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五指山市(屯昌县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、文昌市、定安县、澄迈县、琼海市、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、万宁市、琼中黎族苗族自治县、临高县、东方市)

辽源市(西安区、龙山区、东辽县、东丰县)

益阳市(赫山区、安化县、南县、资阳区、桃江县、沅江市)

玉溪市(通海县、新平彝族傣族自治县、江川区、峨山彝族自治县、华宁县、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、红塔区)  安阳市(文峰区、安阳县、北关区、林州市、殷都区、内黄县、滑县、龙安区、汤阴县)

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

柳州市(城中区、三江侗族自治县、柳北区、柳城县、鹿寨县、融水苗族自治县、融安县、柳江区、鱼峰区、柳南区)

陇南市(宕昌县、礼县、徽县、两当县、西和县、成县、康县、武都区、文县)

宝鸡市(千阳县、陇县、眉县、岐山县、扶风县、渭滨区、金台区、凤翔区、陈仓区、麟游县、凤县、太白县)  赤峰市(敖汉旗、巴林右旗、红山区、元宝山区、阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、松山区、翁牛特旗、宁城县、克什克腾旗、林西县、巴林左旗)

北海市(合浦县、银海区、铁山港区、海城区)

六盘水市(水城区、钟山区、盘州市、六枝特区)

肇庆市(封开县、鼎湖区、广宁县、四会市、怀集县、端州区、高要区、德庆县)

邢台市(柏乡县、新河县、临西县、任泽区、巨鹿县、广宗县、沙河市、清河县、内丘县、临城县、信都区、宁晋县、威县、襄都区、南和区、南宫市、隆尧县、平乡县)

杭州市(拱墅区、上城区、钱塘区、桐庐县、西湖区、富阳区、临平区、临安区、萧山区、滨江区、淳安县、建德市、余杭区)

宿州市(埇桥区、砀山县、泗县、萧县、灵璧县)

景德镇市(浮梁县、乐平市、昌江区、珠山区)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、绿春县、元阳县、建水县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、弥勒市、开远市、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、个旧市、石屏县)

三沙市(西沙区、南沙区)

楚雄彝族自治州(元谋县、永仁县、南华县、楚雄市、双柏县、姚安县、武定县、大姚县、牟定县、禄丰市)

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

阳江市(江城区、阳西县、阳春市、阳东区)

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

烟台市(海阳市、栖霞市、龙口市、莱山区、招远市、福山区、蓬莱区、牟平区、莱州市、莱阳市、芝罘区)

武威市(凉州区、天祝藏族自治县、古浪县、民勤县)

吉林市(丰满区、昌邑区、龙潭区、船营区、磐石市、桦甸市、舒兰市、永吉县、蛟河市)

南京市(栖霞区、六合区、溧水区、建邺区、玄武区、鼓楼区、高淳区、浦口区、雨花台区、江宁区、秦淮区)

常德市(鼎城区、津市市、武陵区、桃源县、临澧县、澧县、汉寿县、石门县、安乡县)

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十堰市(茅箭区、竹山县、房县、郧西县、张湾区、郧阳区、丹江口市、竹溪县)

萍乡市(莲花县、芦溪县、上栗县、安源区、湘东区)

泰安市(新泰市、宁阳县、泰山区、肥城市、东平县、岱岳区)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、龙山县、永顺县、保靖县、凤凰县、花垣县、古丈县、吉首市)  延边朝鲜族自治州(汪清县、图们市、敦化市、龙井市、安图县、延吉市、和龙市、珲春市)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

运城市(平陆县、垣曲县、闻喜县、稷山县、盐湖区、芮城县、万荣县、临猗县、永济市、河津市、新绛县、绛县、夏县)

齐齐哈尔市(昂昂溪区、富拉尔基区、建华区、铁锋区、泰来县、依安县、克东县、龙江县、碾子山区、甘南县、讷河市、拜泉县、克山县、富裕县、梅里斯达斡尔族区、龙沙区)大理白族自治州(弥渡县、巍山彝族回族自治县、洱源县、云龙县、宾川县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、大理市、剑川县、祥云县、鹤庆县、永平县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)  许昌市(建安区、襄城县、鄢陵县、魏都区、禹州市、长葛市)

阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、茂县、九寨沟县、壤塘县、松潘县、小金县、汶川县、理县、黑水县、金川县、马尔康市、若尔盖县、红原县)

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

长沙市(望城区、宁乡市、天心区、岳麓区、雨花区、浏阳市、芙蓉区、开福区、长沙县)大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

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

淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)

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

丽江市(华坪县、古城区、永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)

白城市(镇赉县、大安市、洮北区、洮南市、通榆县)

香港特别行政区

荆门市(京山市、钟祥市、东宝区、沙洋县、掇刀区)

兰州市(红古区、永登县、城关区、皋兰县、安宁区、西固区、七里河区、榆中县)

汕尾市(陆河县、海丰县、城区、陆丰市)

临夏回族自治州(永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏县、和政县、临夏市、广河县、康乐县)

阜新市(海州区、细河区、清河门区、太平区、阜新蒙古族自治县、彰武县、新邱区)

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

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

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

张掖市(民乐县、临泽县、山丹县、甘州区、肃南裕固族自治县、高台县)

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

　　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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