供应链金融的大数据应用形式有

供应链金融是金融机构通过分析供应链的各个环节，为供应链中的企业提供融资、支付、风险管理等服务的一种金融服务。大数据技术在供应链金融中的应用形式主要有以下几个方面：

1. 风险评估与信用评分：通过对供应链中各个企业的交易记录、财务状况、信用历史等信息进行分析，建立企业信用评分模型，为企业提供信用评估和贷款审批服务。

2. 订单管理与预测：通过对供应链中各环节的订单数据进行收集、整理和分析，预测市场需求变化，为金融机构提供订单管理和销售预测服务。

3. 库存管理与优化：通过对供应链中各企业的库存数据进行分析，帮助企业优化库存水平，降低库存成本，提高资金使用效率。

4. 物流跟踪与监控：通过对供应链中各企业的物流信息进行实时跟踪和监控，帮助企业及时了解物流状态，提高物流效率，降低物流成本。

5. 应收账款管理与催收：通过对供应链中各企业的应收账款数据进行分析，为企业提供应收账款管理和催收服务，降低坏账风险。

6. 供应链协同与优化：通过对供应链中各企业的协同数据进行分析，帮助企业实现供应链各环节的协同运作，提高供应链的整体效率。

7. 供应链金融产品创新：通过对供应链中各企业的业务数据进行分析，为企业提供定制化的供应链金融产品和服务，满足不同企业的需求。

8. 供应链金融监管与合规：通过对供应链中各企业的交易数据进行分析，帮助企业及时发现潜在的风险和违规行为，提高供应链金融的监管水平和合规性。

9. 供应链金融数据分析与挖掘：通过对供应链中各企业的交易数据、财务数据等进行深度挖掘和分析，为企业提供有价值的商业洞察和决策支持。

10. 供应链金融智能客服与机器人：通过自然语言处理、机器学习等人工智能技术，实现供应链金融智能客服和机器人，提高客户服务质量和效率。

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各企业的情况，提高金融服务的效率和质量，降低风险，促进供应链的健康发展。