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全国服务区域：
佳木斯市(汤原县、前进区、向阳区、同江市、郊区、富锦市、东风区、抚远市、桦川县、桦南县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
滨州市(惠民县、无棣县、邹平市、沾化区、滨城区、阳信县、博兴县)
商丘市(宁陵县、民权县、睢县、夏邑县、梁园区、柘城县、睢阳区、永城市、虞城县)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
忻州市(代县、偏关县、河曲县、原平市、定襄县、静乐县、神池县、五台县、岢岚县、繁峙县、宁武县、忻府区、五寨县、保德县)
漯河市(临颍县、召陵区、舞阳县、源汇区、郾城区)
南宁市(青秀区、隆安县、马山县、邕宁区、兴宁区、良庆区、西乡塘区、江南区、上林县、武鸣区、横州市、宾阳县)
无锡市(宜兴市、梁溪区、江阴市、惠山区、滨湖区、锡山区、新吴区)
兴安盟(扎赉特旗、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗)
凉山彝族自治州(会东县、昭觉县、越西县、德昌县、盐源县、甘洛县、布拖县、西昌市、金阳县、普格县、会理市、喜德县、宁南县、冕宁县、美姑县、雷波县、木里藏族自治县)
承德市(兴隆县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、双桥区、隆化县、承德县、丰宁满族自治县、滦平县、双滦区、平泉市)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
杭州市(钱塘区、淳安县、桐庐县、西湖区、临安区、萧山区、上城区、富阳区、滨江区、拱墅区、临平区、余杭区、建德市)
贺州市(富川瑶族自治县、八步区、钟山县、昭平县、平桂区)
扬州市(广陵区、仪征市、高邮市、邗江区、江都区、宝应县)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
毕节市(纳雍县、黔西市、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、大方县、织金县、七星关区)
赤峰市(元宝山区、翁牛特旗、林西县、松山区、巴林左旗、红山区、巴林右旗、敖汉旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、宁城县)
邢台市(临城县、内丘县、襄都区、威县、信都区、清河县、广宗县、南和区、隆尧县、新河县、南宫市、柏乡县、任泽区、沙河市、临西县、平乡县、巨鹿县、宁晋县)
南阳市(桐柏县、唐河县、内乡县、淅川县、西峡县、邓州市、方城县、新野县、南召县、镇平县、卧龙区、宛城区、社旗县)
肇庆市(四会市、德庆县、端州区、封开县、鼎湖区、怀集县、高要区、广宁县)
南充市(蓬安县、阆中市、南部县、营山县、高坪区、西充县、仪陇县、嘉陵区、顺庆区)
塔城地区(沙湾市、塔城市、乌苏市、额敏县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县)
乐山市(井研县、沐川县、夹江县、马边彝族自治县、五通桥区、峨边彝族自治县、峨眉山市、金口河区、市中区、沙湾区、犍为县)
鹤壁市(鹤山区、山城区、淇县、浚县、淇滨区)
晋城市(泽州县、阳城县、城区、陵川县、沁水县、高平市)
武汉市(黄陂区、江岸区、汉南区、东西湖区、江夏区、江汉区、硚口区、青山区、蔡甸区、汉阳区、洪山区、武昌区、新洲区)
陇南市(成县、宕昌县、西和县、武都区、徽县、康县、文县、礼县、两当县)
锦州市(凌海市、黑山县、古塔区、义县、太和区、北镇市、凌河区)
呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、阿荣旗、海拉尔区、额尔古纳市、满洲里市、鄂温克族自治旗、根河市、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、陈巴尔虎旗)
西宁市(城中区、城西区、湟源县、大通回族土族自治县、城北区、湟中区、城东区)
广州市(越秀区、荔湾区、黄埔区、白云区、海珠区、天河区、增城区、从化区、番禺区、花都区、南沙区)
贵阳市(清镇市、云岩区、乌当区、开阳县、南明区、白云区、息烽县、观山湖区、修文县、花溪区)
攀枝花市(仁和区、米易县、西区、东区、盐边县)
新余市(分宜县、渝水区)
黔南布依族苗族自治州(罗甸县、福泉市、三都水族自治县、平塘县、贵定县、独山县、荔波县、惠水县、长顺县、龙里县、都匀市、瓮安县)
伊春市(乌翠区、金林区、丰林县、嘉荫县、汤旺县、伊美区、铁力市、南岔县、大箐山县、友好区)
鞍山市(铁西区、铁东区、台安县、海城市、千山区、岫岩满族自治县、立山区)
