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廊坊市(大厂回族自治县、广阳区、香河县、文安县、固安县、永清县、三河市、大城县、霸州市、安次区)

南阳市(西峡县、方城县、唐河县、新野县、宛城区、卧龙区、内乡县、南召县、镇平县、社旗县、桐柏县、邓州市、淅川县)

汕头市(潮南区、龙湖区、金平区、濠江区、潮阳区、南澳县、澄海区)

驻马店市(确山县、汝南县、上蔡县、正阳县、遂平县、新蔡县、平舆县、泌阳县、西平县、驿城区)  黔西南布依族苗族自治州(安龙县、兴仁市、兴义市、望谟县、晴隆县、普安县、册亨县、贞丰县)

绍兴市(上虞区、嵊州市、诸暨市、柯桥区、新昌县、越城区)

衡水市(深州市、武邑县、景县、桃城区、饶阳县、枣强县、安平县、武强县、冀州区、阜城县、故城县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

银川市(贺兰县、兴庆区、永宁县、金凤区、灵武市、西夏区)  杭州市(西湖区、滨江区、拱墅区、富阳区、钱塘区、建德市、余杭区、萧山区、临平区、临安区、淳安县、上城区、桐庐县)

日喀则市(白朗县、昂仁县、南木林县、桑珠孜区、吉隆县、谢通门县、岗巴县、萨嘎县、仲巴县、定结县、亚东县、萨迦县、仁布县、江孜县、聂拉木县、拉孜县、定日县、康马县)

大庆市(让胡路区、萨尔图区、肇州县、林甸县、大同区、红岗区、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县)

三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

澳门特别行政区

荆门市(掇刀区、东宝区、京山市、钟祥市、沙洋县)

青岛市(黄岛区、市北区、市南区、胶州市、即墨区、平度市、莱西市、李沧区、城阳区、崂山区)

淮安市(洪泽区、清江浦区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮阴区、淮安区)

防城港市(上思县、防城区、港口区、东兴市)

平凉市(灵台县、静宁县、华亭市、泾川县、崇信县、庄浪县、崆峒区)

宁德市(古田县、寿宁县、屏南县、霞浦县、福鼎市、周宁县、柘荣县、福安市、蕉城区)

金昌市(金川区、永昌县)

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

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

南充市(营山县、蓬安县、南部县、阆中市、顺庆区、西充县、仪陇县、嘉陵区、高坪区)

抚州市(资溪县、临川区、宜黄县、南城县、东乡区、广昌县、崇仁县、金溪县、南丰县、乐安县、黎川县)

荆州市(江陵县、沙市区、洪湖市、松滋市、荆州区、石首市、公安县、监利市)

台州市(温岭市、三门县、临海市、黄岩区、仙居县、天台县、玉环市、椒江区、路桥区)

柳州市(融水苗族自治县、柳北区、柳江区、鱼峰区、三江侗族自治县、鹿寨县、柳城县、城中区、柳南区、融安县)

贵阳市(南明区、清镇市、观山湖区、息烽县、白云区、修文县、开阳县、花溪区、乌当区、云岩区)

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运城市(芮城县、永济市、万荣县、平陆县、河津市、盐湖区、垣曲县、稷山县、绛县、临猗县、新绛县、闻喜县、夏县)

江门市(台山市、鹤山市、江海区、开平市、蓬江区、恩平市、新会区)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

凉山彝族自治州(盐源县、布拖县、昭觉县、美姑县、西昌市、冕宁县、会东县、金阳县、普格县、宁南县、德昌县、雷波县、甘洛县、会理市、喜德县、越西县、木里藏族自治县)  鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

朔州市(朔城区、应县、右玉县、怀仁市、山阴县、平鲁区)

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

潍坊市(临朐县、昌邑市、奎文区、诸城市、安丘市、寒亭区、坊子区、寿光市、潍城区、昌乐县、青州市、高密市)怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)

哈尔滨市(阿城区、依兰县、道外区、五常市、平房区、松北区、方正县、尚志市、通河县、呼兰区、巴彦县、延寿县、香坊区、双城区、木兰县、宾县、道里区、南岗区)  深圳市(龙岗区、坪山区、罗湖区、福田区、龙华区、光明区、南山区、宝安区、盐田区)

晋城市(泽州县、沁水县、高平市、城区、阳城县、陵川县)

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

铜仁市(松桃苗族自治县、江口县、德江县、万山区、石阡县、沿河土家族自治县、碧江区、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、思南县)长春市(二道区、宽城区、南关区、九台区、农安县、双阳区、公主岭市、朝阳区、绿园区、德惠市、榆树市)

滨州市(滨城区、沾化区、无棣县、博兴县、惠民县、阳信县、邹平市)

济宁市(微山县、鱼台县、任城区、汶上县、曲阜市、金乡县、邹城市、兖州区、泗水县、嘉祥县、梁山县)

日照市(莒县、岚山区、五莲县、东港区)

武汉市(洪山区、蔡甸区、汉阳区、硚口区、汉南区、新洲区、江岸区、江汉区、武昌区、东西湖区、黄陂区、江夏区、青山区)

临夏回族自治州(临夏县、东乡族自治县、临夏市、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、和政县、广河县)

六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)

昭通市(大关县、彝良县、水富市、威信县、绥江县、巧家县、永善县、镇雄县、昭阳区、鲁甸县、盐津县)

鞍山市(台安县、立山区、铁西区、海城市、铁东区、千山区、岫岩满族自治县)

三明市(尤溪县、清流县、泰宁县、将乐县、永安市、三元区、建宁县、宁化县、沙县区、大田县、明溪县)

聊城市(冠县、东阿县、莘县、临清市、茌平区、阳谷县、高唐县、东昌府区)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

肇庆市(高要区、端州区、鼎湖区、怀集县、封开县、四会市、广宁县、德庆县)

宜春市(上高县、铜鼓县、袁州区、奉新县、宜丰县、丰城市、靖安县、樟树市、高安市、万载县)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、陇川县、梁河县、芒市、盈江县)

达州市(开江县、渠县、宣汉县、达川区、通川区、万源市、大竹县)

　　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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