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六盘水市(六枝特区、盘州市、钟山区、水城区)

固原市(泾源县、原州区、隆德县、西吉县、彭阳县)

济源市

潍坊市(安丘市、诸城市、昌乐县、寿光市、青州市、高密市、临朐县、寒亭区、昌邑市、坊子区、奎文区、潍城区)  昌吉回族自治州(昌吉市、阜康市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、奇台县、呼图壁县)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

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

沈阳市(和平区、法库县、皇姑区、铁西区、沈河区、于洪区、康平县、苏家屯区、辽中区、沈北新区、新民市、大东区、浑南区)河池市(南丹县、大化瑶族自治县、天峨县、巴马瑶族自治县、宜州区、凤山县、东兰县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区、环江毛南族自治县)

红河哈尼族彝族自治州(开远市、弥勒市、个旧市、建水县、泸西县、红河县、石屏县、河口瑶族自治县、元阳县、屏边苗族自治县、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县)  巴中市(平昌县、恩阳区、通江县、巴州区、南江县)

日照市(五莲县、莒县、东港区、岚山区)

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

黄石市(大冶市、下陆区、西塞山区、阳新县、黄石港区、铁山区)

南昌市(青云谱区、南昌县、东湖区、新建区、安义县、进贤县、红谷滩区、青山湖区、西湖区)

黔东南苗族侗族自治州(从江县、锦屏县、凯里市、施秉县、岑巩县、黎平县、台江县、镇远县、三穗县、剑河县、雷山县、榕江县、丹寨县、麻江县、黄平县、天柱县)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)

丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县)

酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、金塔县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、玉门市、瓜州县)

朔州市(平鲁区、朔城区、怀仁市、应县、山阴县、右玉县)

景德镇市(浮梁县、珠山区、昌江区、乐平市)

衡阳市(衡东县、雁峰区、珠晖区、衡阳县、耒阳市、石鼓区、常宁市、南岳区、衡南县、祁东县、蒸湘区、衡山县)

呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、阿荣旗、扎兰屯市、额尔古纳市、鄂温克族自治旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、海拉尔区、鄂伦春自治旗、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、新巴尔虎左旗、牙克石市)

延边朝鲜族自治州(龙井市、延吉市、汪清县、图们市、珲春市、和龙市、敦化市、安图县)

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

佛山市(高明区、三水区、南海区、禅城区、顺德区)

通化市(二道江区、通化县、辉南县、东昌区、集安市、柳河县、梅河口市)

金华市(义乌市、磐安县、浦江县、东阳市、金东区、兰溪市、永康市、武义县、婺城区)

贺州市(八步区、平桂区、昭平县、富川瑶族自治县、钟山县)

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

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雅安市(荥经县、石棉县、汉源县、雨城区、芦山县、天全县、宝兴县、名山区)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

南通市(启东市、通州区、崇川区、如皋市、如东县、海安市、海门区)

怀化市(芷江侗族自治县、洪江市、溆浦县、会同县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、新晃侗族自治县、中方县、麻阳苗族自治县、鹤城区、沅陵县、辰溪县)  五指山市(万宁市、琼中黎族苗族自治县、临高县、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、东方市、屯昌县、文昌市、白沙黎族自治县、定安县、澄迈县、琼海市)

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

锡林郭勒盟(正蓝旗、多伦县、镶黄旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、二连浩特市、太仆寺旗、锡林浩特市)

桂林市(恭城瑶族自治县、叠彩区、灵川县、全州县、秀峰区、七星区、永福县、阳朔县、临桂区、雁山区、灌阳县、资源县、象山区、平乐县、龙胜各族自治县、兴安县、荔浦市)广元市(昭化区、苍溪县、青川县、剑阁县、利州区、朝天区、旺苍县)

赣州市(安远县、赣县区、兴国县、全南县、于都县、宁都县、寻乌县、信丰县、定南县、南康区、瑞金市、龙南市、大余县、上犹县、章贡区、会昌县、崇义县、石城县)  南京市(雨花台区、江宁区、栖霞区、建邺区、高淳区、溧水区、鼓楼区、六合区、玄武区、秦淮区、浦口区)

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、同心县、盐池县、利通区)

泰安市(宁阳县、泰山区、岱岳区、东平县、新泰市、肥城市)

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

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)

克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区、独山子区)

昌都市(类乌齐县、卡若区、边坝县、察雅县、芒康县、洛隆县、江达县、贡觉县、丁青县、左贡县、八宿县)

乐山市(沐川县、马边彝族自治县、井研县、五通桥区、金口河区、峨边彝族自治县、峨眉山市、犍为县、市中区、沙湾区、夹江县)

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

上海市(金山区、浦东新区、静安区、徐汇区、普陀区、宝山区、松江区、闵行区、青浦区、虹口区、嘉定区、黄浦区、杨浦区、奉贤区、长宁区、崇明区)

黄山市(黄山区、休宁县、祁门县、黟县、歙县、徽州区、屯溪区)

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

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

哈尔滨市(巴彦县、呼兰区、方正县、道外区、通河县、宾县、阿城区、南岗区、香坊区、木兰县、延寿县、五常市、依兰县、平房区、松北区、尚志市、双城区、道里区)

玉树藏族自治州(治多县、囊谦县、杂多县、曲麻莱县、玉树市、称多县)

焦作市(山阳区、孟州市、沁阳市、温县、中站区、武陟县、马村区、解放区、博爱县、修武县)

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

张家口市(沽源县、怀安县、桥西区、怀来县、下花园区、涿鹿县、宣化区、桥东区、蔚县、张北县、康保县、崇礼区、阳原县、尚义县、赤城县、万全区)

周口市(扶沟县、鹿邑县、项城市、淮阳区、商水县、郸城县、太康县、西华县、川汇区、沈丘县)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

　　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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