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中山市

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

定西市(安定区、渭源县、陇西县、岷县、通渭县、临洮县、漳县)

毕节市(赫章县、纳雍县、黔西市、织金县、金沙县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区)  烟台市(蓬莱区、招远市、海阳市、莱山区、莱阳市、福山区、栖霞市、芝罘区、牟平区、莱州市、龙口市)

晋中市(介休市、左权县、平遥县、灵石县、和顺县、昔阳县、寿阳县、榆社县、榆次区、祁县、太谷区)

淮北市(相山区、杜集区、烈山区、濉溪县)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、若羌县、且末县、轮台县、博湖县、和硕县、尉犁县、和静县、焉耆回族自治县)

沈阳市(沈河区、新民市、浑南区、辽中区、沈北新区、大东区、和平区、皇姑区、苏家屯区、康平县、法库县、于洪区、铁西区)  洛阳市(新安县、嵩县、栾川县、涧西区、宜阳县、老城区、孟津区、偃师区、汝阳县、西工区、洛宁县、瀍河回族区、伊川县、洛龙区)

淮南市(潘集区、田家庵区、谢家集区、大通区、凤台县、八公山区、寿县)

抚顺市(东洲区、望花区、清原满族自治县、新抚区、新宾满族自治县、抚顺县、顺城区)

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

内江市(威远县、资中县、东兴区、市中区、隆昌市)

晋城市(城区、陵川县、沁水县、阳城县、泽州县、高平市)

保山市(龙陵县、腾冲市、施甸县、昌宁县、隆阳区)

福州市(晋安区、马尾区、长乐区、闽侯县、福清市、永泰县、罗源县、闽清县、鼓楼区、连江县、台江区、仓山区、平潭县)

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

泸州市(纳溪区、叙永县、江阳区、龙马潭区、泸县、合江县、古蔺县)

许昌市(建安区、魏都区、禹州市、襄城县、鄢陵县、长葛市)

盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)

广西壮族自治区

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、凤凰县、古丈县、吉首市、龙山县、保靖县、花垣县、永顺县)

忻州市(繁峙县、偏关县、忻府区、保德县、五台县、神池县、定襄县、原平市、五寨县、岢岚县、静乐县、河曲县、宁武县、代县)

漯河市(源汇区、郾城区、召陵区、临颍县、舞阳县)

平凉市(崆峒区、灵台县、庄浪县、泾川县、崇信县、静宁县、华亭市)

茂名市(茂南区、高州市、化州市、信宜市、电白区)

龙岩市(长汀县、连城县、永定区、漳平市、新罗区、武平县、上杭县)

临沧市(耿马傣族佤族自治县、凤庆县、云县、镇康县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、沧源佤族自治县)

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

鞍山市(台安县、立山区、铁西区、千山区、岫岩满族自治县、铁东区、海城市)

安阳市(安阳县、林州市、北关区、龙安区、内黄县、文峰区、汤阴县、滑县、殷都区)

衡阳市(珠晖区、石鼓区、衡山县、衡南县、衡东县、南岳区、常宁市、祁东县、雁峰区、蒸湘区、衡阳县、耒阳市)  和田地区(和田市、洛浦县、策勒县、和田县、于田县、皮山县、墨玉县、民丰县)

吕梁市(交口县、石楼县、汾阳市、中阳县、兴县、交城县、临县、文水县、孝义市、柳林县、方山县、岚县、离石区)

南通市(通州区、海门区、海安市、如皋市、如东县、崇川区、启东市)

贺州市(平桂区、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、钟山县)长春市(南关区、双阳区、朝阳区、公主岭市、绿园区、德惠市、农安县、榆树市、宽城区、九台区、二道区)

吴忠市(红寺堡区、利通区、青铜峡市、同心县、盐池县)  南京市(建邺区、玄武区、高淳区、六合区、浦口区、溧水区、雨花台区、秦淮区、江宁区、栖霞区、鼓楼区)

黄石市(阳新县、大冶市、下陆区、黄石港区、铁山区、西塞山区)

枣庄市(薛城区、市中区、峄城区、滕州市、台儿庄区、山亭区)

宝鸡市(眉县、金台区、渭滨区、岐山县、凤翔区、千阳县、陈仓区、陇县、麟游县、太白县、扶风县、凤县)凉山彝族自治州(木里藏族自治县、越西县、德昌县、宁南县、盐源县、喜德县、普格县、美姑县、西昌市、冕宁县、昭觉县、金阳县、会东县、布拖县、雷波县、甘洛县、会理市)

大同市(阳高县、云州区、云冈区、左云县、天镇县、新荣区、灵丘县、浑源县、平城区、广灵县)

新余市(渝水区、分宜县)

六安市(霍山县、舒城县、金安区、叶集区、裕安区、金寨县、霍邱县)

广元市(朝天区、利州区、剑阁县、苍溪县、青川县、旺苍县、昭化区)

滨州市(无棣县、滨城区、博兴县、阳信县、沾化区、邹平市、惠民县)

甘南藏族自治州(迭部县、舟曲县、夏河县、玛曲县、合作市、临潭县、卓尼县、碌曲县)

赣州市(上犹县、全南县、信丰县、于都县、宁都县、兴国县、龙南市、定南县、安远县、章贡区、寻乌县、大余县、南康区、石城县、瑞金市、崇义县、会昌县、赣县区)

滁州市(南谯区、天长市、明光市、来安县、定远县、琅琊区、凤阳县、全椒县)

泰安市(泰山区、新泰市、肥城市、东平县、宁阳县、岱岳区)

江门市(台山市、蓬江区、开平市、江海区、新会区、恩平市、鹤山市)

阿里地区(札达县、日土县、噶尔县、措勤县、革吉县、普兰县、改则县)

铜陵市(郊区、铜官区、枞阳县、义安区)

广安市(武胜县、岳池县、邻水县、前锋区、华蓥市、广安区)

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

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

自贡市(富顺县、荣县、自流井区、贡井区、沿滩区、大安区)

　　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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