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滁州市(天长市、南谯区、琅琊区、全椒县、明光市、凤阳县、定远县、来安县)

芜湖市(南陵县、鸠江区、繁昌区、镜湖区、弋江区、湾沚区、无为市)

三门峡市(陕州区、渑池县、灵宝市、湖滨区、卢氏县、义马市)

孝感市(云梦县、汉川市、孝昌县、大悟县、孝南区、安陆市、应城市)  呼伦贝尔市(海拉尔区、陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、根河市、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、牙克石市、额尔古纳市、阿荣旗、满洲里市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗)

南通市(通州区、启东市、海门区、海安市、如东县、如皋市、崇川区)

随州市(随县、广水市、曾都区)

本溪市(明山区、本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县、溪湖区、南芬区)

河池市(巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、天峨县、凤山县、东兰县、金城江区、都安瑶族自治县、南丹县、宜州区)  梅州市(梅江区、蕉岭县、兴宁市、大埔县、平远县、丰顺县、梅县区、五华县)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

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

黄山市(休宁县、歙县、祁门县、徽州区、屯溪区、黟县、黄山区)

来宾市(合山市、象州县、金秀瑶族自治县、忻城县、兴宾区、武宣县)

濮阳市(华龙区、范县、台前县、濮阳县、清丰县、南乐县)

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

信阳市(罗山县、浉河区、息县、光山县、商城县、平桥区、潢川县、淮滨县、固始县、新县)

淮安市(涟水县、淮阴区、金湖县、清江浦区、淮安区、盱眙县、洪泽区)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

伊春市(金林区、大箐山县、汤旺县、嘉荫县、友好区、铁力市、乌翠区、伊美区、丰林县、南岔县)

营口市(鲅鱼圈区、老边区、盖州市、大石桥市、站前区、西市区)

开封市(顺河回族区、鼓楼区、尉氏县、兰考县、祥符区、禹王台区、杞县、通许县、龙亭区)

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

南京市(六合区、建邺区、雨花台区、高淳区、栖霞区、秦淮区、江宁区、溧水区、鼓楼区、浦口区、玄武区)

葫芦岛市(连山区、兴城市、绥中县、龙港区、建昌县、南票区)

内蒙古自治区

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

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

岳阳市(临湘市、平江县、华容县、湘阴县、汨罗市、君山区、岳阳县、云溪区、岳阳楼区)

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

贵阳市(清镇市、白云区、花溪区、云岩区、息烽县、南明区、观山湖区、修文县、开阳县、乌当区)

鸡西市(鸡东县、鸡冠区、梨树区、恒山区、滴道区、城子河区、麻山区、密山市、虎林市)

海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)  吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

宿州市(砀山县、埇桥区、灵璧县、萧县、泗县)

鹤壁市(淇滨区、山城区、浚县、淇县、鹤山区)

遵义市(绥阳县、仁怀市、赤水市、播州区、汇川区、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、凤冈县、湄潭县、余庆县、正安县、习水县、红花岗区)贺州市(钟山县、平桂区、昭平县、八步区、富川瑶族自治县)

邢台市(平乡县、信都区、沙河市、南宫市、清河县、柏乡县、任泽区、新河县、南和区、临城县、襄都区、临西县、宁晋县、威县、巨鹿县、隆尧县、广宗县、内丘县)  永州市(冷水滩区、江华瑶族自治县、宁远县、祁阳市、零陵区、双牌县、新田县、江永县、道县、东安县、蓝山县)

咸宁市(嘉鱼县、通城县、通山县、崇阳县、咸安区、赤壁市)

太原市(尖草坪区、迎泽区、清徐县、小店区、万柏林区、阳曲县、古交市、杏花岭区、娄烦县、晋源区)

恩施土家族苗族自治州(建始县、利川市、咸丰县、宣恩县、鹤峰县、来凤县、恩施市、巴东县)红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、开远市、河口瑶族自治县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、红河县、建水县、元阳县、屏边苗族自治县、个旧市、泸西县、弥勒市)

南充市(高坪区、顺庆区、阆中市、西充县、嘉陵区、蓬安县、营山县、南部县、仪陇县)

佛山市(顺德区、三水区、南海区、高明区、禅城区)

秦皇岛市(卢龙县、抚宁区、海港区、昌黎县、青龙满族自治县、山海关区、北戴河区)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

玉溪市(华宁县、红塔区、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、江川区、通海县、澄江市)

白银市(会宁县、平川区、景泰县、白银区、靖远县)

黔西南布依族苗族自治州(兴义市、安龙县、晴隆县、贞丰县、兴仁市、册亨县、望谟县、普安县)

衢州市(开化县、衢江区、江山市、柯城区、龙游县、常山县)

北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)

镇江市(句容市、丹阳市、丹徒区、扬中市、京口区、润州区)

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

齐齐哈尔市(甘南县、铁锋区、讷河市、昂昂溪区、梅里斯达斡尔族区、拜泉县、富拉尔基区、碾子山区、依安县、克山县、建华区、泰来县、龙沙区、龙江县、富裕县、克东县)

惠州市(博罗县、龙门县、惠阳区、惠东县、惠城区)

十堰市(郧西县、竹山县、郧阳区、房县、张湾区、竹溪县、丹江口市、茅箭区)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、康乐县、永靖县、东乡族自治县、临夏县、广河县、和政县)

眉山市(东坡区、彭山区、洪雅县、仁寿县、丹棱县、青神县)

　　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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