个资源的流动过程之中得到彻底解决。
关于数智管理以及智慧管理与医院信息系统的不同之处, 其实就从这里开始显现了。实际上的情况是, 它在资源数据的表示层面增加了一个大脑, 并且这个大脑具备了一定程度意义上的业务通用能力。
正是由于有了这种能力, 所以它就使得该体系能够和专业化管理进行协同工作, 进而达成管理的最终目的。所谓的专业化管理指的是包括实施人员、专家咨询以及智能决策系统在内的相关内容。
第三件事情是用来处理和组织关系, 并且适应外部环境的三层的机制, 这个机制主要涉及到状态是什么样子的, 因果关系是什么样的, 以及决策该怎么做这些内容。这个过程是必要的核心过程。数据资源的价值要转化为管理目的的实现, 必须经过这个步骤。它依赖多种技术基础。
这些基础包括数据资源本身。这些基础也包括数据链接。这些基础还包括重要的人工智能技术。传统人类管理专家也参与了这个环节并且发挥作用。人工智能提供了许多新方法。它可以把经验和方法提炼出来。有时候我们不清楚方法是什么。即便如此人工智能也能让方法发挥作用。人工智能涉及一些技术和思想。
相关介绍我们将在另一篇文章中说明。这就是数智管理和智慧管理所具有的价值所在, 并且同时这也是那些先一步开展这些工作的企业所拥有的不可轻易被超越的壁垒。
人工智能技术正在不断演化, 也在不断迭代, 还被同步引入到了管理里面, 这样就在量化方面、在泛化方面、在复制经验方面、在精准方面扩大了科学管理的边界, 并且最终成为医院运营决策和智慧管理的大脑, 传统医院从不同视角来看的管理的边界都在这里消失了, 其产生的效果可以体现在许多微观层次上, 比如成本控制、床位占用率这些方面, 也可以体现在宏观作用上, 这些作用归纳起来可以分为三个层次。
首先, 我们要使用那种由专业管理层进行智能操控的举措。这么做的目的, 是为了填补专业人员不足这个空白。这样一来, 系统会带有一种动态的属性。它还能及时做出反应。
它也能把适用范围变得更加广泛。与此同时, 它身上的那些可以量化的特征。会给国家里面关于医院管理的改革计划。带来进一步的推力。这个计划里面包含了控制成本这一项。也包含了实施精细管理的这一项。
第二点是把医院的院长还有那个被称为“双肩挑”的管理人员, 从那些特别繁重、特别多的管理事务当中解放出来, 让他们能够把自己在专业方面的能力充分发挥出去, 再把注意力集中到管理层面的大方向上去, 就是要聚焦到管理目标上面来, 然后通过整个系统的协同配合, 最终形成医院管理的智慧决策中心。
第三点, 把医院运营管理的做法, 从那种跟着政策或者新规走的“运动式”状态, 变成一种系统又科学的活动方式, 让医院的优化决策事情, 交给智能大脑去办, 这样就能实现医院管理里面不同层次的目标, 省掉那些像风险管理一样的高成本投入, 通过积累量的变化, 达到质的提升, 从而让效率提高。
该作者在中央财经大学金融学院担任教授一职, 同时也是博士生导师, 并出任中央财经大学中国金融科技研究中心的主任, 健康金融课题组的首席专家, 生命质量研究会的理事长, 以及家族办公室合作与发展组织的理事会主席和首席经济学家。