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长沙市(开福区、岳麓区、望城区、天心区、雨花区、浏阳市、长沙县、宁乡市、芙蓉区)

乌鲁木齐市(水磨沟区、米东区、天山区、达坂城区、乌鲁木齐县、新市区、沙依巴克区、头屯河区)

南宁市(邕宁区、马山县、江南区、横州市、青秀区、兴宁区、西乡塘区、隆安县、武鸣区、宾阳县、良庆区、上林县)

淮安市(洪泽区、淮阴区、清江浦区、金湖县、盱眙县、淮安区、涟水县)  济南市(天桥区、章丘区、槐荫区、钢城区、平阴县、商河县、历下区、长清区、历城区、莱芜区、济阳区、市中区)

宿迁市(泗洪县、宿城区、泗阳县、宿豫区、沭阳县)

来宾市(兴宾区、合山市、忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、象州县)

荆门市(京山市、东宝区、沙洋县、钟祥市、掇刀区)益阳市(资阳区、安化县、桃江县、赫山区、沅江市、南县)

绥化市(兰西县、庆安县、青冈县、绥棱县、安达市、海伦市、肇东市、望奎县、明水县、北林区)  晋中市(左权县、介休市、平遥县、和顺县、灵石县、昔阳县、寿阳县、榆次区、祁县、榆社县、太谷区)

玉树藏族自治州(囊谦县、治多县、杂多县、曲麻莱县、玉树市、称多县)

驻马店市(正阳县、上蔡县、驿城区、泌阳县、确山县、西平县、新蔡县、汝南县、平舆县、遂平县)

南阳市(邓州市、社旗县、宛城区、镇平县、方城县、卧龙区、南召县、唐河县、西峡县、淅川县、新野县、桐柏县、内乡县)

青岛市(李沧区、市南区、市北区、城阳区、黄岛区、崂山区、莱西市、平度市、胶州市、即墨区)

漯河市(郾城区、舞阳县、召陵区、临颍县、源汇区)

天津市(河东区、武清区、滨海新区、静海区、西青区、红桥区、蓟州区、东丽区、宝坻区、河北区、和平区、宁河区、津南区、北辰区、河西区、南开区)

菏泽市(巨野县、成武县、定陶区、牡丹区、东明县、郓城县、曹县、鄄城县、单县)

潍坊市(奎文区、潍城区、坊子区、青州市、昌邑市、寒亭区、寿光市、安丘市、临朐县、诸城市、昌乐县、高密市)

莆田市(荔城区、秀屿区、城厢区、仙游县、涵江区)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

大理白族自治州(永平县、洱源县、大理市、弥渡县、巍山彝族回族自治县、宾川县、祥云县、漾濞彝族自治县、剑川县、云龙县、南涧彝族自治县、鹤庆县)

六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)

合肥市(瑶海区、肥东县、庐江县、包河区、蜀山区、长丰县、肥西县、庐阳区、巢湖市)

唐山市(滦州市、滦南县、开平区、遵化市、乐亭县、古冶区、丰南区、丰润区、迁安市、迁西县、玉田县、路北区、曹妃甸区、路南区)

巴彦淖尔市(乌拉特中旗、磴口县、五原县、乌拉特前旗、乌拉特后旗、临河区、杭锦后旗)

威海市(荣成市、文登区、环翠区、乳山市)

玉林市(容县、福绵区、博白县、陆川县、北流市、兴业县、玉州区)

郑州市(新密市、新郑市、登封市、金水区、巩义市、管城回族区、中原区、惠济区、二七区、上街区、中牟县、荥阳市)

铜陵市(郊区、枞阳县、义安区、铜官区)

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重庆市(长寿区、酉阳土家族苗族自治县、奉节县、南岸区、涪陵区、北碚区、潼南区、沙坪坝区、渝中区、九龙坡区、合川区、綦江区、彭水苗族土家族自治县、大渡口区、城口县、巫山县、武隆区、永川区、巫溪县、黔江区、梁平区、大足区、江津区、江北区、秀山土家族苗族自治县、南川区、云阳县、石柱土家族自治县、忠县、垫江县、渝北区、巴南区、荣昌区、丰都县、开州区、铜梁区、万州区、璧山区)

那曲市(班戈县、巴青县、尼玛县、聂荣县、色尼区、比如县、索县、安多县、申扎县、双湖县、嘉黎县)

