财务大数据应用主要形式包括以下几个方面：
1. 数据分析与挖掘：通过对大量财务数据进行深入分析，挖掘出潜在的商业价值和规律。这包括对财务报表、现金流量表、资产负债表等各类财务数据的统计分析、趋势预测、异常检测等。例如，通过分析销售数据，可以发现哪些产品或服务的销售表现较好，从而调整营销策略；通过分析成本数据，可以发现成本过高的原因，进而采取措施降低成本。
2. 风险管理：利用财务大数据技术，对各种财务风险进行识别、评估和预警。这包括信用风险、市场风险、操作风险等。例如，通过对历史数据的分析，可以预测未来可能出现的信用风险，从而提前采取防范措施；通过对市场数据的分析，可以预测市场波动对企业经营的影响，从而制定相应的应对策略。
3. 决策支持：基于财务大数据，为企业提供有针对性的决策支持。这包括投资决策、经营决策、战略决策等。例如，通过对市场数据的分析，可以为企业提供投资建议，帮助企业选择合适的投资项目；通过对经营数据的分析，可以为企业提供改进经营管理的建议，提高企业竞争力。
4. 智能审计：利用人工智能技术，实现对企业财务活动的自动审计。这包括对财务报表的真实性、完整性、合规性等进行审查。例如，通过机器学习算法，可以自动识别财务报表中可能存在的错误和疑点，提高审计效率和质量。
5. 供应链管理：通过对供应链各环节的财务数据进行分析，优化供应链管理。这包括对供应商、客户、物流等环节的财务状况、现金流、库存等进行监控和优化。例如，通过对供应商的财务状况进行分析，可以评估其履约能力，确保供应链的稳定性；通过对客户的财务状况进行分析，可以了解客户需求变化，调整产品结构，提高客户满意度。
6. 金融创新：利用财务大数据，推动金融产品和服务的创新。这包括信贷业务、理财业务、保险业务等。例如，通过对个人和企业客户的财务数据进行分析，可以为客户提供个性化的金融产品和服务；通过对金融市场的数据进行分析，可以发现新的投资机会，推动金融产品的创新。
7. 政策制定与监管：政府部门可以利用财务大数据，为政策制定和监管提供依据。这包括税收政策、财政政策、金融政策等。例如，通过对税收数据的分析，可以了解税收政策的实施效果，为政策调整提供参考；通过对金融市场的数据进行分析，可以发现金融市场的风险点，为监管部门制定监管政策提供依据。
总之，财务大数据应用在企业经营管理、金融创新等方面具有重要作用。随着大数据技术的不断发展，财务大数据应用将更加广泛和深入，为企业创造更大的价值。
