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玉树藏族自治州(杂多县、治多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市、称多县)
内蒙古自治区
西安市(长安区、鄠邑区、周至县、未央区、蓝田县、莲湖区、高陵区、新城区、碑林区、灞桥区、阎良区、雁塔区、临潼区)
泰州市(靖江市、泰兴市、姜堰区、高港区、兴化市、海陵区)
唐山市(迁西县、丰润区、古冶区、开平区、迁安市、路北区、丰南区、滦南县、遵化市、曹妃甸区、滦州市、路南区、乐亭县、玉田县)
德州市(平原县、德城区、武城县、齐河县、宁津县、临邑县、陵城区、乐陵市、夏津县、禹城市、庆云县)
淮安市(淮安区、金湖县、涟水县、盱眙县、洪泽区、清江浦区、淮阴区)
泰安市(岱岳区、东平县、泰山区、新泰市、宁阳县、肥城市)
崇左市(凭祥市、大新县、天等县、龙州县、宁明县、江州区、扶绥县)
漯河市(召陵区、舞阳县、郾城区、源汇区、临颍县)
商洛市(镇安县、商州区、山阳县、洛南县、丹凤县、柞水县、商南县)
亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县)
丹东市(振兴区、凤城市、振安区、宽甸满族自治县、元宝区、东港市)
苏州市(姑苏区、吴江区、虎丘区、吴中区、常熟市、相城区、张家港市、太仓市、昆山市)
无锡市(惠山区、滨湖区、锡山区、梁溪区、新吴区、江阴市、宜兴市)
驻马店市(汝南县、确山县、上蔡县、平舆县、西平县、泌阳县、驿城区、正阳县、遂平县、新蔡县)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
合肥市(庐江县、瑶海区、巢湖市、肥西县、包河区、长丰县、庐阳区、蜀山区、肥东县)
十堰市(茅箭区、郧西县、丹江口市、竹溪县、郧阳区、竹山县、房县、张湾区)
萍乡市(莲花县、安源区、上栗县、芦溪县、湘东区)
青岛市(崂山区、市南区、胶州市、平度市、李沧区、市北区、黄岛区、莱西市、即墨区、城阳区)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
扬州市(江都区、宝应县、广陵区、高邮市、邗江区、仪征市)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、陇川县、梁河县、芒市、瑞丽市)
徐州市(贾汪区、睢宁县、新沂市、云龙区、泉山区、邳州市、鼓楼区、铜山区、丰县、沛县)
香港特别行政区
梧州市(蒙山县、岑溪市、长洲区、苍梧县、万秀区、藤县、龙圩区)
赤峰市(元宝山区、巴林右旗、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、红山区、巴林左旗、翁牛特旗、松山区、宁城县、敖汉旗、林西县)
延边朝鲜族自治州(和龙市、安图县、汪清县、敦化市、龙井市、延吉市、图们市、珲春市)
普洱市(墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县、思茅区)
盘锦市(双台子区、盘山县、大洼区、兴隆台区)
晋中市(介休市、左权县、昔阳县、灵石县、榆社县、太谷区、榆次区、平遥县、寿阳县、和顺县、祁县)
克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区)
孝感市(大悟县、汉川市、安陆市、云梦县、孝南区、应城市、孝昌县)
乌鲁木齐市(头屯河区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、新市区、天山区、米东区、水磨沟区、达坂城区)
贺州市(平桂区、八步区、昭平县、富川瑶族自治县、钟山县)
南通市(海安市、如东县、海门区、如皋市、崇川区、启东市、通州区)
海东市(互助土族自治县、乐都区、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)
通化市(通化县、二道江区、东昌区、集安市、梅河口市、柳河县、辉南县)
绍兴市(柯桥区、上虞区、嵊州市、新昌县、诸暨市、越城区)
大理白族自治州(南涧彝族自治县、洱源县、弥渡县、云龙县、剑川县、宾川县、永平县、大理市、巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、祥云县、鹤庆县)
钦州市(钦北区、灵山县、钦南区、浦北县)
广安市(武胜县、华蓥市、岳池县、前锋区、邻水县、广安区)
黔南布依族苗族自治州(龙里县、平塘县、长顺县、福泉市、荔波县、独山县、瓮安县、三都水族自治县、惠水县、罗甸县、贵定县、都匀市)
揭阳市(榕城区、普宁市、揭西县、惠来县、揭东区)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
陇南市(两当县、西和县、礼县、宕昌县、成县、文县、徽县、武都区、康县)
肇庆市(四会市、高要区、德庆县、广宁县、封开县、怀集县、鼎湖区、端州区)
延安市(延长县、洛川县、黄龙县、富县、安塞区、子长市、志丹县、黄陵县、延川县、宜川县、吴起县、甘泉县、宝塔区)
贵阳市(花溪区、修文县、开阳县、云岩区、白云区、观山湖区、南明区、息烽县、乌当区、清镇市)
漳州市(东山县、平和县、龙文区、芗城区、漳浦县、长泰区、诏安县、南靖县、华安县、龙海区、云霄县)
淄博市(沂源县、张店区、桓台县、博山区、高青县、周村区、淄川区、临淄区)
日喀则市(萨嘎县、昂仁县、谢通门县、亚东县、南木林县、康马县、吉隆县、江孜县、萨迦县、定日县、白朗县、定结县、岗巴县、聂拉木县、桑珠孜区、拉孜县、仲巴县、仁布县)
凉山彝族自治州(盐源县、布拖县、昭觉县、美姑县、会理市、雷波县、会东县、普格县、甘洛县、喜德县、宁南县、越西县、木里藏族自治县、西昌市、德昌县、冕宁县、金阳县)
天津市(北辰区、红桥区、津南区、静海区、西青区、河北区、蓟州区、滨海新区、东丽区、和平区、宁河区、宝坻区、武清区、河东区、南开区、河西区)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、龙凤区、让胡路区、肇州县、大同区、萨尔图区、红岗区、林甸县)
和田地区(民丰县、策勒县、于田县、和田市、洛浦县、和田县、墨玉县、皮山县)
包头市(土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、白云鄂博矿区、石拐区、九原区、昆都仑区、青山区、东河区)
六安市(舒城县、金安区、叶集区、裕安区、霍山县、霍邱县、金寨县)
娄底市(新化县、涟源市、双峰县、娄星区、冷水江市)
黔东南苗族侗族自治州(施秉县、从江县、黄平县、榕江县、天柱县、丹寨县、三穗县、岑巩县、镇远县、锦屏县、台江县、黎平县、剑河县、麻江县、凯里市、雷山县)
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吉林市(丰满区、舒兰市、磐石市、永吉县、船营区、龙潭区、昌邑区、桦甸市、蛟河市)
贵港市(港南区、港北区、平南县、覃塘区、桂平市)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
河源市(东源县、和平县、源城区、紫金县、龙川县、连平县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
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文山壮族苗族自治州(广南县、富宁县、丘北县、西畴县、麻栗坡县、文山市、砚山县、马关县)
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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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