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大庆市(肇州县、肇源县、龙凤区、让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、红岗区、林甸县、萨尔图区)

楚雄彝族自治州(南华县、楚雄市、元谋县、禄丰市、牟定县、永仁县、大姚县、姚安县、双柏县、武定县)

乐山市(沙湾区、夹江县、犍为县、峨眉山市、五通桥区、井研县、峨边彝族自治县、金口河区、沐川县、马边彝族自治县、市中区)

铁岭市(清河区、银州区、调兵山市、开原市、铁岭县、西丰县、昌图县)  哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

定西市(陇西县、临洮县、安定区、岷县、渭源县、通渭县、漳县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)

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

郑州市(新郑市、新密市、巩义市、管城回族区、二七区、登封市、荥阳市、金水区、惠济区、上街区、中原区、中牟县)  石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

四平市(铁东区、双辽市、伊通满族自治县、梨树县、铁西区)

锡林郭勒盟(太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、正镶白旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、锡林浩特市、正蓝旗、苏尼特右旗、二连浩特市、镶黄旗、多伦县)

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

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

日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)

淮北市(濉溪县、相山区、杜集区、烈山区)

铜川市(宜君县、耀州区、印台区、王益区)

营口市(站前区、老边区、大石桥市、盖州市、西市区、鲅鱼圈区)

丽江市(玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县)

厦门市(同安区、翔安区、海沧区、思明区、集美区、湖里区)

澳门特别行政区

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

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

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

红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、个旧市、建水县、泸西县、红河县、蒙自市、石屏县、元阳县、绿春县、开远市、河口瑶族自治县)

商洛市(丹凤县、商南县、商州区、镇安县、柞水县、山阳县、洛南县)

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

台州市(温岭市、仙居县、椒江区、路桥区、玉环市、黄岩区、三门县、天台县、临海市)

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

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廊坊市(香河县、文安县、大厂回族自治县、固安县、永清县、大城县、霸州市、三河市、安次区、广阳区)

宜昌市(五峰土家族自治县、猇亭区、秭归县、西陵区、远安县、兴山县、当阳市、宜都市、夷陵区、枝江市、长阳土家族自治县、点军区、伍家岗区)

白山市(靖宇县、临江市、浑江区、抚松县、长白朝鲜族自治县、江源区)

鹤壁市(鹤山区、山城区、浚县、淇滨区、淇县)  石家庄市(井陉矿区、栾城区、新华区、井陉县、元氏县、灵寿县、平山县、行唐县、高邑县、赵县、裕华区、深泽县、鹿泉区、赞皇县、无极县、长安区、晋州市、藁城区、辛集市、正定县、桥西区、新乐市)

常德市(澧县、临澧县、鼎城区、安乡县、汉寿县、桃源县、石门县、津市市、武陵区)

丹东市(振兴区、元宝区、振安区、宽甸满族自治县、东港市、凤城市)

玉林市(福绵区、博白县、玉州区、兴业县、北流市、容县、陆川县)济源市

本溪市(明山区、桓仁满族自治县、南芬区、平山区、本溪满族自治县、溪湖区)  吉林市(舒兰市、磐石市、桦甸市、蛟河市、永吉县、昌邑区、龙潭区、丰满区、船营区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

秦皇岛市(海港区、青龙满族自治县、山海关区、昌黎县、北戴河区、卢龙县、抚宁区)

芜湖市(镜湖区、繁昌区、鸠江区、弋江区、南陵县、无为市、湾沚区)永州市(宁远县、零陵区、蓝山县、江永县、冷水滩区、江华瑶族自治县、双牌县、道县、新田县、东安县、祁阳市)

泰安市(宁阳县、新泰市、泰山区、肥城市、东平县、岱岳区)

济宁市(梁山县、微山县、鱼台县、兖州区、汶上县、任城区、泗水县、金乡县、嘉祥县、邹城市、曲阜市)

大理白族自治州(宾川县、洱源县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、云龙县、永平县、南涧彝族自治县、弥渡县、祥云县、剑川县、巍山彝族回族自治县、大理市)

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

渭南市(蒲城县、潼关县、华州区、大荔县、华阴市、澄城县、富平县、韩城市、临渭区、合阳县、白水县)

三门峡市(陕州区、灵宝市、湖滨区、义马市、渑池县、卢氏县)

果洛藏族自治州(玛多县、甘德县、玛沁县、达日县、久治县、班玛县)

揭阳市(揭东区、普宁市、榕城区、揭西县、惠来县)

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

盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)

衢州市(常山县、江山市、开化县、龙游县、柯城区、衢江区)

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

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

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

阳江市(阳西县、阳春市、江城区、阳东区)

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

　　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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