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全国服务区域：
广元市(苍溪县、旺苍县、昭化区、朝天区、利州区、剑阁县、青川县)
郴州市(汝城县、安仁县、宜章县、桂东县、苏仙区、永兴县、嘉禾县、临武县、北湖区、桂阳县、资兴市)
毕节市(织金县、大方县、纳雍县、七星关区、金沙县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县)
吉安市(青原区、峡江县、吉州区、安福县、泰和县、吉安县、万安县、永新县、新干县、遂川县、吉水县、永丰县、井冈山市)
那曲市(色尼区、安多县、尼玛县、比如县、聂荣县、申扎县、双湖县、嘉黎县、索县、巴青县、班戈县)
酒泉市(玉门市、肃州区、金塔县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、瓜州县)
曲靖市(罗平县、马龙区、陆良县、会泽县、师宗县、沾益区、宣威市、富源县、麒麟区)
益阳市(赫山区、安化县、资阳区、桃江县、沅江市、南县)
喀什地区(叶城县、疏附县、喀什市、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、岳普湖县、泽普县、巴楚县、疏勒县、莎车县、伽师县、麦盖提县)
贵港市(覃塘区、港南区、平南县、桂平市、港北区)
合肥市(长丰县、蜀山区、肥东县、肥西县、庐阳区、包河区、庐江县、巢湖市、瑶海区)
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)
许昌市(襄城县、长葛市、魏都区、建安区、禹州市、鄢陵县)
天水市(清水县、甘谷县、麦积区、秦安县、秦州区、武山县、张家川回族自治县)
鹤岗市(兴安区、工农区、兴山区、萝北县、东山区、绥滨县、向阳区、南山区)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
景德镇市(昌江区、珠山区、浮梁县、乐平市)
厦门市(海沧区、思明区、集美区、翔安区、湖里区、同安区)
揭阳市(揭东区、榕城区、揭西县、普宁市、惠来县)
庆阳市(正宁县、西峰区、宁县、镇原县、合水县、庆城县、华池县、环县)
扬州市(广陵区、仪征市、江都区、宝应县、邗江区、高邮市)
鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)
龙岩市(武平县、长汀县、漳平市、连城县、永定区、新罗区、上杭县)
黄冈市(黄州区、红安县、黄梅县、英山县、罗田县、麻城市、武穴市、蕲春县、团风县、浠水县)
兰州市(安宁区、西固区、红古区、皋兰县、永登县、榆中县、城关区、七里河区)
天津市(东丽区、南开区、红桥区、北辰区、武清区、河北区、河西区、西青区、和平区、宁河区、静海区、蓟州区、津南区、宝坻区、滨海新区、河东区)
襄阳市(樊城区、枣阳市、襄州区、保康县、谷城县、南漳县、宜城市、襄城区、老河口市)
香港特别行政区
新疆维吾尔自治区
普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区)
葫芦岛市(绥中县、建昌县、兴城市、龙港区、南票区、连山区)
邢台市(广宗县、襄都区、隆尧县、新河县、威县、信都区、临西县、清河县、任泽区、沙河市、平乡县、南和区、宁晋县、巨鹿县、南宫市、临城县、柏乡县、内丘县)
七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)
保山市(昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县、施甸县)
漳州市(龙文区、诏安县、平和县、长泰区、东山县、漳浦县、南靖县、华安县、芗城区、龙海区、云霄县)
宜宾市(兴文县、翠屏区、南溪区、叙州区、高县、筠连县、长宁县、珙县、江安县、屏山县)
三门峡市(渑池县、义马市、湖滨区、灵宝市、陕州区、卢氏县)
营口市(盖州市、大石桥市、老边区、西市区、站前区、鲅鱼圈区)
拉萨市(曲水县、达孜区、堆龙德庆区、林周县、尼木县、当雄县、城关区、墨竹工卡县)
深圳市(龙岗区、坪山区、光明区、盐田区、龙华区、福田区、南山区、宝安区、罗湖区)
玉溪市(华宁县、江川区、峨山彝族自治县、通海县、新平彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县)