滁州市(琅琊区、南谯区、天长市、明光市、全椒县、定远县、来安县、凤阳县)

常德市(桃源县、安乡县、鼎城区、临澧县、澧县、汉寿县、石门县、津市市、武陵区)  通辽市(霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、科尔沁区、开鲁县、库伦旗、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、奈曼旗)

吉安市(青原区、新干县、万安县、峡江县、井冈山市、安福县、永丰县、泰和县、遂川县、吉水县、吉州区、永新县、吉安县)

台州市(玉环市、天台县、三门县、路桥区、仙居县、温岭市、临海市、黄岩区、椒江区)

包头市(达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、东河区、青山区、昆都仑区、石拐区、固阳县、白云鄂博矿区、九原区)承德市(双滦区、兴隆县、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、滦平县、双桥区、隆化县、鹰手营子矿区、承德县、平泉市、围场满族蒙古族自治县)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)  淄博市(张店区、高青县、沂源县、博山区、周村区、桓台县、淄川区、临淄区)

北京市(石景山区、平谷区、大兴区、通州区、海淀区、丰台区、朝阳区、东城区、怀柔区、昌平区、顺义区、密云区、西城区、门头沟区、房山区、延庆区)

廊坊市(大厂回族自治县、霸州市、固安县、永清县、安次区、三河市、香河县、文安县、大城县、广阳区)

临汾市(洪洞县、霍州市、汾西县、吉县、安泽县、翼城县、永和县、襄汾县、浮山县、蒲县、隰县、古县、曲沃县、尧都区、侯马市、大宁县、乡宁县)衡水市(深州市、冀州区、安平县、饶阳县、故城县、桃城区、武邑县、阜城县、武强县、枣强县、景县)

汉中市(南郑区、宁强县、城固县、洋县、汉台区、镇巴县、留坝县、略阳县、西乡县、勉县、佛坪县)

宣城市(宣州区、泾县、郎溪县、广德市、宁国市、旌德县、绩溪县)

石家庄市(藁城区、井陉县、井陉矿区、长安区、元氏县、高邑县、灵寿县、赞皇县、深泽县、辛集市、桥西区、新乐市、平山县、鹿泉区、裕华区、新华区、赵县、无极县、栾城区、晋州市、行唐县、正定县)

兰州市(榆中县、红古区、永登县、皋兰县、西固区、城关区、七里河区、安宁区)

丽江市(古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、永胜县)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、西秀区)

常州市(金坛区、武进区、新北区、钟楼区、天宁区、溧阳市)

百色市(田阳区、西林县、乐业县、右江区、田林县、隆林各族自治县、德保县、靖西市、田东县、平果市、凌云县、那坡县)

宜春市(宜丰县、靖安县、万载县、上高县、铜鼓县、袁州区、丰城市、高安市、奉新县、樟树市)

黄冈市(麻城市、武穴市、罗田县、黄州区、英山县、浠水县、红安县、蕲春县、团风县、黄梅县)

松原市(乾安县、宁江区、扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

大庆市(红岗区、肇源县、林甸县、让胡路区、龙凤区、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、大同区)

运城市(盐湖区、新绛县、平陆县、临猗县、闻喜县、稷山县、绛县、万荣县、芮城县、垣曲县、河津市、永济市、夏县)

湛江市(雷州市、徐闻县、坡头区、遂溪县、赤坎区、吴川市、霞山区、廉江市、麻章区)

毕节市(黔西市、赫章县、纳雍县、大方县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、织金县)

普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

　　来源：A智慧保

　　4月18日，金融监管总局发布《关于推动深化人身保险行业个人营销体制改革的通知》，对于超百万保险代理人而言，这不啻为30多年来最为明显的政策信号。

　　过去四年，大个险的市场面貌已经天翻地覆，改革成本降低，改革时机或是最佳。此次文件提出，逐步构建支持保险销售人员长期服务的组织架构、晋升体系和佣金薪酬激励制度，支持保险销售人员参加社会保险、办理居住证等，建立有中国特色的保险销售人员荣誉评价体系。这些是从激励角度出发，凡事有奖有罚，才能赏罚分明。因此，文件也要求深化执行“报行合一”，建立因保险销售人员违法违规导致经济损失的佣金薪酬追索扣回机制。

　　从职业化到专业化

　　自1992年个人保险代理人模式引入内地保险市场以来，个人营销经历了周期转换，从初期的快速发展和盛极一时，到近年来的大幅萎缩，原有的金字塔模式难以维系，但新营销模式尚未建立，虽有“大破”，尚未“大立”。

