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郑州市(金水区、登封市、上街区、新郑市、中牟县、巩义市、二七区、管城回族区、中原区、荥阳市、新密市、惠济区)

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

苏州市(相城区、吴江区、虎丘区、张家港市、姑苏区、太仓市、昆山市、常熟市、吴中区)

甘南藏族自治州(临潭县、玛曲县、碌曲县、合作市、夏河县、迭部县、卓尼县、舟曲县)  梧州市(长洲区、岑溪市、藤县、龙圩区、万秀区、苍梧县、蒙山县)

临沂市(蒙阴县、郯城县、莒南县、兰山区、河东区、沂南县、费县、临沭县、罗庄区、沂水县、兰陵县、平邑县)

宣城市(泾县、旌德县、郎溪县、宣州区、绩溪县、宁国市、广德市)

南昌市(西湖区、红谷滩区、南昌县、进贤县、安义县、新建区、青云谱区、东湖区、青山湖区)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、博乐市、精河县)  来宾市(兴宾区、合山市、忻城县、金秀瑶族自治县、武宣县、象州县)

广安市(岳池县、广安区、邻水县、华蓥市、前锋区、武胜县)

太原市(晋源区、万柏林区、杏花岭区、清徐县、古交市、阳曲县、迎泽区、小店区、尖草坪区、娄烦县)

漳州市(华安县、诏安县、龙海区、龙文区、芗城区、漳浦县、长泰区、云霄县、南靖县、东山县、平和县)

白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区、抚松县、靖宇县、临江市)

濮阳市(南乐县、濮阳县、台前县、清丰县、范县、华龙区)

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

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

黄石市(阳新县、黄石港区、铁山区、西塞山区、大冶市、下陆区)

蚌埠市(固镇县、禹会区、五河县、蚌山区、淮上区、怀远县、龙子湖区)

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

拉萨市(尼木县、堆龙德庆区、墨竹工卡县、当雄县、林周县、城关区、曲水县、达孜区)

江门市(开平市、鹤山市、台山市、恩平市、新会区、江海区、蓬江区)

泰州市(兴化市、高港区、海陵区、泰兴市、靖江市、姜堰区)

保山市(施甸县、腾冲市、龙陵县、隆阳区、昌宁县)

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

庆阳市(华池县、庆城县、宁县、西峰区、正宁县、镇原县、环县、合水县)

日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)

黔西南布依族苗族自治州(普安县、册亨县、兴仁市、望谟县、晴隆县、贞丰县、安龙县、兴义市)

丽水市(遂昌县、庆元县、莲都区、云和县、缙云县、龙泉市、青田县、景宁畲族自治县、松阳县)

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沧州市(任丘市、盐山县、东光县、南皮县、肃宁县、海兴县、孟村回族自治县、河间市、运河区、黄骅市、吴桥县、献县、新华区、泊头市、青县、沧县)

西宁市(城中区、城北区、湟源县、大通回族土族自治县、城西区、城东区、湟中区)

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

吴忠市(同心县、利通区、盐池县、红寺堡区、青铜峡市)  聊城市(茌平区、东阿县、莘县、临清市、高唐县、东昌府区、冠县、阳谷县)

临汾市(襄汾县、侯马市、汾西县、浮山县、吉县、古县、乡宁县、安泽县、隰县、洪洞县、永和县、大宁县、翼城县、霍州市、曲沃县、蒲县、尧都区)

广西壮族自治区

马鞍山市(当涂县、含山县、雨山区、和县、花山区、博望区)延边朝鲜族自治州(和龙市、龙井市、延吉市、安图县、敦化市、图们市、珲春市、汪清县)

赣州市(龙南市、于都县、全南县、崇义县、南康区、兴国县、上犹县、宁都县、章贡区、定南县、安远县、寻乌县、赣县区、大余县、信丰县、石城县、会昌县、瑞金市)  银川市(西夏区、金凤区、永宁县、灵武市、兴庆区、贺兰县)

盐城市(大丰区、建湖县、滨海县、东台市、响水县、盐都区、阜宁县、亭湖区、射阳县)

张掖市(高台县、民乐县、甘州区、山丹县、临泽县、肃南裕固族自治县)

黄冈市(浠水县、蕲春县、武穴市、团风县、英山县、红安县、罗田县、麻城市、黄州区、黄梅县)北京市(昌平区、平谷区、密云区、东城区、房山区、顺义区、海淀区、大兴区、丰台区、门头沟区、延庆区、朝阳区、通州区、怀柔区、西城区、石景山区)

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

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

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

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

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

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

齐齐哈尔市(龙沙区、富裕县、讷河市、泰来县、梅里斯达斡尔族区、克山县、克东县、昂昂溪区、碾子山区、龙江县、铁锋区、依安县、富拉尔基区、建华区、拜泉县、甘南县)

白城市(大安市、镇赉县、洮北区、通榆县、洮南市)

丽江市(玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、古城区)

河池市(凤山县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、宜州区、南丹县、天峨县、罗城仫佬族自治县、金城江区、巴马瑶族自治县、都安瑶族自治县、东兰县)

玉林市(博白县、陆川县、容县、北流市、玉州区、福绵区、兴业县)

锡林郭勒盟(镶黄旗、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、多伦县、二连浩特市、正镶白旗)

临沧市(沧源佤族自治县、临翔区、云县、永德县、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、镇康县)

淮南市(潘集区、凤台县、田家庵区、寿县、八公山区、谢家集区、大通区)

周口市(淮阳区、太康县、郸城县、扶沟县、沈丘县、项城市、商水县、西华县、鹿邑县、川汇区)

常州市(金坛区、溧阳市、钟楼区、新北区、天宁区、武进区)

　　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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