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海南藏族自治州(同德县、贵南县、兴海县、贵德县、共和县)

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

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

安康市(紫阳县、平利县、岚皋县、汉阴县、石泉县、汉滨区、宁陕县、白河县、旬阳市、镇坪县)  聊城市(莘县、阳谷县、东阿县、茌平区、东昌府区、冠县、高唐县、临清市)

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

来宾市(金秀瑶族自治县、忻城县、兴宾区、象州县、武宣县、合山市)

五指山市(东方市、临高县、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、澄迈县、万宁市、定安县、琼海市、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、文昌市)临沂市(蒙阴县、罗庄区、沂水县、兰陵县、兰山区、郯城县、平邑县、费县、莒南县、河东区、临沭县、沂南县)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)  通辽市(科尔沁左翼后旗、库伦旗、扎鲁特旗、奈曼旗、霍林郭勒市、开鲁县、科尔沁左翼中旗、科尔沁区)

嘉兴市(秀洲区、海盐县、嘉善县、南湖区、平湖市、桐乡市、海宁市)

湘潭市(雨湖区、岳塘区、韶山市、湘乡市、湘潭县)

平凉市(泾川县、崇信县、灵台县、崆峒区、静宁县、华亭市、庄浪县)

江门市(江海区、台山市、恩平市、蓬江区、鹤山市、开平市、新会区)

海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、德令哈市、茫崖市、乌兰县、都兰县)

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

鹤壁市(淇县、山城区、浚县、淇滨区、鹤山区)

滁州市(凤阳县、定远县、来安县、天长市、琅琊区、南谯区、全椒县、明光市)

大连市(金州区、西岗区、普兰店区、瓦房店市、长海县、中山区、沙河口区、庄河市、旅顺口区、甘井子区)

林芝市(巴宜区、墨脱县、米林市、朗县、察隅县、波密县、工布江达县)

吴忠市(青铜峡市、盐池县、利通区、同心县、红寺堡区)

哈密市(伊州区、巴里坤哈萨克自治县、伊吾县)

泉州市(金门县、丰泽区、晋江市、安溪县、德化县、鲤城区、石狮市、惠安县、永春县、泉港区、南安市、洛江区)

和田地区(民丰县、和田市、于田县、和田县、皮山县、墨玉县、洛浦县、策勒县)

长治市(襄垣县、黎城县、沁源县、屯留区、武乡县、壶关县、潞城区、沁县、潞州区、长子县、上党区、平顺县)

宁波市(奉化区、江北区、北仑区、余姚市、宁海县、镇海区、慈溪市、象山县、鄞州区、海曙区)

咸宁市(赤壁市、通城县、通山县、嘉鱼县、崇阳县、咸安区)

泰安市(肥城市、东平县、岱岳区、宁阳县、新泰市、泰山区)

新乡市(卫辉市、长垣市、辉县市、凤泉区、红旗区、牧野区、封丘县、新乡县、延津县、获嘉县、原阳县、卫滨区)

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张掖市(高台县、山丹县、甘州区、肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县)

乌鲁木齐市(新市区、沙依巴克区、头屯河区、达坂城区、水磨沟区、米东区、乌鲁木齐县、天山区)

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

淮安市(盱眙县、淮安区、金湖县、涟水县、淮阴区、洪泽区、清江浦区)  北京市(怀柔区、朝阳区、东城区、门头沟区、通州区、房山区、西城区、延庆区、石景山区、大兴区、海淀区、丰台区、平谷区、密云区、顺义区、昌平区)

宜昌市(宜都市、秭归县、枝江市、夷陵区、五峰土家族自治县、猇亭区、长阳土家族自治县、当阳市、兴山县、西陵区、远安县、伍家岗区、点军区)

西藏自治区

齐齐哈尔市(富裕县、克东县、梅里斯达斡尔族区、昂昂溪区、甘南县、泰来县、碾子山区、富拉尔基区、克山县、建华区、依安县、拜泉县、龙沙区、龙江县、铁锋区、讷河市)遵义市(仁怀市、余庆县、绥阳县、播州区、汇川区、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、赤水市、正安县、湄潭县、红花岗区、凤冈县、务川仡佬族苗族自治县、习水县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)  巴彦淖尔市(乌拉特前旗、临河区、乌拉特后旗、杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、五原县)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

揭阳市(榕城区、普宁市、揭东区、揭西县、惠来县)

三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)廊坊市(大厂回族自治县、文安县、大城县、固安县、广阳区、香河县、安次区、霸州市、永清县、三河市)

晋城市(高平市、陵川县、沁水县、阳城县、泽州县、城区)

达州市(通川区、达川区、宣汉县、大竹县、万源市、开江县、渠县)

七台河市(茄子河区、勃利县、新兴区、桃山区)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

桂林市(雁山区、七星区、灵川县、平乐县、荔浦市、叠彩区、临桂区、秀峰区、阳朔县、永福县、龙胜各族自治县、全州县、兴安县、象山区、资源县、恭城瑶族自治县、灌阳县)

上海市(长宁区、奉贤区、嘉定区、金山区、普陀区、浦东新区、杨浦区、静安区、松江区、徐汇区、宝山区、闵行区、崇明区、青浦区、黄浦区、虹口区)

景德镇市(珠山区、昌江区、乐平市、浮梁县)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、温泉县、博乐市)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

内江市(东兴区、威远县、资中县、隆昌市、市中区)

永州市(蓝山县、东安县、道县、零陵区、双牌县、祁阳市、江华瑶族自治县、冷水滩区、宁远县、新田县、江永县)

保山市(龙陵县、隆阳区、昌宁县、施甸县、腾冲市)

金昌市(金川区、永昌县)

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

长春市(二道区、南关区、九台区、德惠市、公主岭市、农安县、榆树市、朝阳区、宽城区、双阳区、绿园区)

海东市(乐都区、互助土族自治县、化隆回族自治县、平安区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县)

　　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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