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全国服务区域：
日照市(东港区、五莲县、莒县、岚山区)
鸡西市(密山市、梨树区、鸡冠区、滴道区、恒山区、麻山区、虎林市、城子河区、鸡东县)
六盘水市(钟山区、盘州市、六枝特区、水城区)
台州市(温岭市、三门县、临海市、仙居县、天台县、玉环市、椒江区、黄岩区、路桥区)
渭南市(白水县、蒲城县、富平县、华州区、澄城县、合阳县、潼关县、临渭区、韩城市、大荔县、华阴市)
嘉峪关市
黄石市(铁山区、大冶市、西塞山区、阳新县、下陆区、黄石港区)
南宁市(宾阳县、上林县、良庆区、隆安县、横州市、马山县、邕宁区、江南区、西乡塘区、兴宁区、青秀区、武鸣区)
孝感市(应城市、安陆市、大悟县、孝昌县、云梦县、孝南区、汉川市)
苏州市(昆山市、常熟市、吴中区、太仓市、相城区、张家港市、虎丘区、姑苏区、吴江区)
钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)
怀化市(辰溪县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、鹤城区、通道侗族自治县、溆浦县、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、会同县、麻阳苗族自治县、中方县)
通辽市(开鲁县、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、库伦旗)
鄂尔多斯市(杭锦旗、鄂托克旗、乌审旗、准格尔旗、伊金霍洛旗、东胜区、鄂托克前旗、康巴什区、达拉特旗)
杭州市(临安区、临平区、淳安县、西湖区、桐庐县、拱墅区、钱塘区、萧山区、余杭区、滨江区、建德市、富阳区、上城区)
吕梁市(岚县、离石区、孝义市、文水县、石楼县、方山县、中阳县、柳林县、交城县、汾阳市、临县、兴县、交口县)
绵阳市(梓潼县、三台县、江油市、安州区、北川羌族自治县、平武县、游仙区、涪城区、盐亭县)
赤峰市(元宝山区、红山区、巴林右旗、克什克腾旗、宁城县、松山区、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、喀喇沁旗、翁牛特旗、敖汉旗、林西县)
娄底市(冷水江市、双峰县、新化县、娄星区、涟源市)
安康市(平利县、白河县、石泉县、汉滨区、岚皋县、镇坪县、宁陕县、紫阳县、旬阳市、汉阴县)
伊春市(铁力市、大箐山县、乌翠区、金林区、汤旺县、丰林县、伊美区、友好区、南岔县、嘉荫县)
十堰市(郧西县、郧阳区、竹山县、丹江口市、竹溪县、张湾区、茅箭区、房县)
阳泉市(矿区、平定县、盂县、城区、郊区)
商丘市(睢县、宁陵县、梁园区、永城市、柘城县、虞城县、夏邑县、民权县、睢阳区)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
眉山市(东坡区、丹棱县、青神县、仁寿县、彭山区、洪雅县)
来宾市(金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、兴宾区、象州县、武宣县)
防城港市(上思县、港口区、防城区、东兴市)
九江市(武宁县、濂溪区、永修县、柴桑区、湖口县、修水县、庐山市、德安县、彭泽县、共青城市、瑞昌市、都昌县、浔阳区)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、瑞丽市、芒市、梁河县、陇川县)
黄冈市(蕲春县、红安县、浠水县、罗田县、武穴市、麻城市、英山县、黄梅县、团风县、黄州区)
昭通市(水富市、威信县、鲁甸县、绥江县、大关县、盐津县、昭阳区、巧家县、镇雄县、彝良县、永善县)
大同市(新荣区、平城区、云冈区、阳高县、广灵县、天镇县、浑源县、云州区、灵丘县、左云县)
萍乡市(湘东区、上栗县、安源区、芦溪县、莲花县)
徐州市(鼓楼区、云龙区、邳州市、沛县、铜山区、贾汪区、泉山区、丰县、新沂市、睢宁县)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、永靖县、和政县、广河县、临夏市、康乐县、临夏县)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
青岛市(胶州市、李沧区、市北区、崂山区、平度市、城阳区、即墨区、黄岛区、市南区、莱西市)
柳州市(柳北区、鱼峰区、融安县、城中区、三江侗族自治县、柳城县、融水苗族自治县、柳南区、鹿寨县、柳江区)
深圳市(坪山区、宝安区、光明区、福田区、龙华区、盐田区、罗湖区、南山区、龙岗区)
营口市(大石桥市、西市区、站前区、盖州市、老边区、鲅鱼圈区)
邯郸市(魏县、邯山区、成安县、鸡泽县、大名县、涉县、武安市、临漳县、磁县、曲周县、邱县、峰峰矿区、丛台区、馆陶县、肥乡区、复兴区、永年区、广平县)
南昌市(红谷滩区、西湖区、青山湖区、青云谱区、新建区、东湖区、南昌县、进贤县、安义县)
晋城市(陵川县、高平市、沁水县、城区、阳城县、泽州县)
