数字基座建设是财经数智科学创新实验室支撑有组织科研、项目成果沉淀和产学研服务的重要基础能力。面向财经科研中数据来源分散、非结构化信息获取成本高、项目数据难以持续沉淀、研究者难以快速判断数据可得性和适用场景等问题，实验室将逐步建设面向财经研究的数据、模型、指标和应用支撑体系。
建设架构
数字基座按照“采、存、治、算、研、管、用”的总体思路推进建设，形成从数据获取到应用服务的完整支撑链条。
在数据基础建设层，重点支持数据库直连、API 接口、手动上传、网页采集等多种数据源接入方式，并逐步形成关系数据库、图数据库、向量数据库、文件数据库等异构数据存储能力。
在数据治理层，围绕数据清洗、智能标注、数据质量管理和隐私计算等环节，提升实验室数据资源的规范化、可用性和安全性。
在数据挖掘层，建设统计测度、语义挖掘和图计算等分析能力，支持插值补全、时序对齐、指数合成、文本提取、实体识别、情感分析、路径计算、特征挖掘等科研任务。
在模型研发层，逐步形成交互式建模环境和智能体编排环境，支持 Python、R、Spark、RAG 挂载、协作流设计等研发方式，为实验室项目提供模型开发和智能分析支撑。
在数智资产管理层，围绕财经特征库、财经知识库、知识图谱库和模型资产库，推动数据、指标、模型和知识成果沉淀为可复用的实验室资产。
在应用服务层，面向政府、行业机构、金融机构、实体企业和高校等用户，探索数据看板、即席查询、图谱探索、智能体交互、无代码应用生成和 API 服务等应用形态。
建设目标
降低科研数据发现和判断成本：帮助研究者更快了解有哪些数据、数据能回答什么问题、哪些字段可能支持研究设计。
沉淀实验室特色数据资产：围绕入驻项目和重点研究方向，逐步形成可维护、可复用、可扩展的特色数据资源。
支撑项目成果展示与转化：为项目原型、交互展示、指标发布、咨询服务和外部合作提供底层数据与智能分析能力。
服务有组织科研和人才培养：通过数据、模型和工具的持续积累，降低学生和项目组重复建设成本，提高实验室跨项目协同效率。
