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全国服务区域：
四平市(双辽市、铁西区、伊通满族自治县、梨树县、铁东区)
铁岭市(调兵山市、清河区、铁岭县、昌图县、银州区、西丰县、开原市)
西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
通化市(梅河口市、集安市、辉南县、东昌区、柳河县、通化县、二道江区)
三沙市(南沙区、西沙区)
成都市(武侯区、简阳市、双流区、蒲江县、彭州市、新都区、新津区、都江堰市、锦江区、邛崃市、金堂县、青羊区、青白江区、大邑县、崇州市、温江区、龙泉驿区、郫都区、成华区、金牛区)
大理白族自治州(洱源县、剑川县、漾濞彝族自治县、大理市、南涧彝族自治县、宾川县、弥渡县、鹤庆县、永平县、云龙县、祥云县、巍山彝族回族自治县)
承德市(宽城满族自治县、滦平县、双桥区、承德县、隆化县、平泉市、兴隆县、鹰手营子矿区、双滦区、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县)
随州市(曾都区、广水市、随县)
丽水市(景宁畲族自治县、莲都区、青田县、松阳县、云和县、遂昌县、缙云县、庆元县、龙泉市)
邯郸市(肥乡区、曲周县、复兴区、峰峰矿区、永年区、邯山区、成安县、广平县、磁县、临漳县、涉县、鸡泽县、魏县、馆陶县、邱县、丛台区、武安市、大名县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)
三明市(沙县区、尤溪县、清流县、泰宁县、三元区、将乐县、永安市、建宁县、宁化县、明溪县、大田县)
呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、扎赉诺尔区、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎兰屯市、鄂温克族自治旗、根河市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、鄂伦春自治旗、满洲里市、额尔古纳市、海拉尔区、牙克石市)
张家口市(宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、桥西区、赤城县、沽源县、桥东区、阳原县、康保县、蔚县、涿鹿县、张北县、怀安县、尚义县、怀来县)
天津市(和平区、宁河区、蓟州区、武清区、静海区、北辰区、南开区、津南区、东丽区、滨海新区、河东区、河西区、宝坻区、河北区、红桥区、西青区)
楚雄彝族自治州(武定县、禄丰市、元谋县、楚雄市、牟定县、永仁县、姚安县、南华县、大姚县、双柏县)
金昌市(金川区、永昌县)
昌都市(左贡县、卡若区、芒康县、丁青县、类乌齐县、边坝县、江达县、贡觉县、察雅县、八宿县、洛隆县)
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、屏边苗族自治县、开远市、石屏县、建水县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、红河县、弥勒市、元阳县、泸西县、河口瑶族自治县)
驻马店市(汝南县、新蔡县、上蔡县、平舆县、驿城区、遂平县、确山县、正阳县、西平县、泌阳县)
北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)
塔城地区(沙湾市、乌苏市、裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、托里县)
齐齐哈尔市(龙江县、甘南县、讷河市、昂昂溪区、富裕县、泰来县、碾子山区、依安县、克东县、铁锋区、龙沙区、建华区、富拉尔基区、克山县、梅里斯达斡尔族区、拜泉县)
平凉市(庄浪县、泾川县、崆峒区、华亭市、崇信县、灵台县、静宁县)
永州市(江华瑶族自治县、双牌县、东安县、道县、零陵区、新田县、江永县、蓝山县、宁远县、祁阳市、冷水滩区)
绥化市(肇东市、海伦市、明水县、庆安县、北林区、安达市、绥棱县、兰西县、青冈县、望奎县)
银川市(灵武市、贺兰县、西夏区、永宁县、金凤区、兴庆区)
日喀则市(谢通门县、桑珠孜区、聂拉木县、仲巴县、定日县、南木林县、白朗县、昂仁县、仁布县、吉隆县、亚东县、萨迦县、康马县、岗巴县、萨嘎县、定结县、拉孜县、江孜县)
马鞍山市(含山县、和县、雨山区、博望区、当涂县、花山区)
香港特别行政区
淮北市(杜集区、相山区、烈山区、濉溪县)
兰州市(永登县、西固区、安宁区、红古区、皋兰县、榆中县、城关区、七里河区)
营口市(老边区、大石桥市、西市区、站前区、盖州市、鲅鱼圈区)
临夏回族自治州(永靖县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县、临夏市、临夏县、东乡族自治县、广河县)
临汾市(安泽县、隰县、侯马市、襄汾县、曲沃县、翼城县、霍州市、古县、尧都区、蒲县、大宁县、永和县、浮山县、洪洞县、乡宁县、吉县、汾西县)
大同市(天镇县、云冈区、灵丘县、平城区、新荣区、左云县、广灵县、阳高县、云州区、浑源县)
濮阳市(范县、清丰县、南乐县、华龙区、台前县、濮阳县)
海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)