文山壮族苗族自治州(文山市、富宁县、西畴县、广南县、麻栗坡县、砚山县、马关县、丘北县)
梧州市(龙圩区、岑溪市、万秀区、蒙山县、长洲区、藤县、苍梧县)
长治市(襄垣县、壶关县、武乡县、上党区、沁县、长子县、黎城县、屯留区、潞州区、沁源县、平顺县、潞城区)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
陇南市(两当县、徽县、礼县、武都区、西和县、康县、宕昌县、成县、文县)
呼和浩特市(赛罕区、新城区、清水河县、玉泉区、托克托县、武川县、和林格尔县、回民区、土默特左旗)
鄂尔多斯市(准格尔旗、乌审旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、达拉特旗、东胜区、康巴什区、杭锦旗)
包头市(固阳县、东河区、白云鄂博矿区、青山区、九原区、昆都仑区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、石拐区)
中山市
平顶山市(鲁山县、新华区、叶县、舞钢市、石龙区、汝州市、郏县、卫东区、湛河区、宝丰县)
岳阳市(岳阳县、云溪区、汨罗市、君山区、湘阴县、华容县、岳阳楼区、临湘市、平江县)
宁夏回族自治区
果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、玛多县、甘德县、班玛县、久治县)
崇左市(凭祥市、扶绥县、天等县、江州区、大新县、宁明县、龙州县)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
广州市(荔湾区、番禺区、黄埔区、白云区、天河区、海珠区、花都区、增城区、越秀区、从化区、南沙区)
鸡西市(梨树区、恒山区、虎林市、城子河区、鸡东县、鸡冠区、麻山区、密山市、滴道区)
宝鸡市(凤翔区、凤县、渭滨区、眉县、太白县、金台区、陇县、陈仓区、岐山县、扶风县、千阳县、麟游县)
金华市(武义县、兰溪市、金东区、永康市、浦江县、婺城区、东阳市、义乌市、磐安县)
临沧市(镇康县、临翔区、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、沧源佤族自治县)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
南通市(如皋市、通州区、启东市、崇川区、如东县、海安市、海门区)
上海市(崇明区、松江区、长宁区、普陀区、青浦区、嘉定区、闵行区、静安区、金山区、浦东新区、虹口区、黄浦区、奉贤区、宝山区、徐汇区、杨浦区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、乌恰县、阿合奇县)
九江市(彭泽县、庐山市、修水县、共青城市、柴桑区、都昌县、武宁县、濂溪区、浔阳区、永修县、瑞昌市、德安县、湖口县)
铜陵市(义安区、铜官区、枞阳县、郊区)
泸州市(古蔺县、叙永县、纳溪区、泸县、江阳区、龙马潭区、合江县)
苏州市(常熟市、昆山市、姑苏区、太仓市、相城区、吴江区、虎丘区、吴中区、张家港市)
和田地区(皮山县、于田县、民丰县、墨玉县、和田县、策勒县、洛浦县、和田市)
常州市(溧阳市、武进区、天宁区、钟楼区、新北区、金坛区)
昭通市(彝良县、盐津县、镇雄县、巧家县、大关县、水富市、永善县、昭阳区、绥江县、威信县、鲁甸县)
抚州市(东乡区、南丰县、资溪县、金溪县、临川区、南城县、乐安县、黎川县、广昌县、崇仁县、宜黄县)
黄山市(歙县、黟县、黄山区、休宁县、徽州区、祁门县、屯溪区)
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临沂市(郯城县、沂南县、兰山区、兰陵县、河东区、罗庄区、沂水县、费县、临沭县、莒南县、蒙阴县、平邑县)
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滁州市(天长市、明光市、定远县、全椒县、琅琊区、凤阳县、来安县、南谯区)
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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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新闻结尾
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