供应链金融的大数据应用形式包括

供应链金融是指金融机构通过分析供应链中的企业信息，为供应链上的企业提供融资、支付、结算等金融服务的一种模式。大数据技术在供应链金融中的应用形式主要包括以下几个方面：

1. 数据收集与整合：金融机构可以通过物联网、传感器、RFID等技术手段，实时收集供应链中各个环节的数据，包括生产、物流、销售等环节的数据。这些数据可以来自于企业内部系统，也可以来自于外部合作伙伴和客户。金融机构需要对这些数据进行整合和清洗，以便后续的分析和应用。

2. 数据分析与挖掘：通过对收集到的大量数据进行分析和挖掘，金融机构可以发现供应链中的潜在风险和机会。例如，通过分析销售数据，可以预测市场需求的变化；通过分析库存数据，可以发现库存积压或短缺的问题。此外，还可以通过聚类分析、关联规则挖掘等方法，发现不同企业之间的合作模式和交易关系。

3. 信用评估与风险管理：金融机构可以利用大数据技术对供应链中的企业进行信用评估，以降低信贷风险。例如，通过对企业的财务报表、历史交易记录、行业地位等信息进行分析，可以评估企业的信用状况和还款能力。此外，还可以利用机器学习算法，对历史数据进行训练，建立信用评分模型，对新申请贷款的企业进行信用评估。

4. 资金配置与优化：金融机构可以利用大数据技术对供应链中的资金需求进行预测和优化。例如，通过对销售数据、库存数据、资金流动数据等进行分析，可以预测未来的资金需求情况，从而合理安排资金投放的时间和金额。此外，还可以利用机器学习算法，对历史数据进行训练，建立资金配置模型，实现资金的动态调整和优化。

5. 风险预警与防控：金融机构可以利用大数据技术对供应链中的风险进行预警和防控。例如，通过对市场数据、政策变化、行业趋势等信息进行分析，可以及时发现潜在的风险因素。此外，还可以利用机器学习算法，对历史数据进行训练，建立风险预警模型，对可能出现的风险进行提前预警和防范。

6. 决策支持与优化：金融机构可以利用大数据技术为决策者提供决策支持和优化建议。例如，通过对市场数据、政策变化、行业趋势等信息进行分析，可以为决策者提供市场分析、风险评估、投资建议等方面的支持。此外，还可以利用机器学习算法，对历史数据进行训练，建立决策支持模型，为决策者提供科学的决策依据。

总之，大数据技术在供应链金融中的应用形式多种多样，可以帮助金融机构更好地了解供应链中的企业，提高风险管理能力，优化资金配置，降低运营成本，提高服务质量。随着大数据技术的不断发展和完善，未来供应链金融将更加智能化、精细化和个性化。