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海南藏族自治州(同德县、贵德县、共和县、兴海县、贵南县)
漯河市(郾城区、召陵区、舞阳县、源汇区、临颍县)
临沧市(沧源佤族自治县、镇康县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、临翔区、永德县)
百色市(乐业县、靖西市、田阳区、西林县、右江区、田林县、那坡县、凌云县、隆林各族自治县、田东县、平果市、德保县)
长沙市(岳麓区、宁乡市、天心区、浏阳市、长沙县、芙蓉区、开福区、雨花区、望城区)
宁波市(慈溪市、鄞州区、奉化区、余姚市、象山县、江北区、宁海县、北仑区、镇海区、海曙区)
十堰市(竹山县、房县、张湾区、竹溪县、茅箭区、郧阳区、郧西县、丹江口市)
遵义市(仁怀市、余庆县、赤水市、正安县、湄潭县、红花岗区、凤冈县、播州区、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、绥阳县、习水县)
克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区)
延安市(志丹县、富县、延长县、宝塔区、黄陵县、安塞区、黄龙县、子长市、洛川县、宜川县、延川县、甘泉县、吴起县)
甘孜藏族自治州(道孚县、白玉县、丹巴县、雅江县、九龙县、德格县、炉霍县、泸定县、甘孜县、康定市、稻城县、巴塘县、得荣县、石渠县、乡城县、新龙县、理塘县、色达县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、兴和县、集宁区、卓资县、四子王旗、凉城县、察哈尔右翼中旗、丰镇市、化德县、察哈尔右翼后旗、商都县)
厦门市(翔安区、湖里区、海沧区、集美区、同安区、思明区)
中山市
忻州市(偏关县、忻府区、岢岚县、五寨县、原平市、宁武县、五台县、静乐县、河曲县、繁峙县、代县、定襄县、神池县、保德县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
南宁市(上林县、马山县、邕宁区、宾阳县、良庆区、隆安县、江南区、青秀区、横州市、武鸣区、兴宁区、西乡塘区)
石河子市(可克达拉市、阿拉尔市、昆玉市、五家渠市、北屯市、双河市、新星市、白杨市、胡杨河市、铁门关市、图木舒克市)
铜陵市(铜官区、枞阳县、郊区、义安区)
楚雄彝族自治州(楚雄市、元谋县、姚安县、大姚县、永仁县、南华县、武定县、双柏县、牟定县、禄丰市)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)
景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)
四平市(伊通满族自治县、铁东区、双辽市、梨树县、铁西区)
广西壮族自治区
宜春市(袁州区、靖安县、铜鼓县、高安市、万载县、丰城市、宜丰县、奉新县、上高县、樟树市)
定西市(渭源县、陇西县、通渭县、岷县、漳县、安定区、临洮县)
洛阳市(伊川县、涧西区、新安县、栾川县、嵩县、西工区、洛龙区、孟津区、宜阳县、瀍河回族区、偃师区、老城区、汝阳县、洛宁县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
乌鲁木齐市(天山区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、新市区、米东区、头屯河区、水磨沟区、达坂城区)
河池市(天峨县、凤山县、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、罗城仫佬族自治县、宜州区、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、金城江区、南丹县、东兰县)
晋城市(泽州县、沁水县、阳城县、陵川县、高平市、城区)
长春市(公主岭市、宽城区、朝阳区、绿园区、德惠市、二道区、双阳区、九台区、农安县、榆树市、南关区)
石家庄市(深泽县、无极县、赞皇县、平山县、裕华区、新华区、高邑县、正定县、藁城区、栾城区、井陉县、桥西区、新乐市、长安区、井陉矿区、辛集市、赵县、元氏县、晋州市、鹿泉区、灵寿县、行唐县)
张掖市(临泽县、民乐县、高台县、甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县)
清远市(连南瑶族自治县、清新区、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、英德市、清城区、连州市、阳山县)
聊城市(茌平区、阳谷县、临清市、冠县、高唐县、东阿县、东昌府区、莘县)
铁岭市(铁岭县、银州区、清河区、开原市、调兵山市、昌图县、西丰县)
衡水市(深州市、武强县、武邑县、枣强县、冀州区、桃城区、故城县、阜城县、景县、安平县、饶阳县)
上饶市(广丰区、铅山县、横峰县、鄱阳县、德兴市、余干县、万年县、广信区、婺源县、信州区、玉山县、弋阳县)
唐山市(迁西县、古冶区、丰润区、滦南县、迁安市、乐亭县、遵化市、滦州市、路南区、开平区、玉田县、丰南区、曹妃甸区、路北区)
贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、八步区、平桂区、钟山县)
岳阳市(云溪区、君山区、湘阴县、华容县、平江县、岳阳楼区、临湘市、汨罗市、岳阳县)
宣城市(宣州区、旌德县、郎溪县、泾县、绩溪县、宁国市、广德市)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
徐州市(泉山区、邳州市、鼓楼区、丰县、新沂市、贾汪区、沛县、云龙区、睢宁县、铜山区)
日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)
合肥市(庐阳区、瑶海区、肥西县、长丰县、肥东县、巢湖市、庐江县、包河区、蜀山区)
眉山市(东坡区、青神县、彭山区、仁寿县、丹棱县、洪雅县)
成都市(龙泉驿区、金堂县、大邑县、温江区、新津区、双流区、崇州市、邛崃市、金牛区、都江堰市、成华区、青白江区、新都区、简阳市、青羊区、彭州市、锦江区、郫都区、蒲江县、武侯区)
烟台市(招远市、芝罘区、莱阳市、福山区、莱山区、海阳市、莱州市、栖霞市、牟平区、蓬莱区、龙口市)
海西蒙古族藏族自治州(都兰县、天峻县、格尔木市、茫崖市、乌兰县、德令哈市)
铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)
泉州市(惠安县、永春县、安溪县、鲤城区、德化县、洛江区、泉港区、南安市、金门县、丰泽区、晋江市、石狮市)
长治市(武乡县、黎城县、潞州区、上党区、沁源县、沁县、平顺县、壶关县、潞城区、长子县、屯留区、襄垣县)
山南市(琼结县、贡嘎县、错那市、浪卡子县、乃东区、桑日县、扎囊县、曲松县、加查县、洛扎县、措美县、隆子县)
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泸州市(合江县、叙永县、泸县、古蔺县、龙马潭区、纳溪区、江阳区)
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鄂尔多斯市(达拉特旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、康巴什区、乌审旗、东胜区、准格尔旗、杭锦旗)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
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常州市(武进区、钟楼区、溧阳市、天宁区、金坛区、新北区)
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衢州市(常山县、龙游县、衢江区、柯城区、开化县、江山市)
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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