通化市(集安市、柳河县、通化县、辉南县、梅河口市、二道江区、东昌区)
郑州市(登封市、中原区、惠济区、二七区、上街区、管城回族区、中牟县、金水区、新郑市、巩义市、荥阳市、新密市)
梧州市(藤县、龙圩区、苍梧县、长洲区、万秀区、岑溪市、蒙山县)
德州市(齐河县、平原县、宁津县、陵城区、临邑县、禹城市、德城区、武城县、乐陵市、庆云县、夏津县)
徐州市(新沂市、沛县、邳州市、睢宁县、鼓楼区、云龙区、泉山区、贾汪区、丰县、铜山区)
固原市(西吉县、泾源县、原州区、彭阳县、隆德县)
铁岭市(调兵山市、昌图县、西丰县、清河区、银州区、铁岭县、开原市)
长治市(屯留区、黎城县、壶关县、潞城区、上党区、襄垣县、武乡县、沁县、潞州区、长子县、平顺县、沁源县)
重庆市(九龙坡区、北碚区、黔江区、綦江区、开州区、潼南区、云阳县、铜梁区、南川区、巫溪县、万州区、巫山县、城口县、渝北区、梁平区、沙坪坝区、长寿区、奉节县、武隆区、彭水苗族土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、渝中区、丰都县、璧山区、大足区、巴南区、江北区、大渡口区、垫江县、南岸区、江津区、永川区、合川区、酉阳土家族苗族自治县、荣昌区、涪陵区、石柱土家族自治县、忠县)
临汾市(侯马市、浮山县、隰县、曲沃县、吉县、汾西县、尧都区、永和县、大宁县、霍州市、襄汾县、古县、安泽县、洪洞县、蒲县、翼城县、乡宁县)
阜新市(细河区、阜新蒙古族自治县、清河门区、新邱区、海州区、太平区、彰武县)
宜春市(高安市、袁州区、铜鼓县、丰城市、靖安县、宜丰县、樟树市、奉新县、万载县、上高县)
榆林市(子洲县、靖边县、吴堡县、米脂县、横山区、榆阳区、绥德县、定边县、府谷县、清涧县、神木市、佳县)
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黄石市(黄石港区、下陆区、阳新县、铁山区、大冶市、西塞山区)
湖州市(安吉县、德清县、南浔区、长兴县、吴兴区)
遵义市(湄潭县、播州区、余庆县、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、赤水市、红花岗区、凤冈县、正安县、仁怀市、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、桐梓县、习水县)
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黔东南苗族侗族自治州(麻江县、锦屏县、黎平县、雷山县、岑巩县、丹寨县、施秉县、剑河县、台江县、三穗县、黄平县、天柱县、榕江县、镇远县、凯里市、从江县)
张家界市(永定区、慈利县、武陵源区、桑植县)
呼和浩特市(清水河县、托克托县、和林格尔县、回民区、新城区、武川县、土默特左旗、赛罕区、玉泉区)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
泰州市(姜堰区、兴化市、靖江市、泰兴市、海陵区、高港区)
张家口市(阳原县、张北县、赤城县、桥东区、康保县、怀来县、万全区、涿鹿县、崇礼区、尚义县、蔚县、桥西区、怀安县、沽源县、下花园区、宣化区)
吉安市(青原区、泰和县、新干县、万安县、吉水县、吉安县、遂川县、峡江县、永新县、吉州区、安福县、永丰县、井冈山市)
荆州市(公安县、荆州区、江陵县、石首市、沙市区、监利市、洪湖市、松滋市)
龙岩市(上杭县、武平县、漳平市、永定区、新罗区、连城县、长汀县)
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巴彦淖尔市(五原县、乌拉特前旗、杭锦后旗、磴口县、临河区、乌拉特中旗、乌拉特后旗)
抚顺市(新宾满族自治县、望花区、东洲区、顺城区、清原满族自治县、新抚区、抚顺县)
清远市(佛冈县、连南瑶族自治县、清城区、英德市、连山壮族瑶族自治县、清新区、连州市、阳山县)
雅安市(名山区、芦山县、雨城区、荥经县、天全县、石棉县、汉源县、宝兴县)
岳阳市(临湘市、湘阴县、平江县、华容县、汨罗市、云溪区、岳阳楼区、君山区、岳阳县)
儋州市
宿州市(灵璧县、泗县、埇桥区、萧县、砀山县)
连云港市(赣榆区、连云区、灌南县、东海县、灌云县、海州区)
三门峡市(卢氏县、义马市、渑池县、湖滨区、陕州区、灵宝市)
泰安市(东平县、肥城市、宁阳县、新泰市、岱岳区、泰山区)
渭南市(大荔县、临渭区、澄城县、潼关县、华阴市、华州区、合阳县、蒲城县、白水县、韩城市、富平县)
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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新闻结尾
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