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

抚顺市(清原满族自治县、望花区、新抚区、东洲区、顺城区、新宾满族自治县、抚顺县)

临夏回族自治州(康乐县、和政县、临夏市、临夏县、东乡族自治县、广河县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)

丽水市(云和县、松阳县、景宁畲族自治县、缙云县、莲都区、龙泉市、庆元县、遂昌县、青田县)  邢台市(南和区、平乡县、广宗县、宁晋县、临城县、内丘县、威县、襄都区、新河县、巨鹿县、清河县、临西县、信都区、隆尧县、柏乡县、沙河市、南宫市、任泽区)

威海市(荣成市、乳山市、环翠区、文登区)

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

常州市(武进区、金坛区、新北区、天宁区、钟楼区、溧阳市)

咸阳市(武功县、礼泉县、杨陵区、淳化县、乾县、永寿县、彬州市、秦都区、长武县、渭城区、兴平市、泾阳县、三原县、旬邑县)  舟山市(嵊泗县、普陀区、定海区、岱山县)

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

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

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

文山壮族苗族自治州(文山市、麻栗坡县、丘北县、广南县、砚山县、西畴县、富宁县、马关县)

广元市(苍溪县、剑阁县、朝天区、昭化区、旺苍县、利州区、青川县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

阿里地区(措勤县、日土县、改则县、札达县、普兰县、革吉县、噶尔县)

广西壮族自治区

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

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

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

德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、梁河县、瑞丽市、盈江县)

阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)

唐山市(玉田县、曹妃甸区、迁安市、路北区、丰南区、遵化市、路南区、滦南县、乐亭县、迁西县、丰润区、开平区、古冶区、滦州市)

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

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

广安市(广安区、武胜县、前锋区、岳池县、华蓥市、邻水县)

鸡西市(鸡冠区、城子河区、密山市、虎林市、鸡东县、恒山区、梨树区、滴道区、麻山区)

崇左市(宁明县、天等县、龙州县、凭祥市、大新县、江州区、扶绥县)

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玉林市(福绵区、容县、北流市、兴业县、玉州区、博白县、陆川县)

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

拉萨市(堆龙德庆区、墨竹工卡县、曲水县、尼木县、林周县、当雄县、城关区、达孜区)

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

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

梧州市(蒙山县、万秀区、藤县、长洲区、苍梧县、岑溪市、龙圩区)

金华市(东阳市、兰溪市、浦江县、磐安县、义乌市、武义县、永康市、婺城区、金东区)贺州市(富川瑶族自治县、平桂区、昭平县、八步区、钟山县)

张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)  云浮市(云城区、罗定市、郁南县、新兴县、云安区)

淮南市(田家庵区、八公山区、凤台县、寿县、谢家集区、潘集区、大通区)

澳门特别行政区

南宁市(江南区、良庆区、武鸣区、马山县、西乡塘区、青秀区、邕宁区、宾阳县、横州市、隆安县、兴宁区、上林县)黔南布依族苗族自治州(都匀市、罗甸县、龙里县、独山县、荔波县、福泉市、平塘县、长顺县、贵定县、三都水族自治县、瓮安县、惠水县)

惠州市(龙门县、惠东县、博罗县、惠阳区、惠城区)

七台河市(桃山区、茄子河区、新兴区、勃利县)

三门峡市(灵宝市、湖滨区、陕州区、义马市、渑池县、卢氏县)

营口市(大石桥市、西市区、老边区、鲅鱼圈区、站前区、盖州市)

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

南昌市(东湖区、安义县、红谷滩区、进贤县、青山湖区、新建区、青云谱区、南昌县、西湖区)

双鸭山市(四方台区、尖山区、宝山区、饶河县、宝清县、友谊县、集贤县、岭东区)

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

贵阳市(息烽县、南明区、开阳县、修文县、花溪区、白云区、观山湖区、云岩区、乌当区、清镇市)

衡水市(饶阳县、安平县、桃城区、冀州区、枣强县、景县、深州市、武邑县、故城县、武强县、阜城县)

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

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

龙岩市(连城县、武平县、上杭县、长汀县、新罗区、永定区、漳平市)

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

临沂市(沂南县、蒙阴县、兰陵县、河东区、临沭县、平邑县、莒南县、兰山区、罗庄区、费县、郯城县、沂水县)

呼和浩特市(武川县、托克托县、清水河县、玉泉区、赛罕区、新城区、土默特左旗、回民区、和林格尔县)

　　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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