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乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
梧州市(藤县、岑溪市、长洲区、龙圩区、万秀区、蒙山县、苍梧县)
保定市(容城县、莲池区、涞源县、竞秀区、清苑区、安国市、高碑店市、涿州市、涞水县、博野县、蠡县、定兴县、安新县、望都县、雄县、徐水区、高阳县、易县、顺平县、唐县、曲阳县、阜平县、定州市、满城区)
吕梁市(兴县、离石区、文水县、方山县、中阳县、孝义市、临县、岚县、石楼县、交城县、汾阳市、交口县、柳林县)
石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
崇左市(天等县、龙州县、江州区、宁明县、扶绥县、凭祥市、大新县)
运城市(永济市、新绛县、万荣县、闻喜县、垣曲县、平陆县、绛县、夏县、盐湖区、芮城县、稷山县、临猗县、河津市)
银川市(金凤区、贺兰县、西夏区、永宁县、灵武市、兴庆区)
晋中市(昔阳县、祁县、太谷区、左权县、介休市、榆社县、和顺县、寿阳县、榆次区、平遥县、灵石县)
昌都市(江达县、芒康县、察雅县、八宿县、卡若区、洛隆县、边坝县、丁青县、左贡县、贡觉县、类乌齐县)
威海市(环翠区、文登区、乳山市、荣成市)
淮南市(大通区、潘集区、八公山区、谢家集区、寿县、凤台县、田家庵区)
石河子市(白杨市、图木舒克市、阿拉尔市、可克达拉市、北屯市、新星市、昆玉市、五家渠市、胡杨河市、双河市、铁门关市)
铁岭市(清河区、铁岭县、调兵山市、开原市、昌图县、银州区、西丰县)
伊春市(大箐山县、南岔县、伊美区、友好区、丰林县、铁力市、汤旺县、嘉荫县、乌翠区、金林区)
景德镇市(珠山区、乐平市、昌江区、浮梁县)
漳州市(长泰区、芗城区、东山县、诏安县、龙文区、漳浦县、龙海区、华安县、云霄县、平和县、南靖县)
北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、平坝区)
攀枝花市(盐边县、仁和区、米易县、东区、西区)
无锡市(惠山区、锡山区、新吴区、宜兴市、梁溪区、江阴市、滨湖区)
衡水市(饶阳县、枣强县、深州市、桃城区、冀州区、武强县、武邑县、景县、阜城县、故城县、安平县)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
亳州市(蒙城县、谯城区、利辛县、涡阳县)
雅安市(芦山县、名山区、石棉县、天全县、雨城区、荥经县、汉源县、宝兴县)
广西壮族自治区
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
吴忠市(利通区、盐池县、同心县、青铜峡市、红寺堡区)
南通市(通州区、海安市、如东县、启东市、崇川区、如皋市、海门区)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、梁河县、盈江县、瑞丽市)
澳门特别行政区
宁夏回族自治区
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县、乌兰县)
眉山市(东坡区、洪雅县、青神县、彭山区、仁寿县、丹棱县)
济宁市(兖州区、鱼台县、曲阜市、汶上县、金乡县、梁山县、泗水县、微山县、任城区、嘉祥县、邹城市)
长春市(农安县、朝阳区、宽城区、九台区、公主岭市、双阳区、二道区、德惠市、榆树市、绿园区、南关区)
赤峰市(宁城县、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、巴林右旗、敖汉旗、克什克腾旗、喀喇沁旗、巴林左旗、元宝山区、林西县、松山区、红山区)
兰州市(城关区、红古区、安宁区、永登县、皋兰县、西固区、七里河区、榆中县)
固原市(泾源县、原州区、隆德县、彭阳县、西吉县)
和田地区(民丰县、策勒县、墨玉县、洛浦县、于田县、和田市、皮山县、和田县)
宣城市(旌德县、宣州区、宁国市、广德市、泾县、绩溪县、郎溪县)
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南昌市(新建区、青山湖区、进贤县、青云谱区、西湖区、安义县、南昌县、东湖区、红谷滩区)
新疆维吾尔自治区
大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)
佳木斯市(汤原县、东风区、郊区、向阳区、前进区、富锦市、桦川县、同江市、桦南县、抚远市)
海北藏族自治州(祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县)
黄石市(黄石港区、西塞山区、大冶市、铁山区、阳新县、下陆区)
齐齐哈尔市(碾子山区、梅里斯达斡尔族区、甘南县、富裕县、讷河市、建华区、铁锋区、龙沙区、富拉尔基区、泰来县、克东县、拜泉县、依安县、昂昂溪区、克山县、龙江县)
忻州市(五台县、繁峙县、五寨县、保德县、原平市、忻府区、偏关县、代县、宁武县、河曲县、定襄县、神池县、静乐县、岢岚县)
抚州市(南丰县、金溪县、乐安县、资溪县、崇仁县、南城县、东乡区、广昌县、宜黄县、临川区、黎川县)
贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、八步区、钟山县、平桂区)
周口市(西华县、鹿邑县、项城市、郸城县、沈丘县、川汇区、商水县、淮阳区、太康县、扶沟县)
兴安盟(突泉县、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗)
江门市(鹤山市、台山市、江海区、恩平市、新会区、蓬江区、开平市)
喀什地区(英吉沙县、伽师县、岳普湖县、莎车县、喀什市、泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、麦盖提县、叶城县、疏附县、疏勒县)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
武汉市(青山区、江岸区、新洲区、武昌区、东西湖区、硚口区、黄陂区、汉阳区、洪山区、江汉区、汉南区、蔡甸区、江夏区)
安康市(旬阳市、汉滨区、石泉县、白河县、汉阴县、岚皋县、平利县、紫阳县、镇坪县、宁陕县)
宝鸡市(岐山县、扶风县、麟游县、千阳县、金台区、眉县、凤县、陈仓区、渭滨区、凤翔区、陇县、太白县)
惠州市(博罗县、龙门县、惠城区、惠东县、惠阳区)
重庆市(巴南区、涪陵区、秀山土家族苗族自治县、忠县、江津区、大足区、北碚区、沙坪坝区、铜梁区、酉阳土家族苗族自治县、大渡口区、九龙坡区、南川区、合川区、武隆区、垫江县、南岸区、云阳县、丰都县、巫山县、永川区、綦江区、渝北区、黔江区、渝中区、石柱土家族自治县、梁平区、长寿区、璧山区、彭水苗族土家族自治县、城口县、江北区、荣昌区、巫溪县、潼南区、开州区、奉节县、万州区)
东莞市
德州市(齐河县、禹城市、武城县、庆云县、德城区、夏津县、宁津县、临邑县、乐陵市、平原县、陵城区)
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沧州市(黄骅市、孟村回族自治县、肃宁县、运河区、献县、盐山县、青县、任丘市、泊头市、新华区、南皮县、吴桥县、沧县、海兴县、河间市、东光县)
楚雄彝族自治州(大姚县、永仁县、牟定县、楚雄市、双柏县、禄丰市、姚安县、南华县、武定县、元谋县)
衢州市(常山县、江山市、开化县、柯城区、衢江区、龙游县)
福州市(台江区、闽侯县、鼓楼区、晋安区、长乐区、福清市、连江县、平潭县、永泰县、马尾区、闽清县、罗源县、仓山区)
广州市(天河区、南沙区、荔湾区、黄埔区、白云区、从化区、海珠区、越秀区、番禺区、增城区、花都区)
秦皇岛市(青龙满族自治县、山海关区、北戴河区、海港区、昌黎县、卢龙县、抚宁区)
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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新闻结尾
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