　　在巅峰期，全行业有接近1000万的保险代理人，而伴随着个险增长的停滞和银保渠道重返C位，这一数字已降至300万以下。也就是说短短五六年，700万人从这个行业流失。即使这里面有保险公司主动清虚的原因，也不能否认因人的减少而导致规模的减速。

　　当初的“大进大出”和“人海战术”适应跑马圈地、野蛮生长的市场草创期，成绩不小，问题不少，销售误导的现象十分严重，代理人的职业化和专业化程度都严重不足。当市场进入成熟期，当大规模同质化的需求被填满之后，如何进一步服务高端需求、个性需求和长尾需求，便成为摆在个人营销体制面前的时代答卷。可以说，保险营销体制改革是保险业高质量发展的必经之路。

　　原来的保险代理人与保险公司，因利相交，利尽而散，职业认同感和归属感不高。保险是最复杂的金融产品之一，有着极高的专业门槛，如果代理人在销售的时候专业能力不足，简单当理财产品卖，会给消费者造成很多负面观感。

　　如果对职业没有认同感和归属感，就会短期化和势利化，在销售端就极容易出现佣金和风险的背离。因此，实现职业化，不仅涉及到收入利益的重新分配，让保险代理人有更多的获得感，同时也涉及到社保、荣誉和文化。而职业化之后，才能致力于专业化，也是市场当前对于代理人的最大需求。

　　从短期主义到长期主义

　　原来的个人营销金字塔模式，管理佣金逐级抽成，客观形成“拉人头”的激励机制，层级越高，收入越高。而在原来的增量市场竞争中，即使底层代理人也能暂时获益，但这也在无形之中助长了“大进大出”，没有长远规划，而当自身的资源和关系被耗尽之时，也就没有了上涨和进步空间，只能打一枪换一个地方。一旦市场从增量竞争转向存量竞争，流动亦不可得，只能“流失”。

　　先立后破。贸然打破金字塔模式，会导致矛盾瞬间尖锐和利益分配逻辑的混乱。当务之急，是提高代理人的专业化和精英化，将其收入与保单质量和客户的全生命周期深度绑定，克服短期主义，导向长期主义，渐进式地推动个人营销体制的变革。

　　克服短期主义，就要在薪酬和晋升方面树立长期主义，破除营销重于服务的观念，同时将收入和风险的久期匹配，薪酬追索扣回在银行业早已普及，是对销售短期行为和违规违法行为的有力震慑。

　　涉及人的转型最难，所谓“百万槽工衣食所系”。无论是寿险改革还是代理人转型，保险公司里不同职级和条线的人，对保险高质量发展的理解不一，不同圈层的人都有各自的既得利益，所以改革往往会出现“破”易“立”难、进退失据的局面。精英化和数字化久久为功，属于前人栽树，颇考验决心和毅力。

　　任何改革的核心，都是利益如何重新分配，分配不好，就会被抵制或消解。以前在金字塔模式里还能找增量，改革阻力较大，现在“穷”则思变，改革阻力变小，正是建立个人营销体制新模式的时间窗口。当再也摘不到低垂果实时，不妨去学习如何造梯子。

　　日前，博时基金策划召开《东升西落·日异月殊——博时基金2025二季度策略会》系列直播，携手多家券商机构共同发声，探讨当下市场及未来展望。同时，博时基金还策划了【科技时代——2025科技投资系列圆桌线上沙龙】，聚焦中国科技突破五大主题：AI硬件、AI软件、智能驾驶、机器人、创新药，呈现产业趋势研判与投资逻辑方法。

　　随着AI助力下的“第四次科技革命”曙光初现，围绕“DeepSeek与AI投资”热门话题，博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾与华泰证券电子与计算机首席分析师谢春生、博时基金首席数字官车宏原、博时基金行业研究部研究员肖达四位投研专家，通过多方视角碰撞，深入解析DeepSeek带来的AI投资机遇与挑战。

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　　把握AI硬件的崛起机遇

　　本次圆桌深入剖析了DeepSeek对AI大模型、AI算力、AI端侧、AI应用四大行业的重要影响——从大模型开源带来的国产替代机遇，到算力基建的长期投入；从企业级应用的效率提升，到端侧AI驱动的消费电子升级。种种迹象表明，中国AI产业正迎来战略窗口期。

