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嘉兴市(桐乡市、海宁市、南湖区、秀洲区、嘉善县、海盐县、平湖市)

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

五指山市(澄迈县、临高县、万宁市、保亭黎族苗族自治县、东方市、屯昌县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、定安县、陵水黎族自治县、文昌市、琼海市)

鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)  临汾市(浮山县、大宁县、吉县、乡宁县、襄汾县、蒲县、永和县、侯马市、霍州市、汾西县、隰县、曲沃县、洪洞县、尧都区、古县、安泽县、翼城县)

黑河市(爱辉区、逊克县、嫩江市、五大连池市、北安市、孙吴县)

丽江市(华坪县、古城区、永胜县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)

扬州市(广陵区、邗江区、仪征市、江都区、高邮市、宝应县)

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

四平市(铁西区、梨树县、铁东区、双辽市、伊通满族自治县)

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

湖州市(吴兴区、南浔区、德清县、长兴县、安吉县)

伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、伊宁县、霍城县、昭苏县、伊宁市、新源县、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、奎屯市、巩留县、特克斯县)

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

沧州市(任丘市、盐山县、新华区、南皮县、青县、东光县、孟村回族自治县、河间市、肃宁县、沧县、运河区、黄骅市、泊头市、海兴县、献县、吴桥县)

南平市(延平区、政和县、顺昌县、松溪县、浦城县、建瓯市、武夷山市、光泽县、建阳区、邵武市)

阿克苏地区(拜城县、新和县、沙雅县、乌什县、柯坪县、阿瓦提县、温宿县、库车市、阿克苏市)

景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)

鄂尔多斯市(乌审旗、达拉特旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、准格尔旗、鄂托克旗、康巴什区、东胜区)

澳门特别行政区

大同市(灵丘县、阳高县、广灵县、平城区、左云县、天镇县、云冈区、浑源县、新荣区、云州区)

宁夏回族自治区

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

香港特别行政区

宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、萧县、砀山县)

东营市(广饶县、利津县、东营区、河口区、垦利区)

延安市(子长市、富县、延长县、洛川县、延川县、甘泉县、安塞区、宝塔区、黄龙县、宜川县、志丹县、吴起县、黄陵县)

荆门市(掇刀区、东宝区、京山市、钟祥市、沙洋县)

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

佳木斯市(抚远市、桦川县、富锦市、前进区、向阳区、同江市、郊区、汤原县、桦南县、东风区)

聊城市(高唐县、东昌府区、临清市、阳谷县、莘县、冠县、茌平区、东阿县)

曲靖市(陆良县、宣威市、富源县、会泽县、麒麟区、沾益区、师宗县、马龙区、罗平县)  石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)

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

海东市(民和回族土族自治县、乐都区、平安区、互助土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)南充市(营山县、仪陇县、蓬安县、顺庆区、高坪区、南部县、西充县、阆中市、嘉陵区)

梅州市(梅县区、五华县、平远县、兴宁市、蕉岭县、梅江区、大埔县、丰顺县)  长沙市(岳麓区、望城区、天心区、开福区、宁乡市、长沙县、浏阳市、雨花区、芙蓉区)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

呼和浩特市(玉泉区、清水河县、土默特左旗、新城区、武川县、回民区、赛罕区、托克托县、和林格尔县)

阜新市(清河门区、阜新蒙古族自治县、彰武县、海州区、太平区、细河区、新邱区)武汉市(黄陂区、武昌区、汉南区、青山区、新洲区、东西湖区、汉阳区、洪山区、蔡甸区、江夏区、硚口区、江岸区、江汉区)

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

宜宾市(屏山县、高县、南溪区、兴文县、长宁县、江安县、叙州区、珙县、翠屏区、筠连县)

宜昌市(当阳市、点军区、西陵区、秭归县、夷陵区、猇亭区、枝江市、五峰土家族自治县、宜都市、兴山县、远安县、长阳土家族自治县、伍家岗区)

和田地区(民丰县、洛浦县、皮山县、和田市、策勒县、于田县、和田县、墨玉县)

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

铁岭市(昌图县、清河区、铁岭县、银州区、西丰县、调兵山市、开原市)

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

泸州市(江阳区、泸县、古蔺县、龙马潭区、叙永县、纳溪区、合江县)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、格尔木市、茫崖市、天峻县、都兰县、德令哈市)

咸阳市(泾阳县、乾县、长武县、永寿县、彬州市、武功县、淳化县、杨陵区、三原县、秦都区、旬邑县、礼泉县、兴平市、渭城区)

塔城地区(乌苏市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、沙湾市、托里县、塔城市)

丹东市(东港市、元宝区、振安区、凤城市、振兴区、宽甸满族自治县)

白城市(通榆县、大安市、洮北区、镇赉县、洮南市)

张掖市(肃南裕固族自治县、高台县、甘州区、临泽县、山丹县、民乐县)

钦州市(钦南区、浦北县、灵山县、钦北区)

林芝市(墨脱县、巴宜区、工布江达县、波密县、米林市、察隅县、朗县)

　　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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