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全国服务区域：
襄阳市(枣阳市、襄州区、襄城区、南漳县、宜城市、樊城区、保康县、老河口市、谷城县)
吕梁市(离石区、交口县、汾阳市、临县、交城县、柳林县、岚县、文水县、方山县、孝义市、中阳县、石楼县、兴县)
北海市(合浦县、海城区、银海区、铁山港区)
怀化市(鹤城区、中方县、溆浦县、芷江侗族自治县、沅陵县、辰溪县、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、新晃侗族自治县、洪江市、通道侗族自治县、会同县)
新余市(渝水区、分宜县)
太原市(杏花岭区、阳曲县、古交市、晋源区、尖草坪区、娄烦县、清徐县、小店区、迎泽区、万柏林区)
渭南市(潼关县、澄城县、富平县、大荔县、韩城市、华州区、临渭区、白水县、华阴市、合阳县、蒲城县)
通辽市(霍林郭勒市、库伦旗、奈曼旗、科尔沁区、开鲁县、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗)
白城市(大安市、洮南市、洮北区、镇赉县、通榆县)
庆阳市(宁县、庆城县、环县、西峰区、合水县、镇原县、正宁县、华池县)
西藏自治区
湘潭市(湘潭县、雨湖区、岳塘区、韶山市、湘乡市)
宁德市(寿宁县、古田县、福安市、福鼎市、屏南县、周宁县、霞浦县、柘荣县、蕉城区)
广元市(剑阁县、旺苍县、利州区、苍溪县、昭化区、青川县、朝天区)
宜昌市(长阳土家族自治县、夷陵区、猇亭区、伍家岗区、兴山县、枝江市、五峰土家族自治县、宜都市、点军区、秭归县、远安县、当阳市、西陵区)
吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)
池州市(青阳县、东至县、石台县、贵池区)
许昌市(禹州市、襄城县、长葛市、建安区、魏都区、鄢陵县)
邵阳市(洞口县、大祥区、新邵县、隆回县、新宁县、邵阳县、邵东市、北塔区、城步苗族自治县、双清区、绥宁县、武冈市)
娄底市(双峰县、冷水江市、新化县、涟源市、娄星区)
岳阳市(云溪区、汨罗市、平江县、岳阳楼区、湘阴县、岳阳县、临湘市、君山区、华容县)
牡丹江市(西安区、东宁市、爱民区、东安区、阳明区、林口县、绥芬河市、海林市、穆棱市、宁安市)
营口市(西市区、盖州市、站前区、老边区、鲅鱼圈区、大石桥市)
天津市(津南区、河东区、北辰区、河西区、武清区、静海区、东丽区、和平区、河北区、宁河区、滨海新区、西青区、蓟州区、红桥区、南开区、宝坻区)
镇江市(扬中市、润州区、京口区、丹阳市、句容市、丹徒区)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)
云浮市(新兴县、云安区、罗定市、郁南县、云城区)
三明市(沙县区、尤溪县、宁化县、清流县、永安市、建宁县、大田县、三元区、泰宁县、将乐县、明溪县)
常州市(武进区、钟楼区、金坛区、新北区、溧阳市、天宁区)
达州市(开江县、渠县、宣汉县、通川区、达川区、万源市、大竹县)
武威市(凉州区、民勤县、天祝藏族自治县、古浪县)
玉树藏族自治州(玉树市、曲麻莱县、囊谦县、治多县、杂多县、称多县)
石河子市(双河市、白杨市、新星市、阿拉尔市、昆玉市、可克达拉市、北屯市、五家渠市、胡杨河市、铁门关市、图木舒克市)
甘南藏族自治州(合作市、迭部县、临潭县、卓尼县、夏河县、舟曲县、玛曲县、碌曲县)
临沧市(镇康县、凤庆县、临翔区、沧源佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、耿马傣族佤族自治县、永德县)
辽源市(龙山区、西安区、东辽县、东丰县)
重庆市(巴南区、石柱土家族自治县、奉节县、长寿区、涪陵区、巫溪县、江津区、大渡口区、铜梁区、永川区、荣昌区、南岸区、潼南区、酉阳土家族苗族自治县、合川区、武隆区、开州区、巫山县、南川区、丰都县、沙坪坝区、城口县、九龙坡区、綦江区、黔江区、北碚区、大足区、璧山区、渝北区、渝中区、垫江县、彭水苗族土家族自治县、梁平区、秀山土家族苗族自治县、忠县、云阳县、江北区、万州区)
