财务大数据应用的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清洗、整理和分析，提取有价值的信息和趋势。例如，通过聚类分析可以发现不同客户群体的消费习惯和偏好；通过关联规则挖掘可以发现不同业务之间的关联关系。
2. 预测与优化：利用历史数据和机器学习算法对财务指标进行预测，为企业决策提供依据。例如，通过时间序列分析可以预测未来的销售额、成本等指标；通过回归分析可以预测企业的盈利能力、风险水平等指标。此外，还可以通过优化算法对企业的业务流程进行优化，提高运营效率。
3. 风险管理：通过对财务数据的分析，识别潜在的风险因素，并采取相应的措施进行防范。例如，通过信用评分模型可以评估客户的信用风险；通过市场风险模型可以评估企业面临的市场风险。此外，还可以通过压力测试等方法对企业的风险承受能力进行评估。
4. 绩效评估与管理：通过对财务数据的分析，评估企业的经营绩效和管理水平。例如，通过成本效益分析可以评估企业的投入产出比；通过平衡计分卡等方法可以评估企业的综合绩效。此外，还可以通过员工绩效管理系统对企业员工的绩效进行评估和管理。
5. 客户关系管理：通过对客户的历史交易数据进行分析，了解客户的需求和行为模式，从而提供更加个性化的服务。例如，通过客户细分可以将客户分为不同的群体，针对不同群体制定不同的营销策略；通过客户价值分析可以评估客户的忠诚度和贡献度。
6. 供应链管理：通过对供应商和客户的财务数据进行分析，优化供应链结构，降低运营成本。例如，通过供应商评估可以选择合适的供应商，降低采购成本；通过客户满意度调查可以了解客户需求，提高服务质量。
7. 投资决策支持：通过对市场数据、行业数据等进行分析，为企业的投资决策提供依据。例如，通过投资组合分析可以评估不同投资产品的收益率和风险；通过宏观经济分析可以评估市场的整体走势和政策环境。
8. 合规与审计：通过对财务数据的分析，确保企业遵守相关法律法规和内部控制要求。例如，通过风险评估可以发现潜在的合规风险；通过审计跟踪可以确保企业财务数据的真实性和完整性。
9. 创新与研发：通过对市场数据、竞争对手数据等进行分析，发现新的市场需求和机会，推动企业的创新和研发。例如，通过专利分析可以评估企业的创新能力；通过竞争对手分析可以发现市场上的机会和威胁。
10. 战略决策支持：通过对财务数据的分析，为战略决策提供依据。例如，通过SWOT分析可以评估企业的优势、劣势、机会和威胁；通过PEST分析可以评估外部环境对企业的影响。此外，还可以通过情景分析等方法预测未来的发展变化，为企业的战略调整提供参考。
总之，财务大数据应用的形式多种多样，涵盖了企业的各个业务领域和环节。通过有效的数据分析和挖掘，可以帮助企业更好地理解市场、优化运营、提升绩效、降低风险，从而实现可持续发展。
