背景分析

當前，**私收費、漏費現象頻發，嚴重擾亂**行業秩序。部分醫務人員利用職務之便，私下收取患者診療費用，未將款項納入**正規財務系統；還有因收費流程漏洞、系統銜接不暢、人工操作失誤等導致的漏費情況，這些問題不僅損害**經濟利益，更引發患者對**收費公正性的質疑，降低**公信力。

需求分析

（一）全流程實施監控

和之風控費防漏費系統需覆蓋從掛號、診療、檢查到結算的全流程。通過與**各業務系統深度對接，實時獲取診療項目數據，將實際開展的檢查、治療項目與系統預設收費項目進行比對，一旦發現未收費卻已執行的診療行為，立即觸發預警，杜絕漏費發生。

例如，當放射科設備開始運行某項檢查程序時，系統自動核查對應收費情況，若未收費則禁止設備啟動，從源頭上防止漏費。

（二）AI智能識別

不使用任務外圍傳感器，系統長期問題，利用大數據分析和人工智能算法，對**收費數據進行深度挖掘。能夠做到實時監測設備使用情況，做到不繳費不讓做檢查。

（三）數據分析與決策支持

系統生成詳細違規記錄，如以視頻、日志等方式展示。能夠更直觀的展示違規數據。幫助**管理者直觀了解違規管理現狀，為優化調整管理制度提供數據支撐。

系統成果

自和之風**設備控費防漏費系統投入使用后，**通過堵塞收費漏洞、遏制私收費行為，實現了應收款項的有效回收。據統計，系統運行半年內，漏費現象減少 85% 以上，私收費行為得到全面遏制，**月均增收達數十萬元。通過全流程實時監控與智能異常交易識別，原本因操作疏漏、人為違規導致的費用流失被有效阻斷，為**發展注入了堅實的資金保障。