南宁市(兴宁区、邕宁区、武鸣区、横州市、宾阳县、西乡塘区、江南区、隆安县、上林县、马山县、良庆区、青秀区)
五指山市(文昌市、昌江黎族自治县、定安县、屯昌县、临高县、万宁市、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、东方市、乐东黎族自治县、琼海市)
厦门市(集美区、思明区、同安区、湖里区、海沧区、翔安区)
淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)
张家口市(涿鹿县、桥东区、怀来县、阳原县、康保县、桥西区、宣化区、蔚县、尚义县、万全区、赤城县、沽源县、张北县、怀安县、崇礼区、下花园区)
文山壮族苗族自治州(广南县、富宁县、丘北县、西畴县、文山市、麻栗坡县、砚山县、马关县)
延边朝鲜族自治州(汪清县、和龙市、图们市、珲春市、龙井市、敦化市、延吉市、安图县)
盘锦市(双台子区、兴隆台区、盘山县、大洼区)
阿克苏地区(新和县、库车市、乌什县、温宿县、拜城县、柯坪县、阿克苏市、沙雅县、阿瓦提县)
锡林郭勒盟(太仆寺旗、多伦县、二连浩特市、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、锡林浩特市、苏尼特右旗)
亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)
拉萨市(墨竹工卡县、曲水县、达孜区、尼木县、当雄县、林周县、堆龙德庆区、城关区)
内蒙古自治区
潍坊市(昌邑市、昌乐县、安丘市、诸城市、寿光市、寒亭区、青州市、坊子区、高密市、潍城区、奎文区、临朐县)
成都市(邛崃市、成华区、彭州市、青羊区、新都区、龙泉驿区、崇州市、金牛区、新津区、蒲江县、郫都区、锦江区、青白江区、双流区、简阳市、温江区、大邑县、都江堰市、武侯区、金堂县)
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滨州市(阳信县、无棣县、邹平市、惠民县、滨城区、沾化区、博兴县)
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银川市(灵武市、永宁县、贺兰县、西夏区、兴庆区、金凤区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
乐山市(井研县、沙湾区、夹江县、五通桥区、峨眉山市、市中区、峨边彝族自治县、沐川县、金口河区、马边彝族自治县、犍为县)
呼和浩特市(赛罕区、武川县、土默特左旗、清水河县、和林格尔县、新城区、回民区、托克托县、玉泉区)
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林芝市(朗县、察隅县、工布江达县、巴宜区、墨脱县、波密县、米林市)
鄂尔多斯市(乌审旗、杭锦旗、东胜区、达拉特旗、准格尔旗、鄂托克旗、康巴什区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、敦煌市、金塔县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、瓜州县)
临沂市(莒南县、郯城县、费县、罗庄区、兰陵县、兰山区、沂南县、蒙阴县、河东区、平邑县、临沭县、沂水县)
南昌市(进贤县、安义县、青云谱区、西湖区、青山湖区、东湖区、红谷滩区、新建区、南昌县)
鞍山市(岫岩满族自治县、立山区、海城市、台安县、铁东区、铁西区、千山区)
哈尔滨市(尚志市、延寿县、依兰县、木兰县、道外区、双城区、阿城区、巴彦县、道里区、宾县、香坊区、呼兰区、松北区、通河县、方正县、五常市、南岗区、平房区)
信阳市(平桥区、光山县、浉河区、罗山县、固始县、商城县、息县、新县、潢川县、淮滨县)
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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