产品中心
聚焦智慧政务服务,创新市场监管理念,深化电子政务应用,赋能智慧政府建设
营商环境优化
智慧监管
党的领导力
高质量发展
智能设备
企业SaaS服务
营商环境优化

拓普丰联研究和探索“放管服”改革一系列政策举措,聚焦营商环境优化,通过互联网与政务服务产品的深度融合,研发了一系列创新型政务服务产品,经过在多个省份的试点创新,逐渐形成了一套在全国具有标杆效应的政务服务模式。

· 以办事人为中心,以办理事项为驱动,涉企全生命周期伴随式、融合式的“互联网+政务”服务;

· 以智能设备和智能审批为支撑;

· 线上常态线下例外、就近常态集中例外、自助常态窗口例外、自动审核常态人工审核例外、电子档案常态纸质档案例外;

· 老百姓身边随时办的、365天7×24小时不打烊的智慧政府。

智慧监管
拓普丰联基于涵盖事前事中事后全流程监管闭环和企业自治、政府管制、行业自律、社会监督的全覆盖监管闭环,通过“互联网+”,打造“两个闭环+一个自动化”的智慧监管理念,构建以“双随机一公开”为基本手段、以大数据监管为支撑、以重点监管为补充、以信用风险监管为基础的智慧监管产品体系,有效促进政府监管规范化、精准化、智能化,达成了监管“无事不扰、无处不在”的效果。
党的领导力
拓普丰联利用数字政府以及领域知识工程学的最新研究成果,秉承“实体创新、数字倍增”的理念,参与了中组部和各级政府的相关试点建设,研发了“互联网+督查”、“互联网+机关效能”、“互联网+公务员绩效考核”等最新的数字政府产品,通过党委组成部门的驱动力、提升力、监督力把党的决策透过各级政府的层层分解,实现从“勤政”到“善政”的转变,达成了提升各级政府的履职效果和履职能力、加强党的领导力的突出效果,让老百姓更加有获得感、安全感和幸福感。
高质量发展
实现高质量发展首先要解决生产要素的高质量高水平配置。拓普丰联通过对政府业务的深刻理解以及多年的行业积累,开发了“亩均论英雄”综合评价系统、数智产业大脑、政府大数据统计业务应用平台等系列产品,通过多方位整合数据资源、多方式采集企业基础指标和经济指标数据、多维度配置评价模型,形成一整套评估机制,有效的支撑政府以及各级领导的监测和对策能力,解决高质量发展中供给侧结构性改革和需求侧总量调控的问题,优化要素的合理配给,实现“有效市场、有为政府”。
智能设备
拓普丰联以商事登记便利化为目标,研发出商事登记一体机、个体机、企业机、电子档案机等多款自助终端智能设备,打造出“登记自助化”+“审批智能化”+“打照实时化”的政务服务模式。并通过在银行、园区、社区等地推广部署推进登记业务下沉,以社会资源便民服务促进“零障碍”,以“就近办”促进“零距离”,进一步推进商事登记就近能办、多点可办、少跑快办,从而为社会公众打造365天7*24小时不打烊的“家门口的政务服务大厅”,解决政务服务“最后一公里”问题。
企业SaaS服务
公司在互联网+企业服务领域不断创新,创建了“剑鱼标讯”和“企明星企业服务网”两大互联网服务平台,推出了“慧应”“云慧约”等多个人工智能应用,形成了涉企大数据分析全线产品。
技术能力
以技术创新为智慧政府赋能
  • 业务中台

    业务管理平台的授权认证功能,可以保证各个应用的开发、运维、管理人员专注于自身负责的服务模块;

    强大的日志监控告警系统,可以实时监控各服务的软硬件运行情况,并实时向相关负责人发送告警信息;

    所有通用服务都提供多租户支持,新的前端应用接入只需要进行注册认证即可,接入方式方便快捷;

    所有服务都采用自动化部署,可以根据并发量及服务器资源消耗情况实现节点的自动伸缩;

    统一的业务管理平台,可以实现对各服务的全局把控;

    业务中台

    政务服务

    政务业务

  • 数据中台

    对外提供统一的标准接口,以便相关人员能够快速开发数据应用,支持数据资源场景化能力的快速输出,响应客户动态需求;

    可以对数据进行整合和完善,在简单有效的基础上,实现数据采集、交换等任务配置及监控管理;

    通过统一的标准和质量体系,对数据进行提纯加工,形成标准的数据资源体系;

    通过统计分析及数据挖掘工具,提升所采集数据的价值,让数据真正的用起来;

    数据中台

    数据整合和完善

    标准的数据资源体系

    提升数据价值

    统一的标准接口

  • 核心技术

    基于规则的中文文本分类技术,主要通过领域专家制定分类规则实现中文文本分类。通过设计易于理解、编辑的类似自然语言书写的规则描述定义(语言),提供分类规则解释器引擎,以及规则动态加载、分布式多机多线程规则解析,实现方便易用、高效率执行的中文信息分类系统。

    基于深度学习的命名实体识别技术,由循环神经网络(RNN),逐渐演化出长短期记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)等具有记忆功能的网络结构,通过融合更多信息获取更好的效果。拓普公司融合现有的NER技术结合BiLSTM-CRF模型,构建深度学习ALBERT-BiLSTM-CRF模型。该模型主要由三部分构成,分别ALBERT预训练语言模型、BiLSTM层和CRF层。

    核心技术

    规则描述语言定义

    规则解析引擎

    分类任务调度

800+

宏大规模

富有理想和充满活力的员工

60+

专家队伍

在各领域具有丰富经验

10+

研究团队

知识工程师为核心人员构成

200+

核心骨干

专业核心技术人员为支撑

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