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兴安盟(突泉县、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗)

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

郴州市(临武县、苏仙区、永兴县、嘉禾县、桂东县、宜章县、安仁县、北湖区、汝城县、桂阳县、资兴市)

西宁市(大通回族土族自治县、湟中区、城北区、城中区、湟源县、城西区、城东区)  甘南藏族自治州(舟曲县、卓尼县、碌曲县、夏河县、玛曲县、迭部县、临潭县、合作市)

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

伊春市(金林区、南岔县、嘉荫县、友好区、丰林县、伊美区、大箐山县、汤旺县、铁力市、乌翠区)

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

大理白族自治州(鹤庆县、洱源县、弥渡县、云龙县、宾川县、永平县、漾濞彝族自治县、祥云县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、剑川县、大理市)  怀化市(洪江市、中方县、溆浦县、新晃侗族自治县、辰溪县、芷江侗族自治县、会同县、鹤城区、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、通道侗族自治县、沅陵县)

连云港市(连云区、赣榆区、灌南县、灌云县、海州区、东海县)

渭南市(富平县、华阴市、白水县、蒲城县、韩城市、临渭区、合阳县、澄城县、华州区、大荔县、潼关县)

六盘水市(盘州市、水城区、六枝特区、钟山区)

宁夏回族自治区

葫芦岛市(绥中县、南票区、连山区、龙港区、兴城市、建昌县)

阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)

日照市(五莲县、岚山区、莒县、东港区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿合奇县、阿克陶县)

娄底市(涟源市、新化县、冷水江市、娄星区、双峰县)

池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)

遵义市(务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、仁怀市、赤水市、凤冈县、汇川区、余庆县、播州区、习水县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、红花岗区、湄潭县)

果洛藏族自治州(玛沁县、玛多县、甘德县、久治县、班玛县、达日县)

铜陵市(郊区、铜官区、义安区、枞阳县)

宜春市(宜丰县、靖安县、高安市、上高县、丰城市、铜鼓县、奉新县、万载县、袁州区、樟树市)

镇江市(丹徒区、丹阳市、润州区、京口区、扬中市、句容市)

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

南充市(营山县、仪陇县、阆中市、顺庆区、高坪区、蓬安县、南部县、西充县、嘉陵区)

北京市(房山区、怀柔区、平谷区、丰台区、海淀区、朝阳区、门头沟区、东城区、顺义区、昌平区、通州区、大兴区、西城区、石景山区、密云区、延庆区)

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

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开封市(通许县、尉氏县、兰考县、顺河回族区、龙亭区、鼓楼区、祥符区、杞县、禹王台区)

乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、兴和县、化德县、卓资县、四子王旗、商都县、集宁区、凉城县、丰镇市)

绍兴市(上虞区、柯桥区、嵊州市、新昌县、越城区、诸暨市)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、普定县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、西秀区、关岭布依族苗族自治县)  那曲市(安多县、尼玛县、色尼区、班戈县、比如县、索县、聂荣县、嘉黎县、巴青县、双湖县、申扎县)

汕头市(南澳县、澄海区、濠江区、金平区、潮南区、龙湖区、潮阳区)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

鞍山市(岫岩满族自治县、铁东区、立山区、千山区、海城市、台安县、铁西区)佛山市(南海区、顺德区、禅城区、高明区、三水区)

齐齐哈尔市(铁锋区、龙江县、建华区、梅里斯达斡尔族区、克山县、昂昂溪区、碾子山区、泰来县、克东县、拜泉县、富拉尔基区、龙沙区、甘南县、依安县、讷河市、富裕县)  安康市(旬阳市、镇坪县、紫阳县、平利县、宁陕县、汉滨区、石泉县、汉阴县、岚皋县、白河县)

武汉市(江岸区、新洲区、江夏区、硚口区、汉阳区、江汉区、蔡甸区、东西湖区、洪山区、武昌区、青山区、汉南区、黄陂区)

丹东市(东港市、凤城市、宽甸满族自治县、振安区、元宝区、振兴区)

贵港市(港北区、港南区、桂平市、覃塘区、平南县)黑河市(五大连池市、嫩江市、北安市、孙吴县、爱辉区、逊克县)

马鞍山市(雨山区、和县、当涂县、博望区、含山县、花山区)

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

西安市(新城区、临潼区、碑林区、阎良区、莲湖区、周至县、灞桥区、长安区、鄠邑区、蓝田县、雁塔区、高陵区、未央区)

广元市(昭化区、利州区、青川县、剑阁县、旺苍县、朝天区、苍溪县)

玉林市(玉州区、容县、兴业县、北流市、博白县、陆川县、福绵区)

大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、肇源县、萨尔图区、让胡路区、红岗区、林甸县、龙凤区、大同区)

淮南市(大通区、谢家集区、田家庵区、潘集区、凤台县、八公山区、寿县)

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

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

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

晋城市(阳城县、高平市、陵川县、泽州县、沁水县、城区)

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

岳阳市(湘阴县、临湘市、岳阳楼区、云溪区、君山区、汨罗市、平江县、岳阳县、华容县)

酒泉市(瓜州县、玉门市、肃州区、金塔县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市)

白山市(浑江区、靖宇县、江源区、临江市、抚松县、长白朝鲜族自治县)

承德市(双桥区、鹰手营子矿区、兴隆县、宽城满族自治县、平泉市、围场满族蒙古族自治县、承德县、隆化县、双滦区、丰宁满族自治县、滦平县)

　　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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