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鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
海南藏族自治州(贵南县、同德县、共和县、兴海县、贵德县)
自贡市(大安区、富顺县、荣县、自流井区、贡井区、沿滩区)
晋中市(榆次区、祁县、寿阳县、灵石县、平遥县、左权县、太谷区、榆社县、和顺县、昔阳县、介休市)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
桂林市(雁山区、象山区、荔浦市、临桂区、阳朔县、全州县、灌阳县、兴安县、七星区、资源县、永福县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、平乐县、秀峰区、灵川县、叠彩区)
金昌市(金川区、永昌县)
吉安市(新干县、永丰县、泰和县、安福县、吉州区、吉水县、井冈山市、永新县、峡江县、遂川县、吉安县、青原区、万安县)
伊犁哈萨克自治州(尼勒克县、新源县、奎屯市、伊宁市、巩留县、伊宁县、昭苏县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、霍城县)
新乡市(辉县市、凤泉区、红旗区、封丘县、新乡县、获嘉县、牧野区、卫辉市、长垣市、原阳县、延津县、卫滨区)
铁岭市(银州区、开原市、西丰县、清河区、铁岭县、昌图县、调兵山市)
六盘水市(钟山区、盘州市、水城区、六枝特区)
儋州市
宁夏回族自治区
贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区、钟山县)
沈阳市(沈北新区、皇姑区、于洪区、铁西区、大东区、苏家屯区、新民市、和平区、浑南区、辽中区、法库县、康平县、沈河区)
唐山市(乐亭县、迁安市、玉田县、路南区、遵化市、曹妃甸区、迁西县、滦州市、滦南县、开平区、丰南区、路北区、古冶区、丰润区)
渭南市(韩城市、潼关县、富平县、华阴市、蒲城县、澄城县、临渭区、白水县、合阳县、大荔县、华州区)
常德市(武陵区、石门县、汉寿县、津市市、鼎城区、桃源县、临澧县、安乡县、澧县)
枣庄市(市中区、薛城区、山亭区、滕州市、台儿庄区、峄城区)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
安阳市(安阳县、龙安区、滑县、北关区、文峰区、殷都区、内黄县、汤阴县、林州市)
淮安市(洪泽区、金湖县、淮阴区、淮安区、盱眙县、涟水县、清江浦区)
佛山市(高明区、南海区、顺德区、三水区、禅城区)
香港特别行政区
开封市(杞县、尉氏县、禹王台区、祥符区、鼓楼区、兰考县、通许县、顺河回族区、龙亭区)
南宁市(青秀区、武鸣区、兴宁区、江南区、邕宁区、西乡塘区、隆安县、良庆区、横州市、宾阳县、上林县、马山县)
黔南布依族苗族自治州(都匀市、三都水族自治县、平塘县、独山县、瓮安县、惠水县、龙里县、长顺县、福泉市、贵定县、荔波县、罗甸县)
成都市(双流区、青白江区、邛崃市、新津区、郫都区、大邑县、金堂县、简阳市、都江堰市、青羊区、金牛区、锦江区、成华区、武侯区、崇州市、新都区、蒲江县、龙泉驿区、温江区、彭州市)
澳门特别行政区
汉中市(城固县、略阳县、宁强县、留坝县、南郑区、佛坪县、汉台区、洋县、勉县、镇巴县、西乡县)
大庆市(大同区、萨尔图区、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、红岗区、林甸县、肇州县、让胡路区)
东莞市
邵阳市(武冈市、北塔区、新邵县、大祥区、新宁县、邵阳县、洞口县、邵东市、绥宁县、城步苗族自治县、隆回县、双清区)
泰安市(新泰市、肥城市、宁阳县、泰山区、岱岳区、东平县)
郑州市(上街区、新郑市、惠济区、登封市、管城回族区、中牟县、荥阳市、巩义市、二七区、新密市、中原区、金水区)
宝鸡市(扶风县、麟游县、金台区、眉县、岐山县、凤县、凤翔区、渭滨区、陇县、陈仓区、太白县、千阳县)
连云港市(灌云县、东海县、海州区、灌南县、赣榆区、连云区)
邢台市(南和区、沙河市、新河县、巨鹿县、南宫市、平乡县、隆尧县、临城县、任泽区、广宗县、襄都区、临西县、威县、信都区、清河县、内丘县、柏乡县、宁晋县)
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菏泽市(定陶区、鄄城县、成武县、单县、东明县、巨野县、牡丹区、郓城县、曹县)
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阿里地区(革吉县、普兰县、措勤县、噶尔县、札达县、改则县、日土县)
石河子市(铁门关市、可克达拉市、新星市、双河市、五家渠市、胡杨河市、图木舒克市、白杨市、北屯市、阿拉尔市、昆玉市)
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荆门市(沙洋县、东宝区、钟祥市、掇刀区、京山市)
威海市(乳山市、文登区、环翠区、荣成市)
丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县)
恩施土家族苗族自治州(利川市、巴东县、宣恩县、咸丰县、建始县、来凤县、恩施市、鹤峰县)
阜新市(新邱区、彰武县、清河门区、细河区、太平区、阜新蒙古族自治县、海州区)
黑河市(孙吴县、嫩江市、爱辉区、逊克县、五大连池市、北安市)
十堰市(丹江口市、郧西县、郧阳区、房县、竹山县、茅箭区、竹溪县、张湾区)
赣州市(龙南市、赣县区、崇义县、于都县、全南县、宁都县、会昌县、安远县、石城县、大余县、信丰县、兴国县、南康区、寻乌县、章贡区、上犹县、瑞金市、定南县)
兰州市(七里河区、西固区、安宁区、皋兰县、永登县、红古区、城关区、榆中县)
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西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
三沙市(南沙区、西沙区)
山南市(洛扎县、曲松县、浪卡子县、琼结县、乃东区、贡嘎县、加查县、错那市、桑日县、措美县、隆子县、扎囊县)
青岛市(市北区、崂山区、李沧区、胶州市、城阳区、黄岛区、平度市、莱西市、市南区、即墨区)
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常州市(武进区、新北区、溧阳市、金坛区、钟楼区、天宁区)
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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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