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丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县、古城区)

银川市(金凤区、兴庆区、西夏区、灵武市、贺兰县、永宁县)

大同市(左云县、云州区、浑源县、阳高县、新荣区、云冈区、广灵县、平城区、天镇县、灵丘县)

宜宾市(南溪区、江安县、长宁县、叙州区、高县、珙县、筠连县、兴文县、翠屏区、屏山县)  恩施土家族苗族自治州(恩施市、建始县、巴东县、宣恩县、利川市、咸丰县、鹤峰县、来凤县)

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

河源市(和平县、东源县、连平县、源城区、紫金县、龙川县)

凉山彝族自治州(美姑县、木里藏族自治县、冕宁县、会理市、金阳县、宁南县、布拖县、西昌市、甘洛县、德昌县、盐源县、昭觉县、越西县、雷波县、普格县、会东县、喜德县)

海东市(乐都区、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区)  青岛市(平度市、李沧区、即墨区、黄岛区、莱西市、崂山区、胶州市、市南区、市北区、城阳区)

广安市(广安区、岳池县、武胜县、邻水县、前锋区、华蓥市)

金华市(金东区、兰溪市、武义县、婺城区、浦江县、东阳市、义乌市、磐安县、永康市)

三亚市(海棠区、吉阳区、天涯区、崖州区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿克陶县、阿图什市)

临沧市(凤庆县、临翔区、永德县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、云县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

温州市(龙港市、平阳县、文成县、瓯海区、泰顺县、永嘉县、瑞安市、龙湾区、苍南县、鹿城区、乐清市、洞头区)

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

果洛藏族自治州(甘德县、久治县、班玛县、达日县、玛沁县、玛多县)

龙岩市(武平县、连城县、上杭县、长汀县、新罗区、漳平市、永定区)

曲靖市(罗平县、富源县、麒麟区、师宗县、沾益区、宣威市、陆良县、会泽县、马龙区)

自贡市(富顺县、自流井区、荣县、沿滩区、大安区、贡井区)

和田地区(洛浦县、民丰县、墨玉县、和田县、策勒县、于田县、和田市、皮山县)

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

淄博市(桓台县、周村区、张店区、临淄区、沂源县、高青县、博山区、淄川区)

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

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

乌鲁木齐市(水磨沟区、米东区、达坂城区、乌鲁木齐县、沙依巴克区、新市区、天山区、头屯河区)

揭阳市(揭西县、揭东区、榕城区、惠来县、普宁市)

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

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淮南市(八公山区、大通区、谢家集区、潘集区、寿县、凤台县、田家庵区)

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

保定市(博野县、徐水区、曲阳县、定兴县、满城区、容城县、安国市、涿州市、雄县、莲池区、安新县、涞源县、蠡县、清苑区、高碑店市、定州市、易县、顺平县、唐县、竞秀区、阜平县、涞水县、高阳县、望都县)

宁夏回族自治区  盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)

郴州市(桂东县、安仁县、汝城县、临武县、桂阳县、北湖区、苏仙区、嘉禾县、资兴市、永兴县、宜章县)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

济宁市(汶上县、泗水县、鱼台县、金乡县、微山县、邹城市、曲阜市、梁山县、任城区、嘉祥县、兖州区)漯河市(源汇区、郾城区、召陵区、临颍县、舞阳县)

泰安市(泰山区、岱岳区、新泰市、肥城市、宁阳县、东平县)  葫芦岛市(南票区、龙港区、连山区、建昌县、兴城市、绥中县)

连云港市(灌云县、赣榆区、连云区、灌南县、东海县、海州区)

运城市(新绛县、永济市、盐湖区、芮城县、平陆县、稷山县、万荣县、绛县、临猗县、垣曲县、夏县、河津市、闻喜县)

衡阳市(衡东县、南岳区、石鼓区、衡山县、蒸湘区、祁东县、珠晖区、常宁市、衡阳县、衡南县、耒阳市、雁峰区)成都市(金堂县、成华区、双流区、新津区、蒲江县、都江堰市、金牛区、邛崃市、锦江区、彭州市、简阳市、大邑县、龙泉驿区、新都区、青羊区、崇州市、武侯区、郫都区、温江区、青白江区)

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

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

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

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

西藏自治区

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

北京市(通州区、丰台区、延庆区、房山区、昌平区、平谷区、顺义区、东城区、西城区、大兴区、石景山区、门头沟区、怀柔区、朝阳区、海淀区、密云区)

香港特别行政区

阿里地区(札达县、噶尔县、普兰县、革吉县、措勤县、改则县、日土县)

内江市(隆昌市、东兴区、市中区、威远县、资中县)

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

泸州市(合江县、叙永县、泸县、古蔺县、龙马潭区、江阳区、纳溪区)

澳门特别行政区

通化市(柳河县、梅河口市、二道江区、东昌区、集安市、辉南县、通化县)

铁岭市(清河区、西丰县、银州区、开原市、铁岭县、昌图县、调兵山市)

晋中市(灵石县、左权县、平遥县、榆社县、昔阳县、介休市、寿阳县、榆次区、和顺县、祁县、太谷区)

　　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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