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乐山市(金口河区、沐川县、马边彝族自治县、沙湾区、峨眉山市、峨边彝族自治县、犍为县、五通桥区、井研县、夹江县、市中区)

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、同心县、盐池县、利通区)

玉树藏族自治州(杂多县、治多县、曲麻莱县、玉树市、囊谦县、称多县)

阜阳市(临泉县、界首市、太和县、颍上县、阜南县、颍东区、颍泉区、颍州区)  攀枝花市(西区、仁和区、盐边县、东区、米易县)

鞍山市(铁东区、海城市、立山区、岫岩满族自治县、铁西区、千山区、台安县)

宝鸡市(千阳县、扶风县、眉县、凤县、凤翔区、陇县、金台区、渭滨区、麟游县、陈仓区、岐山县、太白县)

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

新余市(渝水区、分宜县)  铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)

毕节市(金沙县、赫章县、纳雍县、七星关区、大方县、黔西市、织金县、威宁彝族回族苗族自治县)

文山壮族苗族自治州(丘北县、麻栗坡县、砚山县、文山市、马关县、西畴县、广南县、富宁县)

蚌埠市(龙子湖区、禹会区、五河县、蚌山区、怀远县、淮上区、固镇县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

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

亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)

定西市(渭源县、漳县、安定区、陇西县、临洮县、通渭县、岷县)

阳泉市(盂县、矿区、平定县、城区、郊区)

合肥市(庐阳区、巢湖市、蜀山区、庐江县、包河区、长丰县、肥西县、肥东县、瑶海区)

兰州市(七里河区、安宁区、红古区、城关区、西固区、永登县、榆中县、皋兰县)

佳木斯市(桦川县、桦南县、汤原县、向阳区、同江市、东风区、抚远市、前进区、富锦市、郊区)

嘉兴市(南湖区、嘉善县、海宁市、平湖市、秀洲区、海盐县、桐乡市)

银川市(贺兰县、永宁县、金凤区、西夏区、灵武市、兴庆区)

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县)

宁夏回族自治区

恩施土家族苗族自治州(咸丰县、鹤峰县、建始县、巴东县、来凤县、宣恩县、利川市、恩施市)

济源市

辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)

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

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成都市(温江区、金牛区、郫都区、武侯区、金堂县、新津区、彭州市、青羊区、成华区、龙泉驿区、青白江区、都江堰市、双流区、简阳市、大邑县、崇州市、邛崃市、蒲江县、锦江区、新都区)

吉林市(船营区、磐石市、蛟河市、舒兰市、永吉县、龙潭区、桦甸市、昌邑区、丰满区)

榆林市(定边县、米脂县、神木市、靖边县、佳县、清涧县、横山区、榆阳区、府谷县、子洲县、吴堡县、绥德县)

延安市(延川县、黄龙县、宝塔区、黄陵县、甘泉县、安塞区、洛川县、吴起县、志丹县、子长市、延长县、富县、宜川县)  塔城地区(裕民县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、托里县、沙湾市、额敏县)

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

红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、开远市、屏边苗族自治县、蒙自市、元阳县、个旧市、建水县、红河县、石屏县、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、绿春县)

澳门特别行政区保定市(莲池区、定州市、涞源县、清苑区、涞水县、安新县、安国市、博野县、竞秀区、徐水区、望都县、阜平县、雄县、易县、高阳县、涿州市、高碑店市、容城县、顺平县、曲阳县、唐县、满城区、蠡县、定兴县)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、龙里县、荔波县、独山县、都匀市、长顺县、瓮安县、惠水县、罗甸县、福泉市、三都水族自治县、平塘县)  乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

怀化市(麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、通道侗族自治县、洪江市、新晃侗族自治县、鹤城区、会同县、靖州苗族侗族自治县、沅陵县、溆浦县、中方县)

包头市(石拐区、东河区、九原区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、白云鄂博矿区、土默特右旗、青山区)

石家庄市(正定县、晋州市、元氏县、行唐县、赵县、平山县、井陉矿区、鹿泉区、深泽县、赞皇县、新乐市、高邑县、栾城区、辛集市、桥西区、长安区、井陉县、无极县、裕华区、灵寿县、藁城区、新华区)临沂市(罗庄区、莒南县、费县、兰山区、兰陵县、郯城县、临沭县、河东区、平邑县、沂水县、沂南县、蒙阴县)

牡丹江市(林口县、东宁市、爱民区、宁安市、阳明区、东安区、海林市、绥芬河市、穆棱市、西安区)

吉安市(新干县、永新县、吉水县、泰和县、吉安县、永丰县、安福县、吉州区、万安县、井冈山市、青原区、遂川县、峡江县)

邢台市(临西县、信都区、南和区、隆尧县、临城县、沙河市、南宫市、宁晋县、新河县、任泽区、柏乡县、威县、襄都区、巨鹿县、广宗县、平乡县、清河县、内丘县)

辽阳市(宏伟区、白塔区、辽阳县、太子河区、弓长岭区、文圣区、灯塔市)

酒泉市(肃州区、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、金塔县、玉门市、肃北蒙古族自治县)

常德市(武陵区、津市市、桃源县、鼎城区、澧县、石门县、临澧县、汉寿县、安乡县)

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

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

中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)

金昌市(永昌县、金川区)

云浮市(云安区、郁南县、罗定市、云城区、新兴县)

湛江市(徐闻县、麻章区、赤坎区、霞山区、廉江市、吴川市、遂溪县、坡头区、雷州市)

广州市(荔湾区、天河区、增城区、黄埔区、从化区、白云区、花都区、越秀区、南沙区、海珠区、番禺区)

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

海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)

衡阳市(衡阳县、衡南县、常宁市、祁东县、衡东县、石鼓区、蒸湘区、南岳区、耒阳市、衡山县、珠晖区、雁峰区)

　　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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