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深入分析，挖掘出潜在的商业价值和趋势。这包括对财务报表、预算、成本、收入等数据的统计分析，以及通过机器学习和人工智能技术进行预测和建模。
2. 风险管理：利用财务大数据进行风险评估和管理，包括信用风险、市场风险、操作风险等。通过对历史数据和实时数据的监控，及时发现潜在风险并采取相应措施，以降低企业的风险敞口。
3. 决策支持：为管理层提供基于财务大数据的决策支持，帮助他们做出更明智的商业决策。这包括对投资项目、营销策略、供应链管理等方面的建议和优化。
4. 绩效评估：通过对财务数据的分析，评估企业的经营绩效和盈利能力。这有助于企业识别优势和劣势，制定改进措施，提高竞争力。
5. 客户关系管理：利用财务大数据分析客户的消费行为和偏好，帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
6. 供应链优化：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，降低成本，提高效率。这包括对供应商的选择、采购策略、库存管理等方面的优化。
7. 投资决策：利用财务大数据进行投资组合分析和评估，帮助投资者做出更明智的投资决策。这包括对股票、债券、基金等金融产品的选择和配置。
8. 合规性检查：通过对财务数据的分析，确保企业遵守相关法律法规和政策要求。这有助于企业避免因违规操作而带来的法律风险和经济损失。
9. 创新与发展：利用财务大数据为企业提供创新和发展的思路和方法。例如，通过对市场趋势、竞争对手、客户需求等方面的分析，发现新的商机和发展方向。
10. 跨部门协作：财务大数据的应用可以促进企业内部各部门之间的信息共享和协作，提高工作效率和协同效应。例如，销售部门可以通过财务数据了解客户的支付能力和购买意愿，从而制定更有针对性的销售策略；生产部门可以根据财务数据调整生产计划和资源分配，以提高生产效率和降低成本。
总之，财务大数据应用的主要形式涵盖了数据分析与挖掘、风险管理、决策支持、绩效评估、客户关系管理、供应链优化、投资决策、合规性检查、创新与发展等多个方面。这些应用可以帮助企业更好地利用财务数据，提高经营效率和竞争力，实现可持续发展。
