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汕尾市(城区、海丰县、陆河县、陆丰市)

贵港市(港南区、覃塘区、平南县、港北区、桂平市)

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

芜湖市(湾沚区、弋江区、鸠江区、繁昌区、南陵县、镜湖区、无为市)  信阳市(息县、新县、固始县、潢川县、商城县、平桥区、光山县、罗山县、浉河区、淮滨县)

固原市(西吉县、隆德县、原州区、彭阳县、泾源县)

达州市(宣汉县、渠县、开江县、大竹县、达川区、万源市、通川区)

上海市(黄浦区、崇明区、松江区、金山区、嘉定区、虹口区、普陀区、杨浦区、宝山区、青浦区、闵行区、浦东新区、徐汇区、静安区、奉贤区、长宁区)

焦作市(沁阳市、解放区、孟州市、修武县、博爱县、中站区、山阳区、武陟县、马村区、温县)  平凉市(崆峒区、灵台县、静宁县、泾川县、崇信县、华亭市、庄浪县)

通辽市(霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、开鲁县、奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、库伦旗)

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

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

荆州市(松滋市、江陵县、公安县、洪湖市、监利市、沙市区、荆州区、石首市)

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

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

广元市(青川县、昭化区、旺苍县、剑阁县、朝天区、苍溪县、利州区)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、天峻县、乌兰县、都兰县、德令哈市、格尔木市)

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

白城市(大安市、洮北区、洮南市、通榆县、镇赉县)

吴忠市(青铜峡市、红寺堡区、同心县、盐池县、利通区)

朔州市(右玉县、山阴县、怀仁市、朔城区、应县、平鲁区)

本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、溪湖区、平山区、本溪满族自治县、明山区)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)

惠州市(惠阳区、博罗县、惠东县、惠城区、龙门县)

伊犁哈萨克自治州(巩留县、特克斯县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、霍城县、昭苏县、伊宁市、奎屯市、尼勒克县、新源县、伊宁县)

阿勒泰地区(吉木乃县、青河县、富蕴县、阿勒泰市、福海县、哈巴河县、布尔津县)

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沧州市(任丘市、泊头市、河间市、肃宁县、吴桥县、海兴县、运河区、孟村回族自治县、献县、沧县、新华区、青县、南皮县、黄骅市、东光县、盐山县)

永州市(零陵区、双牌县、道县、冷水滩区、东安县、蓝山县、宁远县、祁阳市、江华瑶族自治县、江永县、新田县)

泰安市(东平县、新泰市、肥城市、岱岳区、宁阳县、泰山区)

大同市(天镇县、新荣区、灵丘县、阳高县、云州区、云冈区、浑源县、左云县、平城区、广灵县)  昌吉回族自治州(阜康市、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县、昌吉市、奇台县、呼图壁县、吉木萨尔县)

九江市(永修县、濂溪区、修水县、都昌县、彭泽县、瑞昌市、湖口县、浔阳区、武宁县、德安县、庐山市、柴桑区、共青城市)

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

南通市(海门区、如皋市、通州区、如东县、崇川区、启东市、海安市)福州市(马尾区、闽清县、闽侯县、罗源县、平潭县、永泰县、福清市、台江区、连江县、晋安区、仓山区、鼓楼区、长乐区)

张掖市(甘州区、山丹县、高台县、肃南裕固族自治县、临泽县、民乐县)  漯河市(临颍县、郾城区、舞阳县、源汇区、召陵区)

眉山市(青神县、丹棱县、仁寿县、洪雅县、东坡区、彭山区)

遂宁市(大英县、射洪市、蓬溪县、船山区、安居区)

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

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

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

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

中山市

潍坊市(寿光市、高密市、奎文区、坊子区、安丘市、昌乐县、诸城市、青州市、寒亭区、昌邑市、潍城区、临朐县)

宣城市(泾县、广德市、郎溪县、宁国市、绩溪县、宣州区、旌德县)

金华市(磐安县、义乌市、东阳市、浦江县、金东区、兰溪市、武义县、婺城区、永康市)

延安市(延川县、黄陵县、子长市、洛川县、安塞区、黄龙县、甘泉县、富县、宝塔区、宜川县、志丹县、吴起县、延长县)

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

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

雅安市(名山区、石棉县、荥经县、雨城区、汉源县、宝兴县、芦山县、天全县)

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

银川市(兴庆区、永宁县、西夏区、灵武市、贺兰县、金凤区)

濮阳市(濮阳县、华龙区、南乐县、清丰县、台前县、范县)

河源市(源城区、和平县、龙川县、紫金县、连平县、东源县)

铜陵市(铜官区、枞阳县、义安区、郊区)

　　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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