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河源市(和平县、龙川县、紫金县、东源县、源城区、连平县)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

百色市(田林县、乐业县、凌云县、西林县、靖西市、那坡县、田东县、隆林各族自治县、右江区、平果市、德保县、田阳区)

太原市(清徐县、小店区、迎泽区、阳曲县、尖草坪区、万柏林区、晋源区、古交市、娄烦县、杏花岭区)

衡阳市(石鼓区、南岳区、衡南县、祁东县、珠晖区、衡阳县、蒸湘区、衡山县、耒阳市、雁峰区、常宁市、衡东县)

黄山市(屯溪区、黟县、徽州区、黄山区、歙县、休宁县、祁门县)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

东营市(广饶县、垦利区、河口区、利津县、东营区)

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

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

天津市(静海区、滨海新区、津南区、和平区、河东区、北辰区、红桥区、南开区、河西区、蓟州区、东丽区、武清区、河北区、宁河区、宝坻区、西青区)

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

张家口市(赤城县、怀安县、阳原县、崇礼区、涿鹿县、桥西区、怀来县、蔚县、万全区、桥东区、张北县、沽源县、康保县、下花园区、尚义县、宣化区)

新余市(渝水区、分宜县)

贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、钟山县、平桂区、八步区)

萍乡市(莲花县、湘东区、安源区、芦溪县、上栗县)

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

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

牡丹江市(海林市、东安区、穆棱市、宁安市、爱民区、林口县、阳明区、绥芬河市、西安区、东宁市)

昌吉回族自治州(昌吉市、木垒哈萨克自治县、奇台县、玛纳斯县、阜康市、吉木萨尔县、呼图壁县)

广西壮族自治区

白山市(靖宇县、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市、江源区、抚松县)

阜阳市(颍州区、颍东区、界首市、太和县、临泉县、颍上县、颍泉区、阜南县)

长春市(双阳区、朝阳区、南关区、德惠市、公主岭市、绿园区、二道区、九台区、榆树市、农安县、宽城区)

喀什地区(泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、英吉沙县、伽师县、岳普湖县、喀什市、巴楚县、疏勒县、莎车县、疏附县、麦盖提县)

黔西南布依族苗族自治州(望谟县、贞丰县、兴仁市、安龙县、兴义市、册亨县、普安县、晴隆县)

合肥市(瑶海区、庐江县、肥西县、包河区、长丰县、蜀山区、肥东县、巢湖市、庐阳区)

连云港市(连云区、东海县、海州区、赣榆区、灌南县、灌云县)

鄂尔多斯市(鄂托克旗、康巴什区、准格尔旗、乌审旗、杭锦旗、东胜区、达拉特旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗)

新乡市(凤泉区、原阳县、卫滨区、红旗区、延津县、封丘县、辉县市、卫辉市、牧野区、长垣市、新乡县、获嘉县)

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

荆州市(石首市、沙市区、松滋市、荆州区、江陵县、洪湖市、监利市、公安县)

甘孜藏族自治州(康定市、丹巴县、新龙县、道孚县、稻城县、理塘县、泸定县、得荣县、九龙县、德格县、白玉县、巴塘县、石渠县、炉霍县、甘孜县、乡城县、雅江县、色达县)

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

淮安市(淮阴区、清江浦区、金湖县、盱眙县、洪泽区、涟水县、淮安区)

淄博市(博山区、桓台县、高青县、淄川区、周村区、沂源县、张店区、临淄区)

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

大连市(沙河口区、旅顺口区、甘井子区、金州区、庄河市、瓦房店市、中山区、普兰店区、长海县、西岗区)

银川市(西夏区、贺兰县、金凤区、兴庆区、灵武市、永宁县)

三亚市(天涯区、吉阳区、海棠区、崖州区)

营口市(鲅鱼圈区、站前区、盖州市、西市区、大石桥市、老边区)

莆田市(涵江区、仙游县、秀屿区、城厢区、荔城区)

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

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

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

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

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

锦州市(凌海市、凌河区、北镇市、义县、太和区、黑山县、古塔区)

济南市(济阳区、长清区、平阴县、莱芜区、钢城区、市中区、历城区、商河县、槐荫区、章丘区、历下区、天桥区)

郑州市(上街区、中原区、惠济区、荥阳市、二七区、金水区、巩义市、登封市、新密市、新郑市、中牟县、管城回族区)

和田地区(民丰县、和田市、洛浦县、墨玉县、策勒县、和田县、皮山县、于田县)

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

驻马店市(泌阳县、西平县、遂平县、驿城区、确山县、正阳县、汝南县、平舆县、上蔡县、新蔡县)

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

果洛藏族自治州(玛沁县、班玛县、玛多县、甘德县、达日县、久治县)

海南藏族自治州(贵南县、同德县、贵德县、共和县、兴海县)

汉中市(汉台区、城固县、镇巴县、南郑区、西乡县、勉县、留坝县、洋县、略阳县、佛坪县、宁强县)

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

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

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

随州市(广水市、随县、曾都区)

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

绵阳市(游仙区、涪城区、盐亭县、安州区、梓潼县、北川羌族自治县、三台县、平武县、江油市)

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

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

佛山市(南海区、三水区、顺德区、高明区、禅城区)

阳泉市(城区、平定县、盂县、郊区、矿区)

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

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

西宁市(城北区、城中区、城东区、湟源县、城西区、湟中区、大通回族土族自治县)

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

塔城地区(托里县、塔城市、额敏县、沙湾市、乌苏市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县)

六安市(叶集区、裕安区、霍邱县、舒城县、霍山县、金寨县、金安区)

池州市(贵池区、东至县、石台县、青阳县)

林芝市(工布江达县、米林市、朗县、波密县、巴宜区、墨脱县、察隅县)

山南市(加查县、隆子县、扎囊县、措美县、桑日县、浪卡子县、贡嘎县、错那市、曲松县、洛扎县、琼结县、乃东区)

石河子市(铁门关市、北屯市、双河市、五家渠市、可克达拉市、白杨市、胡杨河市、图木舒克市、昆玉市、新星市、阿拉尔市)

桂林市(资源县、永福县、灌阳县、雁山区、兴安县、灵川县、恭城瑶族自治县、全州县、临桂区、象山区、阳朔县、平乐县、叠彩区、七星区、荔浦市、秀峰区、龙胜各族自治县)

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

玉林市(玉州区、兴业县、博白县、福绵区、容县、北流市、陆川县)

黑河市(爱辉区、嫩江市、北安市、五大连池市、孙吴县、逊克县)

  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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