黄山市(黟县、歙县、屯溪区、徽州区、祁门县、黄山区、休宁县)
武汉市(汉南区、硚口区、洪山区、汉阳区、江夏区、黄陂区、江汉区、青山区、东西湖区、蔡甸区、新洲区、江岸区、武昌区)
辽阳市(文圣区、白塔区、弓长岭区、灯塔市、辽阳县、太子河区、宏伟区)
新余市(渝水区、分宜县)
拉萨市(林周县、城关区、墨竹工卡县、达孜区、曲水县、当雄县、堆龙德庆区、尼木县)
那曲市(班戈县、巴青县、申扎县、尼玛县、色尼区、安多县、索县、聂荣县、双湖县、嘉黎县、比如县)
雅安市(天全县、名山区、石棉县、荥经县、宝兴县、芦山县、汉源县、雨城区)
烟台市(栖霞市、莱州市、蓬莱区、芝罘区、福山区、海阳市、莱山区、莱阳市、牟平区、龙口市、招远市)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、安龙县、册亨县、兴仁市、普安县、贞丰县、晴隆县、望谟县)
邵阳市(城步苗族自治县、大祥区、武冈市、绥宁县、新邵县、邵东市、双清区、隆回县、新宁县、邵阳县、洞口县、北塔区)
北京市(西城区、通州区、延庆区、昌平区、房山区、密云区、顺义区、朝阳区、怀柔区、东城区、石景山区、平谷区、门头沟区、海淀区、大兴区、丰台区)
永州市(冷水滩区、东安县、新田县、江华瑶族自治县、道县、祁阳市、江永县、零陵区、蓝山县、宁远县、双牌县)
天津市(南开区、和平区、武清区、蓟州区、宁河区、宝坻区、西青区、津南区、东丽区、静海区、河北区、河西区、红桥区、北辰区、滨海新区、河东区)
儋州市
韶关市(仁化县、乳源瑶族自治县、南雄市、始兴县、新丰县、浈江区、翁源县、武江区、乐昌市、曲江区)
昆明市(寻甸回族彝族自治县、官渡区、晋宁区、盘龙区、安宁市、石林彝族自治县、呈贡区、嵩明县、西山区、宜良县、富民县、东川区、禄劝彝族苗族自治县、五华区)
葫芦岛市(兴城市、连山区、建昌县、绥中县、龙港区、南票区)
三明市(三元区、清流县、宁化县、永安市、大田县、沙县区、建宁县、将乐县、明溪县、尤溪县、泰宁县)
巴中市(平昌县、巴州区、通江县、南江县、恩阳区)
鹤壁市(淇滨区、山城区、淇县、浚县、鹤山区)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、沙湾市、托里县、裕民县、乌苏市、额敏县)
大庆市(肇源县、红岗区、大同区、萨尔图区、林甸县、龙凤区、让胡路区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县)
宁波市(奉化区、江北区、宁海县、象山县、余姚市、镇海区、海曙区、慈溪市、北仑区、鄞州区)
枣庄市(滕州市、山亭区、薛城区、市中区、峄城区、台儿庄区)
兴安盟(突泉县、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗)
常州市(武进区、金坛区、天宁区、溧阳市、钟楼区、新北区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
梧州市(苍梧县、蒙山县、岑溪市、藤县、万秀区、龙圩区、长洲区)
本溪市(平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、明山区、南芬区、溪湖区)
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丹东市(振安区、元宝区、宽甸满族自治县、东港市、振兴区、凤城市)
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亳州市(涡阳县、谯城区、利辛县、蒙城县)
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白山市(江源区、浑江区、临江市、长白朝鲜族自治县、靖宇县、抚松县)
通化市(集安市、东昌区、辉南县、柳河县、梅河口市、通化县、二道江区)
和田地区(洛浦县、和田县、和田市、墨玉县、皮山县、于田县、策勒县、民丰县)
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哈尔滨市(道里区、方正县、呼兰区、双城区、依兰县、通河县、巴彦县、南岗区、松北区、阿城区、木兰县、道外区、平房区、香坊区、宾县、尚志市、延寿县、五常市)
甘南藏族自治州(碌曲县、玛曲县、合作市、迭部县、夏河县、临潭县、卓尼县、舟曲县)
齐齐哈尔市(拜泉县、龙江县、泰来县、依安县、富拉尔基区、富裕县、建华区、梅里斯达斡尔族区、碾子山区、克山县、铁锋区、龙沙区、昂昂溪区、讷河市、甘南县、克东县)
南阳市(内乡县、唐河县、新野县、宛城区、桐柏县、卧龙区、西峡县、社旗县、淅川县、镇平县、方城县、南召县、邓州市)
白银市(景泰县、靖远县、会宁县、平川区、白银区)
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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