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

无锡市(滨湖区、锡山区、宜兴市、惠山区、新吴区、江阴市、梁溪区)

贺州市(平桂区、八步区、富川瑶族自治县、昭平县、钟山县)

深圳市(宝安区、龙岗区、龙华区、光明区、盐田区、福田区、南山区、罗湖区、坪山区)  日照市(莒县、五莲县、东港区、岚山区)

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

延边朝鲜族自治州(龙井市、和龙市、敦化市、图们市、安图县、珲春市、汪清县、延吉市)

石家庄市(赞皇县、灵寿县、辛集市、高邑县、桥西区、晋州市、新华区、栾城区、行唐县、长安区、藁城区、元氏县、新乐市、平山县、井陉县、赵县、鹿泉区、无极县、正定县、井陉矿区、深泽县、裕华区)镇江市(扬中市、丹徒区、京口区、润州区、丹阳市、句容市)

温州市(龙湾区、乐清市、龙港市、永嘉县、平阳县、苍南县、鹿城区、瓯海区、瑞安市、泰顺县、文成县、洞头区)  宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县)

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

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

三明市(三元区、明溪县、大田县、将乐县、清流县、建宁县、宁化县、永安市、沙县区、泰宁县、尤溪县)

南阳市(南召县、社旗县、桐柏县、唐河县、西峡县、方城县、卧龙区、内乡县、邓州市、新野县、宛城区、镇平县、淅川县)

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

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

漳州市(诏安县、平和县、东山县、龙文区、华安县、云霄县、南靖县、龙海区、漳浦县、长泰区、芗城区)

平凉市(静宁县、崆峒区、庄浪县、崇信县、泾川县、华亭市、灵台县)

随州市(曾都区、随县、广水市)

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

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

哈尔滨市(通河县、香坊区、道里区、方正县、五常市、延寿县、阿城区、尚志市、依兰县、呼兰区、木兰县、平房区、宾县、松北区、双城区、南岗区、巴彦县、道外区)

西藏自治区

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

钦州市(钦南区、钦北区、浦北县、灵山县)

梅州市(五华县、丰顺县、平远县、梅江区、梅县区、大埔县、蕉岭县、兴宁市)

商丘市(民权县、睢县、宁陵县、睢阳区、柘城县、梁园区、虞城县、永城市、夏邑县)

汕头市(潮阳区、龙湖区、濠江区、南澳县、潮南区、金平区、澄海区)

宝鸡市(麟游县、扶风县、眉县、渭滨区、太白县、金台区、岐山县、陇县、凤翔区、千阳县、陈仓区、凤县)

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

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

黄冈市(英山县、武穴市、罗田县、麻城市、红安县、黄梅县、蕲春县、团风县、浠水县、黄州区)

永州市(江永县、道县、东安县、新田县、宁远县、江华瑶族自治县、冷水滩区、祁阳市、零陵区、双牌县、蓝山县)  陇南市(武都区、康县、成县、文县、礼县、两当县、徽县、宕昌县、西和县)

泉州市(德化县、洛江区、晋江市、石狮市、安溪县、丰泽区、惠安县、永春县、鲤城区、南安市、金门县、泉港区)

张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)

贵港市(桂平市、港北区、港南区、覃塘区、平南县)佳木斯市(东风区、汤原县、前进区、桦南县、郊区、同江市、向阳区、抚远市、富锦市、桦川县)

河池市(环江毛南族自治县、天峨县、宜州区、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、南丹县、金城江区、凤山县、罗城仫佬族自治县、东兰县、巴马瑶族自治县)  果洛藏族自治州(班玛县、甘德县、玛多县、久治县、达日县、玛沁县)

通化市(二道江区、通化县、梅河口市、东昌区、辉南县、集安市、柳河县)

德州市(齐河县、平原县、宁津县、临邑县、禹城市、陵城区、乐陵市、武城县、德城区、庆云县、夏津县)

洛阳市(汝阳县、老城区、宜阳县、西工区、瀍河回族区、栾川县、新安县、涧西区、伊川县、洛宁县、嵩县、洛龙区、偃师区、孟津区)汉中市(西乡县、佛坪县、南郑区、城固县、宁强县、勉县、汉台区、留坝县、略阳县、洋县、镇巴县)

和田地区(皮山县、洛浦县、和田市、策勒县、民丰县、于田县、墨玉县、和田县)

雅安市(芦山县、天全县、雨城区、宝兴县、荥经县、石棉县、名山区、汉源县)

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

白城市(通榆县、洮南市、洮北区、大安市、镇赉县)

肇庆市(怀集县、封开县、高要区、四会市、鼎湖区、广宁县、端州区、德庆县)

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

吉安市(泰和县、青原区、安福县、遂川县、吉州区、井冈山市、万安县、吉安县、新干县、峡江县、永丰县、吉水县、永新县)

滁州市(来安县、南谯区、琅琊区、定远县、明光市、凤阳县、全椒县、天长市)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、德令哈市、都兰县、格尔木市、茫崖市、天峻县)

林芝市(巴宜区、工布江达县、米林市、墨脱县、朗县、察隅县、波密县)

呼伦贝尔市(额尔古纳市、鄂温克族自治旗、扎赉诺尔区、海拉尔区、牙克石市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、满洲里市、阿荣旗、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、鄂伦春自治旗、根河市)

绍兴市(诸暨市、新昌县、上虞区、嵊州市、越城区、柯桥区)

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

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

天水市(甘谷县、张家川回族自治县、清水县、武山县、秦安县、秦州区、麦积区)

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

　　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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