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汕头市(潮南区、金平区、南澳县、濠江区、澄海区、龙湖区、潮阳区)

孝感市(孝昌县、云梦县、大悟县、应城市、汉川市、安陆市、孝南区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、祁连县、海晏县)

咸阳市(杨陵区、渭城区、兴平市、乾县、旬邑县、礼泉县、秦都区、三原县、永寿县、彬州市、泾阳县、长武县、淳化县、武功县)  梅州市(大埔县、平远县、五华县、蕉岭县、梅县区、丰顺县、兴宁市、梅江区)

咸宁市(通山县、咸安区、赤壁市、嘉鱼县、通城县、崇阳县)

鞍山市(岫岩满族自治县、海城市、铁西区、立山区、千山区、铁东区、台安县)

安阳市(北关区、滑县、龙安区、殷都区、安阳县、汤阴县、内黄县、文峰区、林州市)

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

丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、华坪县、玉龙纳西族自治县、古城区)

长沙市(望城区、芙蓉区、雨花区、开福区、岳麓区、浏阳市、长沙县、天心区、宁乡市)

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

嘉峪关市

广安市(华蓥市、前锋区、广安区、武胜县、邻水县、岳池县)

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

金昌市(金川区、永昌县)

随州市(广水市、随县、曾都区)

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

濮阳市(濮阳县、清丰县、台前县、范县、南乐县、华龙区)

连云港市(海州区、连云区、灌云县、赣榆区、东海县、灌南县)

驻马店市(上蔡县、平舆县、正阳县、遂平县、确山县、西平县、新蔡县、汝南县、泌阳县、驿城区)

沈阳市(康平县、苏家屯区、辽中区、沈河区、浑南区、铁西区、大东区、于洪区、法库县、和平区、皇姑区、沈北新区、新民市)

黄山市(徽州区、黄山区、屯溪区、黟县、歙县、休宁县、祁门县)

聊城市(高唐县、临清市、冠县、茌平区、阳谷县、东昌府区、东阿县、莘县)

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

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

抚顺市(东洲区、新宾满族自治县、清原满族自治县、望花区、顺城区、新抚区、抚顺县)

韶关市(南雄市、乳源瑶族自治县、始兴县、仁化县、浈江区、新丰县、乐昌市、武江区、曲江区、翁源县)

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松原市(长岭县、扶余市、乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

临沂市(郯城县、罗庄区、临沭县、兰山区、费县、沂南县、兰陵县、河东区、莒南县、蒙阴县、平邑县、沂水县)

蚌埠市(怀远县、五河县、淮上区、蚌山区、龙子湖区、禹会区、固镇县)

洛阳市(汝阳县、老城区、伊川县、栾川县、洛龙区、宜阳县、西工区、洛宁县、偃师区、嵩县、孟津区、瀍河回族区、涧西区、新安县)  潍坊市(青州市、潍城区、临朐县、寿光市、昌乐县、坊子区、安丘市、诸城市、昌邑市、高密市、奎文区、寒亭区)

绥化市(绥棱县、明水县、望奎县、兰西县、庆安县、海伦市、安达市、肇东市、北林区、青冈县)

沧州市(孟村回族自治县、任丘市、肃宁县、新华区、海兴县、运河区、黄骅市、河间市、青县、献县、东光县、盐山县、吴桥县、泊头市、南皮县、沧县)

通化市(梅河口市、集安市、辉南县、柳河县、通化县、二道江区、东昌区)郑州市(新郑市、荥阳市、中牟县、巩义市、管城回族区、金水区、上街区、登封市、二七区、中原区、惠济区、新密市)

通辽市(科尔沁左翼中旗、奈曼旗、科尔沁区、库伦旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗、开鲁县、科尔沁左翼后旗)  博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、精河县、阿拉山口市)

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

朔州市(山阴县、怀仁市、应县、朔城区、右玉县、平鲁区)

北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)海口市(龙华区、秀英区、美兰区、琼山区)

白银市(景泰县、白银区、靖远县、平川区、会宁县)

日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)

西藏自治区

阿坝藏族羌族自治州(黑水县、阿坝县、壤塘县、金川县、茂县、汶川县、理县、九寨沟县、若尔盖县、红原县、小金县、马尔康市、松潘县)

忻州市(繁峙县、保德县、静乐县、河曲县、代县、神池县、定襄县、岢岚县、宁武县、原平市、偏关县、五寨县、五台县、忻府区)

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

广元市(苍溪县、剑阁县、旺苍县、朝天区、昭化区、青川县、利州区)

绵阳市(三台县、游仙区、江油市、涪城区、安州区、梓潼县、平武县、盐亭县、北川羌族自治县)

深圳市(龙华区、宝安区、福田区、龙岗区、南山区、坪山区、罗湖区、光明区、盐田区)

芜湖市(镜湖区、鸠江区、繁昌区、湾沚区、南陵县、无为市、弋江区)

淮南市(谢家集区、田家庵区、潘集区、凤台县、寿县、八公山区、大通区)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)

巴中市(恩阳区、平昌县、南江县、通江县、巴州区)

平顶山市(湛河区、鲁山县、卫东区、石龙区、汝州市、宝丰县、郏县、新华区、舞钢市、叶县)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、永德县、临翔区、凤庆县、沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、云县)

宜宾市(高县、南溪区、翠屏区、叙州区、屏山县、兴文县、江安县、筠连县、珙县、长宁县)

　　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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