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张掖市(民乐县、高台县、山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县)

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

柳州市(柳江区、融安县、城中区、柳南区、柳城县、鱼峰区、柳北区、鹿寨县、融水苗族自治县、三江侗族自治县)

金华市(义乌市、磐安县、金东区、武义县、兰溪市、浦江县、永康市、东阳市、婺城区)  吴忠市(利通区、同心县、盐池县、青铜峡市、红寺堡区)

兰州市(榆中县、皋兰县、七里河区、西固区、永登县、城关区、安宁区、红古区)

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

博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)

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

洛阳市(洛龙区、汝阳县、新安县、涧西区、老城区、瀍河回族区、孟津区、偃师区、西工区、洛宁县、栾川县、伊川县、宜阳县、嵩县)

普洱市(墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、景东彝族自治县)

六安市(裕安区、霍邱县、舒城县、叶集区、金安区、金寨县、霍山县)

衡阳市(珠晖区、衡南县、常宁市、雁峰区、祁东县、石鼓区、衡阳县、南岳区、衡东县、蒸湘区、衡山县、耒阳市)

通辽市(科尔沁区、库伦旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、开鲁县、扎鲁特旗)

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

丹东市(宽甸满族自治县、元宝区、振兴区、凤城市、东港市、振安区)

徐州市(丰县、邳州市、贾汪区、泉山区、铜山区、新沂市、鼓楼区、沛县、云龙区、睢宁县)

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

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

昭通市(盐津县、昭阳区、镇雄县、绥江县、鲁甸县、大关县、永善县、水富市、威信县、彝良县、巧家县)

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

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

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

益阳市(资阳区、赫山区、南县、桃江县、沅江市、安化县)

天津市(西青区、滨海新区、静海区、河北区、东丽区、武清区、和平区、津南区、南开区、河东区、蓟州区、河西区、红桥区、宝坻区、北辰区、宁河区)

湛江市(赤坎区、廉江市、麻章区、徐闻县、坡头区、雷州市、霞山区、遂溪县、吴川市)

玉溪市(红塔区、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县、江川区、华宁县、新平彝族傣族自治县、通海县、澄江市)

昌都市(洛隆县、边坝县、丁青县、察雅县、芒康县、类乌齐县、卡若区、八宿县、贡觉县、江达县、左贡县)

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荆州市(石首市、公安县、监利市、洪湖市、沙市区、江陵县、松滋市、荆州区)

固原市(泾源县、彭阳县、隆德县、原州区、西吉县)

吉安市(遂川县、永新县、吉安县、万安县、永丰县、安福县、吉水县、泰和县、吉州区、峡江县、青原区、井冈山市、新干县)

赤峰市(红山区、巴林右旗、敖汉旗、松山区、喀喇沁旗、林西县、元宝山区、克什克腾旗、宁城县、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、翁牛特旗)  忻州市(代县、繁峙县、定襄县、宁武县、偏关县、岢岚县、保德县、静乐县、忻府区、原平市、五寨县、五台县、神池县、河曲县)

宜宾市(筠连县、屏山县、翠屏区、珙县、长宁县、兴文县、南溪区、叙州区、江安县、高县)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

广州市(黄埔区、天河区、荔湾区、白云区、从化区、增城区、花都区、海珠区、番禺区、南沙区、越秀区)海口市(龙华区、美兰区、琼山区、秀英区)

攀枝花市(西区、仁和区、盐边县、米易县、东区)  清远市(英德市、佛冈县、连南瑶族自治县、连州市、清新区、清城区、连山壮族瑶族自治县、阳山县)

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

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

商洛市(丹凤县、商南县、洛南县、柞水县、镇安县、商州区、山阳县)肇庆市(高要区、封开县、鼎湖区、怀集县、广宁县、德庆县、端州区、四会市)

上饶市(信州区、德兴市、婺源县、横峰县、万年县、广丰区、铅山县、玉山县、余干县、鄱阳县、广信区、弋阳县)

防城港市(港口区、上思县、防城区、东兴市)

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

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

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

淮安市(涟水县、洪泽区、金湖县、盱眙县、淮阴区、清江浦区、淮安区)

香港特别行政区

本溪市(桓仁满族自治县、南芬区、平山区、明山区、本溪满族自治县、溪湖区)

佳木斯市(前进区、汤原县、桦川县、东风区、桦南县、同江市、郊区、富锦市、向阳区、抚远市)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

荆门市(东宝区、京山市、沙洋县、掇刀区、钟祥市)

南宁市(宾阳县、邕宁区、横州市、良庆区、青秀区、武鸣区、上林县、隆安县、兴宁区、西乡塘区、马山县、江南区)

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

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

黄石市(大冶市、黄石港区、下陆区、西塞山区、铁山区、阳新县)

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

　　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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