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池州市(贵池区、青阳县、石台县、东至县)

黔东南苗族侗族自治州(天柱县、剑河县、镇远县、榕江县、黎平县、岑巩县、雷山县、黄平县、施秉县、丹寨县、锦屏县、麻江县、从江县、三穗县、凯里市、台江县)

荆州市(沙市区、荆州区、监利市、公安县、江陵县、松滋市、洪湖市、石首市)

呼和浩特市(玉泉区、和林格尔县、回民区、武川县、土默特左旗、新城区、清水河县、赛罕区、托克托县)  阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、理县、阿坝县、红原县、黑水县、若尔盖县、茂县、汶川县、小金县、金川县、壤塘县、松潘县、马尔康市)

绥化市(兰西县、望奎县、安达市、庆安县、肇东市、绥棱县、海伦市、青冈县、明水县、北林区)

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

金华市(婺城区、磐安县、义乌市、武义县、东阳市、浦江县、永康市、兰溪市、金东区)澳门特别行政区

舟山市(普陀区、定海区、岱山县、嵊泗县)  运城市(平陆县、闻喜县、垣曲县、绛县、河津市、芮城县、盐湖区、夏县、临猗县、永济市、新绛县、稷山县、万荣县)

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

天水市(麦积区、清水县、武山县、秦安县、秦州区、张家川回族自治县、甘谷县)

芜湖市(弋江区、鸠江区、无为市、湾沚区、繁昌区、南陵县、镜湖区)

百色市(田东县、平果市、右江区、靖西市、田阳区、西林县、乐业县、田林县、那坡县、德保县、凌云县、隆林各族自治县)

邯郸市(峰峰矿区、广平县、磁县、邱县、馆陶县、曲周县、丛台区、大名县、鸡泽县、邯山区、魏县、永年区、肥乡区、成安县、临漳县、复兴区、涉县、武安市)

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

宣城市(宣州区、广德市、郎溪县、宁国市、泾县、旌德县、绩溪县)

武威市(古浪县、民勤县、天祝藏族自治县、凉州区)

眉山市(青神县、丹棱县、洪雅县、仁寿县、东坡区、彭山区)

梅州市(五华县、平远县、梅江区、大埔县、丰顺县、蕉岭县、梅县区、兴宁市)

随州市(曾都区、随县、广水市)

遂宁市(大英县、蓬溪县、船山区、射洪市、安居区)

玉林市(玉州区、陆川县、福绵区、博白县、北流市、容县、兴业县)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

东营市(广饶县、利津县、垦利区、东营区、河口区)

新余市(分宜县、渝水区)

雅安市(宝兴县、雨城区、天全县、名山区、石棉县、芦山县、汉源县、荥经县)

安庆市(宿松县、迎江区、潜山市、太湖县、宜秀区、望江县、桐城市、大观区、岳西县、怀宁县)

金昌市(金川区、永昌县)

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克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)

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

广元市(青川县、剑阁县、苍溪县、昭化区、旺苍县、利州区、朝天区)

河源市(和平县、东源县、龙川县、紫金县、连平县、源城区)  攀枝花市(米易县、仁和区、盐边县、东区、西区)

驻马店市(汝南县、正阳县、西平县、上蔡县、泌阳县、平舆县、遂平县、驿城区、新蔡县、确山县)

锦州市(古塔区、凌河区、凌海市、黑山县、北镇市、义县、太和区)

烟台市(牟平区、莱山区、莱阳市、福山区、海阳市、栖霞市、莱州市、蓬莱区、龙口市、芝罘区、招远市)晋中市(榆次区、昔阳县、和顺县、寿阳县、左权县、祁县、平遥县、灵石县、太谷区、介休市、榆社县)

泰安市(宁阳县、肥城市、新泰市、泰山区、岱岳区、东平县)  衢州市(龙游县、衢江区、柯城区、常山县、江山市、开化县)

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

赤峰市(松山区、元宝山区、红山区、克什克腾旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、宁城县、林西县、巴林左旗、巴林右旗、喀喇沁旗)

太原市(迎泽区、万柏林区、尖草坪区、晋源区、娄烦县、古交市、杏花岭区、清徐县、阳曲县、小店区)抚州市(临川区、东乡区、南丰县、资溪县、宜黄县、黎川县、金溪县、乐安县、广昌县、崇仁县、南城县)

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

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

兰州市(城关区、七里河区、皋兰县、西固区、安宁区、永登县、红古区、榆中县)

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

鸡西市(虎林市、梨树区、滴道区、麻山区、城子河区、鸡冠区、鸡东县、密山市、恒山区)

滨州市(无棣县、沾化区、邹平市、惠民县、博兴县、阳信县、滨城区)

贺州市(富川瑶族自治县、八步区、钟山县、平桂区、昭平县)

阳江市(阳春市、江城区、阳东区、阳西县)

银川市(金凤区、永宁县、贺兰县、西夏区、灵武市、兴庆区)

塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、乌苏市、塔城市、裕民县、托里县、沙湾市)

阿里地区(噶尔县、改则县、普兰县、日土县、革吉县、措勤县、札达县)

济宁市(曲阜市、金乡县、汶上县、任城区、微山县、邹城市、鱼台县、梁山县、泗水县、嘉祥县、兖州区)

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

韶关市(南雄市、新丰县、曲江区、乳源瑶族自治县、乐昌市、浈江区、翁源县、始兴县、仁化县、武江区)

衡水市(枣强县、景县、冀州区、故城县、阜城县、桃城区、深州市、安平县、饶阳县、武强县、武邑县)

固原市(泾源县、西吉县、原州区、彭阳县、隆德县)

　　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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