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

宁波市(余姚市、象山县、镇海区、慈溪市、鄞州区、江北区、海曙区、北仑区、宁海县、奉化区)

乌兰察布市(丰镇市、察哈尔右翼前旗、兴和县、集宁区、四子王旗、化德县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、商都县、凉城县、卓资县)

郑州市(新密市、上街区、惠济区、二七区、登封市、中原区、管城回族区、金水区、巩义市、中牟县、新郑市、荥阳市)

扬州市(仪征市、宝应县、邗江区、广陵区、江都区、高邮市)

濮阳市(南乐县、台前县、华龙区、范县、清丰县、濮阳县)

宣城市(泾县、绩溪县、旌德县、郎溪县、广德市、宣州区、宁国市)

六安市(霍邱县、舒城县、金安区、叶集区、裕安区、霍山县、金寨县)

济源市

梧州市(龙圩区、蒙山县、万秀区、岑溪市、藤县、长洲区、苍梧县)

长治市(长子县、平顺县、潞城区、屯留区、沁源县、沁县、襄垣县、武乡县、潞州区、壶关县、上党区、黎城县)

张家口市(怀来县、尚义县、万全区、宣化区、涿鹿县、张北县、崇礼区、桥东区、蔚县、阳原县、赤城县、下花园区、桥西区、怀安县、沽源县、康保县)

惠州市(惠城区、博罗县、龙门县、惠东县、惠阳区)

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

合肥市(蜀山区、肥东县、长丰县、肥西县、包河区、庐江县、庐阳区、瑶海区、巢湖市)

滁州市(凤阳县、定远县、天长市、全椒县、明光市、南谯区、来安县、琅琊区)

澳门特别行政区

孝感市(应城市、安陆市、汉川市、孝南区、孝昌县、大悟县、云梦县)

湘西土家族苗族自治州(花垣县、永顺县、保靖县、古丈县、龙山县、吉首市、凤凰县、泸溪县)

庆阳市(环县、华池县、庆城县、正宁县、镇原县、宁县、合水县、西峰区)

黄冈市(红安县、罗田县、武穴市、蕲春县、黄梅县、浠水县、麻城市、黄州区、团风县、英山县)

黔西南布依族苗族自治州(册亨县、贞丰县、兴仁市、普安县、安龙县、望谟县、晴隆县、兴义市)

安顺市(紫云苗族布依族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、普定县、西秀区、关岭布依族苗族自治县)

赣州市(瑞金市、兴国县、安远县、宁都县、定南县、于都县、赣县区、上犹县、信丰县、石城县、龙南市、崇义县、全南县、南康区、会昌县、章贡区、大余县、寻乌县)

嘉兴市(嘉善县、桐乡市、南湖区、海盐县、秀洲区、海宁市、平湖市)

铜陵市(郊区、义安区、铜官区、枞阳县)

宁夏回族自治区

河源市(东源县、源城区、和平县、紫金县、连平县、龙川县)

吐鲁番市(托克逊县、高昌区、鄯善县)

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

鞍山市(铁东区、岫岩满族自治县、铁西区、台安县、立山区、千山区、海城市)

固原市(西吉县、彭阳县、隆德县、原州区、泾源县)

三沙市(南沙区、西沙区)

中山市

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

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

咸阳市(乾县、武功县、礼泉县、渭城区、淳化县、旬邑县、兴平市、杨陵区、永寿县、三原县、泾阳县、彬州市、秦都区、长武县)

太原市(万柏林区、杏花岭区、阳曲县、小店区、尖草坪区、清徐县、古交市、迎泽区、娄烦县、晋源区)

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

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

杭州市(桐庐县、富阳区、上城区、余杭区、拱墅区、萧山区、钱塘区、临平区、滨江区、建德市、西湖区、淳安县、临安区)

陇南市(武都区、西和县、文县、宕昌县、徽县、两当县、成县、康县、礼县)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

株洲市(芦淞区、渌口区、荷塘区、天元区、醴陵市、攸县、石峰区、茶陵县、炎陵县)

芜湖市(湾沚区、弋江区、镜湖区、鸠江区、无为市、繁昌区、南陵县)

吉林市(舒兰市、船营区、桦甸市、蛟河市、永吉县、龙潭区、丰满区、磐石市、昌邑区)

威海市(荣成市、乳山市、环翠区、文登区)

烟台市(蓬莱区、莱山区、芝罘区、莱州市、招远市、福山区、莱阳市、海阳市、栖霞市、龙口市、牟平区)

怀化市(中方县、辰溪县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、会同县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、鹤城区、沅陵县、麻阳苗族自治县、溆浦县)

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

吕梁市(交城县、方山县、离石区、岚县、孝义市、临县、汾阳市、柳林县、中阳县、石楼县、文水县、交口县、兴县)

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

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

攀枝花市(盐边县、东区、仁和区、米易县、西区)

丽水市(云和县、遂昌县、缙云县、景宁畲族自治县、青田县、松阳县、莲都区、庆元县、龙泉市)

贵港市(覃塘区、港南区、平南县、港北区、桂平市)

济南市(莱芜区、章丘区、槐荫区、历城区、市中区、钢城区、商河县、平阴县、济阳区、历下区、天桥区、长清区)

银川市(兴庆区、灵武市、西夏区、永宁县、金凤区、贺兰县)

内江市(威远县、资中县、隆昌市、市中区、东兴区)

长沙市(长沙县、宁乡市、天心区、雨花区、岳麓区、芙蓉区、浏阳市、开福区、望城区)

南平市(顺昌县、松溪县、建阳区、邵武市、建瓯市、光泽县、浦城县、武夷山市、延平区、政和县)

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

塔城地区(裕民县、乌苏市、塔城市、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、托里县)

眉山市(丹棱县、洪雅县、青神县、彭山区、仁寿县、东坡区)

葫芦岛市(绥中县、兴城市、南票区、连山区、龙港区、建昌县)

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

长春市(德惠市、南关区、公主岭市、九台区、榆树市、宽城区、农安县、朝阳区、双阳区、绿园区、二道区)

承德市(丰宁满族自治县、隆化县、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、鹰手营子矿区、双桥区、滦平县、宽城满族自治县、双滦区、承德县、平泉市)

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

巴彦淖尔市(五原县、乌拉特后旗、临河区、乌拉特中旗、杭锦后旗、乌拉特前旗、磴口县)

兰州市(安宁区、永登县、城关区、皋兰县、榆中县、西固区、七里河区、红古区)

六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)

白山市(靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县、浑江区、临江市、江源区)

常州市(天宁区、武进区、新北区、金坛区、钟楼区、溧阳市)

信阳市(息县、淮滨县、平桥区、罗山县、固始县、光山县、商城县、潢川县、新县、浉河区)

遵义市(凤冈县、习水县、汇川区、播州区、正安县、余庆县、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、绥阳县、湄潭县、仁怀市、红花岗区)

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

黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、榕江县、台江县、从江县、丹寨县、天柱县、镇远县、剑河县、岑巩县、雷山县、黄平县、三穗县、凯里市、黎平县、麻江县、施秉县)

黔南布依族苗族自治州(惠水县、罗甸县、独山县、荔波县、都匀市、长顺县、瓮安县、平塘县、福泉市、三都水族自治县、龙里县、贵定县)

广安市(前锋区、华蓥市、武胜县、广安区、邻水县、岳池县)

贺州市(富川瑶族自治县、八步区、钟山县、昭平县、平桂区)

内蒙古自治区

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

  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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