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本溪市(明山区、南芬区、平山区、桓仁满族自治县、溪湖区、本溪满族自治县)

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

百色市(靖西市、田林县、西林县、乐业县、右江区、平果市、隆林各族自治县、德保县、田阳区、凌云县、田东县、那坡县)

济宁市(嘉祥县、兖州区、梁山县、汶上县、曲阜市、微山县、任城区、金乡县、鱼台县、邹城市、泗水县)  宜昌市(伍家岗区、五峰土家族自治县、枝江市、秭归县、长阳土家族自治县、兴山县、当阳市、宜都市、远安县、点军区、西陵区、猇亭区、夷陵区)

赤峰市(巴林右旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、克什克腾旗、喀喇沁旗、敖汉旗、巴林左旗、松山区、红山区、元宝山区、宁城县)

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

楚雄彝族自治州(武定县、元谋县、楚雄市、禄丰市、双柏县、永仁县、姚安县、大姚县、南华县、牟定县)

蚌埠市(五河县、怀远县、蚌山区、固镇县、淮上区、禹会区、龙子湖区)  红河哈尼族彝族自治州(个旧市、建水县、红河县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、屏边苗族自治县、泸西县、蒙自市、开远市、绿春县、河口瑶族自治县、弥勒市)

南京市(栖霞区、江宁区、建邺区、溧水区、鼓楼区、六合区、玄武区、高淳区、雨花台区、秦淮区、浦口区)

郑州市(中原区、二七区、上街区、金水区、管城回族区、新郑市、登封市、巩义市、新密市、荥阳市、惠济区、中牟县)

三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

白山市(抚松县、靖宇县、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市、江源区)

钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

娄底市(娄星区、双峰县、冷水江市、新化县、涟源市)

泸州市(泸县、叙永县、合江县、古蔺县、江阳区、龙马潭区、纳溪区)

清远市(连南瑶族自治县、佛冈县、阳山县、连州市、连山壮族瑶族自治县、清城区、清新区、英德市)

葫芦岛市(龙港区、兴城市、建昌县、南票区、连山区、绥中县)

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

双鸭山市(宝山区、集贤县、岭东区、饶河县、友谊县、宝清县、四方台区、尖山区)

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

鄂尔多斯市(伊金霍洛旗、乌审旗、东胜区、达拉特旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、康巴什区、准格尔旗、杭锦旗)

商洛市(丹凤县、柞水县、商州区、山阳县、商南县、洛南县、镇安县)

温州市(永嘉县、泰顺县、乐清市、瓯海区、龙港市、洞头区、瑞安市、龙湾区、苍南县、平阳县、鹿城区、文成县)

江门市(新会区、恩平市、鹤山市、蓬江区、江海区、开平市、台山市)

淮南市(八公山区、凤台县、谢家集区、大通区、潘集区、寿县、田家庵区)

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

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东营市(垦利区、广饶县、河口区、利津县、东营区)

益阳市(南县、沅江市、桃江县、资阳区、赫山区、安化县)

濮阳市(濮阳县、南乐县、台前县、华龙区、清丰县、范县)

铁岭市(西丰县、开原市、调兵山市、昌图县、铁岭县、银州区、清河区)  肇庆市(德庆县、四会市、鼎湖区、端州区、广宁县、高要区、封开县、怀集县)

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

雅安市(汉源县、天全县、石棉县、名山区、荥经县、雨城区、芦山县、宝兴县)

怀化市(新晃侗族自治县、通道侗族自治县、鹤城区、会同县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、沅陵县、辰溪县、溆浦县、洪江市、麻阳苗族自治县、中方县)通化市(东昌区、通化县、柳河县、辉南县、集安市、梅河口市、二道江区)

商丘市(睢县、睢阳区、柘城县、永城市、民权县、梁园区、夏邑县、虞城县、宁陵县)  宝鸡市(扶风县、陈仓区、岐山县、千阳县、凤县、太白县、渭滨区、眉县、凤翔区、陇县、麟游县、金台区)

汕尾市(城区、陆丰市、海丰县、陆河县)

晋中市(左权县、昔阳县、和顺县、介休市、祁县、榆次区、太谷区、灵石县、寿阳县、平遥县、榆社县)

连云港市(连云区、海州区、灌云县、灌南县、赣榆区、东海县)六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)

咸阳市(兴平市、武功县、礼泉县、泾阳县、旬邑县、渭城区、彬州市、秦都区、杨陵区、永寿县、淳化县、长武县、乾县、三原县)

呼和浩特市(和林格尔县、回民区、赛罕区、土默特左旗、玉泉区、新城区、武川县、清水河县、托克托县)

通辽市(开鲁县、扎鲁特旗、科尔沁区、奈曼旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗)

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

眉山市(洪雅县、丹棱县、东坡区、仁寿县、彭山区、青神县)

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

贵港市(港南区、桂平市、覃塘区、港北区、平南县)

昆明市(宜良县、石林彝族自治县、寻甸回族彝族自治县、五华区、西山区、安宁市、盘龙区、呈贡区、晋宁区、富民县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、官渡区、东川区)

南通市(通州区、如皋市、如东县、崇川区、海安市、启东市、海门区)

新余市(渝水区、分宜县)

锦州市(凌海市、义县、太和区、北镇市、凌河区、古塔区、黑山县)

绍兴市(柯桥区、上虞区、越城区、新昌县、嵊州市、诸暨市)

常州市(溧阳市、金坛区、钟楼区、天宁区、新北区、武进区)

阜阳市(颍东区、颍泉区、临泉县、颍上县、太和县、颍州区、阜南县、界首市)

鹤岗市(绥滨县、兴山区、兴安区、向阳区、东山区、南山区、萝北县、工农区)

漳州市(南靖县、龙文区、龙海区、平和县、长泰区、东山县、华安县、芗城区、云霄县、漳浦县、诏安县)

　　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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