鹤壁市(山城区、浚县、淇滨区、鹤山区、淇县)
荆门市(京山市、掇刀区、沙洋县、钟祥市、东宝区)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
朝阳市(双塔区、北票市、龙城区、凌源市、朝阳县、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
杭州市(萧山区、钱塘区、拱墅区、西湖区、富阳区、淳安县、余杭区、桐庐县、滨江区、建德市、临安区、上城区、临平区)
滨州市(滨城区、无棣县、邹平市、沾化区、博兴县、惠民县、阳信县)
湘西土家族苗族自治州(龙山县、花垣县、保靖县、吉首市、永顺县、泸溪县、凤凰县、古丈县)
咸阳市(彬州市、泾阳县、长武县、渭城区、永寿县、三原县、兴平市、淳化县、杨陵区、旬邑县、武功县、乾县、秦都区、礼泉县)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
商洛市(丹凤县、山阳县、镇安县、柞水县、商州区、洛南县、商南县)
遂宁市(安居区、大英县、船山区、蓬溪县、射洪市)
黔西南布依族苗族自治州(普安县、贞丰县、晴隆县、望谟县、安龙县、兴义市、兴仁市、册亨县)
乐山市(犍为县、沐川县、峨边彝族自治县、金口河区、井研县、五通桥区、夹江县、马边彝族自治县、峨眉山市、市中区、沙湾区)
嘉峪关市
凉山彝族自治州(会东县、美姑县、甘洛县、雷波县、冕宁县、木里藏族自治县、德昌县、昭觉县、西昌市、越西县、会理市、普格县、布拖县、金阳县、宁南县、喜德县、盐源县)
信阳市(浉河区、平桥区、光山县、潢川县、淮滨县、新县、罗山县、固始县、息县、商城县)
新余市(渝水区、分宜县)
宿州市(萧县、埇桥区、泗县、灵璧县、砀山县)
儋州市
洛阳市(偃师区、洛宁县、栾川县、洛龙区、西工区、孟津区、汝阳县、新安县、老城区、宜阳县、伊川县、嵩县、瀍河回族区、涧西区)
宜春市(上高县、丰城市、高安市、铜鼓县、袁州区、奉新县、樟树市、宜丰县、靖安县、万载县)
甘孜藏族自治州(道孚县、丹巴县、稻城县、新龙县、巴塘县、德格县、炉霍县、色达县、甘孜县、康定市、石渠县、得荣县、乡城县、泸定县、雅江县、九龙县、理塘县、白玉县)
衡水市(饶阳县、深州市、武邑县、故城县、武强县、阜城县、枣强县、桃城区、冀州区、安平县、景县)
淄博市(临淄区、博山区、高青县、淄川区、周村区、沂源县、桓台县、张店区)
百色市(右江区、平果市、乐业县、隆林各族自治县、田阳区、那坡县、凌云县、西林县、德保县、田林县、田东县、靖西市)
湘潭市(雨湖区、湘乡市、韶山市、岳塘区、湘潭县)
宁德市(柘荣县、周宁县、蕉城区、寿宁县、霞浦县、古田县、福安市、屏南县、福鼎市)
张家界市(永定区、桑植县、慈利县、武陵源区)
菏泽市(牡丹区、郓城县、成武县、鄄城县、曹县、单县、巨野县、定陶区、东明县)
茂名市(信宜市、化州市、茂南区、高州市、电白区)
玉林市(陆川县、容县、福绵区、博白县、玉州区、北流市、兴业县)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)
许昌市(长葛市、鄢陵县、魏都区、禹州市、建安区、襄城县)
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南宁市(上林县、兴宁区、良庆区、青秀区、西乡塘区、邕宁区、马山县、隆安县、横州市、宾阳县、江南区、武鸣区)
福州市(晋安区、平潭县、永泰县、连江县、闽清县、长乐区、仓山区、鼓楼区、台江区、福清市、罗源县、闽侯县、马尾区)
荆州市(松滋市、监利市、荆州区、公安县、沙市区、石首市、洪湖市、江陵县)
山南市(洛扎县、贡嘎县、琼结县、隆子县、加查县、扎囊县、曲松县、措美县、桑日县、乃东区、错那市、浪卡子县)
九江市(彭泽县、柴桑区、修水县、武宁县、德安县、瑞昌市、庐山市、浔阳区、都昌县、湖口县、永修县、共青城市、濂溪区)
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中山市
辽阳市(灯塔市、宏伟区、太子河区、弓长岭区、辽阳县、白塔区、文圣区)
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吉林市(昌邑区、磐石市、桦甸市、永吉县、船营区、丰满区、龙潭区、蛟河市、舒兰市)
黄冈市(团风县、武穴市、红安县、麻城市、罗田县、黄州区、英山县、浠水县、黄梅县、蕲春县)
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黑河市(五大连池市、逊克县、北安市、爱辉区、孙吴县、嫩江市)
果洛藏族自治州(班玛县、甘德县、玛沁县、久治县、玛多县、达日县)
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长治市(襄垣县、潞州区、屯留区、沁源县、沁县、上党区、潞城区、黎城县、长子县、壶关县、武乡县、平顺县)
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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新闻结尾
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