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　　AI大模型：开源浪潮缩短中美差距，通用与垂直领域齐头并进

　　自Deep Seek推出低成本、高效率的开源大模型以来，全球AI产业格局加速重构。圆桌伊始，主持人肖瑞瑾指出，Deep Seek的快速迭代不仅提振了国内投资者信心，更将中美人工智能大模型技术差距缩短至约三个月。

　　华泰证券谢春生表示，在算力资源受限的背景下，中国大模型厂商展现出了超预期的迭代能力，对中国大模型厂商的长期竞争力有充分信心。以Deep Seek为例，其模型迭代能力已接近美国一线水平，并通过与国产芯片的适配，逐步实现模型训练与英伟达GPU的解耦，形成“算力-模型-应用-终端”全链条闭环。他进一步分析，未来全球大模型发展将呈现两大趋势：

　　训练重心从“预训练”转向“后训练”：Open AI等厂商已开始探索后训练优化路径，预训练的ScalingLaw（规模定律）面临瓶颈。

　　通用与垂直大模型齐头并进：用户和数据是构建通用大模型、垂直大模型的核心壁垒，基于用户衍生的生态所沉淀的数据，会成为大模型进一步迭代的核心要素。未来会看到通用大模型和垂类大模型齐头并进，在不同方向有新的进展。

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　　国产算力：短期受限，长期可期

　　针对算力问题，博时基金行业研究部研究员肖达指出，当前DeepSeek与国产算力适配情况不错，但制造算力芯片所需要的先进半导体制程国产能力不足。算力芯片通常需要使用7nm以下工艺制程，但所需的EUV光刻机目前被海外禁运，同时与之相关的其他关键设备、材料和工艺能力距离海外厂商仍有显著差距。

　　不过，随着国内光刻机技术突破及定制化芯片开发，国产算力有望在未来3-5年缩小差距。他特别提到，2025年国内AI基础设施资本支出计划近5000亿元，但相比美国前五大云厂商合计的3000亿美金规模仍有差距，需持续加大投入以应对推理需求的非线性增长。

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　　AI应用：企业部署加速，AIAgent开启人机协同新时代

　　企业级应用进入快车道

　　博时基金首席数字官车宏原介绍，国内正处于企业快速部署DeepSeek的时期，大模型与业务流程深度结合，博时基金已率先行动大幅提升私有算力，相对去年提升了数倍。目前，国内金融、教育、法律、医疗等各个行业都在积极引入Deep Seek等国产模型，例如，在企业人力资源部门，AI可高效筛选简历数据，协助企业招聘，辅助提升企业经营效率等。但他同时指出，当前企业算力需求激增，部分行业面临算力扩容挑战，需通过资源池管理、推理加速等技术优化应对瓶颈。

　　AIAgent的潜力与边界

　　针对近期热门的AIAgent（智能体），车宏原认为类似Manus的AIAgent已在专题研究、报告撰写、软件开发、智能助理等场景中达到了较好的效果，但受限于底层大模型的幻觉风险与黑箱等问题，某些场景下甚至可能放大缺陷，因此在使用AIAgent的过程中离不开人类的判断和决策。他预测，未来AIAgent将分化为通用型与专业型两类，前者由大模型厂商主导，后者则依赖行业生态构建，形成“共生共存”的竞争格局。

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　　AI端侧：硬件升级周期，消费电子产业链迎新机遇

　　端侧AI普及加速

　　主持人、博时基金权益投资四部投资副总监兼基金经理肖瑞瑾在总结中指出，除了AI企业应用如雨后春笋般普及外，我们也留意到AI正在走向端侧，即走向我们每天使用的智能手机、平板电脑、个人PC以及耳机、手表等IOT设备——端侧AI正从概念走向现实。通过模型蒸馏技术，DeepSeek的7B参数小模型已可在笔记本电脑流畅运行，未来更小模型将适配手机、耳机等设备，实现实时翻译、环境感知、智能生活助理等功能。

　　硬件升级与产业链受益

　　端侧AI对本地算力需求有限，但复杂任务仍需云端协同。肖瑞瑾预测，为提升用户体验，AI端侧等有望迎来硬件升级周期，国内消费电子产业链（芯片、零组件、组装）及AI原生应用开发商将显著受益。此外，中美在端侧AI领域技术差距较小，中国凭借完善的消费电子产业链，有望赶上差距，推动移动互联网时代走向真正的原生AI应用时代。

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