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天水市(清水县、武山县、张家川回族自治县、甘谷县、麦积区、秦安县、秦州区)
南宁市(横州市、青秀区、上林县、邕宁区、宾阳县、马山县、兴宁区、江南区、隆安县、西乡塘区、良庆区、武鸣区)
铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)
商丘市(永城市、睢县、民权县、宁陵县、梁园区、柘城县、睢阳区、夏邑县、虞城县)
贵阳市(息烽县、花溪区、观山湖区、修文县、乌当区、云岩区、开阳县、清镇市、白云区、南明区)
塔城地区(额敏县、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、裕民县、塔城市、沙湾市)
黄山市(祁门县、屯溪区、黟县、黄山区、徽州区、歙县、休宁县)
随州市(随县、曾都区、广水市)
淄博市(临淄区、淄川区、高青县、沂源县、周村区、张店区、桓台县、博山区)
漳州市(长泰区、南靖县、龙海区、东山县、龙文区、华安县、芗城区、漳浦县、诏安县、平和县、云霄县)
益阳市(赫山区、桃江县、沅江市、安化县、资阳区、南县)
汕头市(潮阳区、濠江区、南澳县、潮南区、澄海区、龙湖区、金平区)
遵义市(余庆县、道真仡佬族苗族自治县、汇川区、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、桐梓县、正安县、仁怀市、湄潭县、凤冈县、习水县、播州区、绥阳县)
牡丹江市(林口县、穆棱市、爱民区、阳明区、绥芬河市、东宁市、宁安市、海林市、西安区、东安区)
四平市(双辽市、铁西区、铁东区、伊通满族自治县、梨树县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)
通辽市(开鲁县、库伦旗、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、奈曼旗、扎鲁特旗)
新疆维吾尔自治区
池州市(贵池区、石台县、东至县、青阳县)
龙岩市(漳平市、长汀县、新罗区、上杭县、连城县、武平县、永定区)
莆田市(涵江区、城厢区、荔城区、仙游县、秀屿区)
昌都市(卡若区、洛隆县、贡觉县、江达县、芒康县、丁青县、边坝县、八宿县、类乌齐县、察雅县、左贡县)
临夏回族自治州(广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、康乐县、东乡族自治县、临夏县、临夏市、永靖县、和政县)
呼和浩特市(回民区、和林格尔县、托克托县、武川县、土默特左旗、清水河县、赛罕区、新城区、玉泉区)
开封市(禹王台区、祥符区、鼓楼区、尉氏县、杞县、通许县、龙亭区、顺河回族区、兰考县)
大庆市(肇源县、让胡路区、红岗区、林甸县、大同区、龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、肇州县)
东莞市
金华市(永康市、义乌市、金东区、兰溪市、武义县、浦江县、东阳市、婺城区、磐安县)
三门峡市(卢氏县、渑池县、湖滨区、义马市、陕州区、灵宝市)
运城市(芮城县、夏县、河津市、闻喜县、盐湖区、永济市、稷山县、新绛县、绛县、临猗县、万荣县、平陆县、垣曲县)
长治市(壶关县、潞州区、平顺县、沁县、襄垣县、沁源县、潞城区、黎城县、武乡县、上党区、长子县、屯留区)
福州市(福清市、鼓楼区、平潭县、连江县、台江区、闽清县、仓山区、罗源县、长乐区、永泰县、闽侯县、马尾区、晋安区)
广西壮族自治区
宜春市(铜鼓县、樟树市、袁州区、靖安县、上高县、奉新县、万载县、高安市、丰城市、宜丰县)
鸡西市(恒山区、滴道区、麻山区、鸡冠区、虎林市、梨树区、鸡东县、密山市、城子河区)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、温泉县、阿拉山口市)
河源市(紫金县、龙川县、源城区、东源县、连平县、和平县)
台州市(黄岩区、三门县、路桥区、玉环市、天台县、椒江区、临海市、温岭市、仙居县)
德阳市(罗江区、绵竹市、什邡市、广汉市、中江县、旌阳区)
桂林市(雁山区、象山区、全州县、兴安县、恭城瑶族自治县、资源县、永福县、平乐县、秀峰区、临桂区、龙胜各族自治县、阳朔县、灌阳县、叠彩区、灵川县、荔浦市、七星区)
新乡市(卫辉市、封丘县、延津县、凤泉区、原阳县、辉县市、红旗区、获嘉县、牧野区、新乡县、长垣市、卫滨区)
德州市(乐陵市、德城区、武城县、平原县、齐河县、庆云县、临邑县、陵城区、夏津县、禹城市、宁津县)
嘉兴市(南湖区、海盐县、秀洲区、平湖市、嘉善县、海宁市、桐乡市)
六盘水市(盘州市、钟山区、水城区、六枝特区)
驻马店市(确山县、遂平县、上蔡县、泌阳县、新蔡县、汝南县、驿城区、西平县、正阳县、平舆县)
伊春市(嘉荫县、金林区、伊美区、南岔县、大箐山县、丰林县、乌翠区、铁力市、汤旺县、友好区)
连云港市(灌南县、赣榆区、连云区、东海县、海州区、灌云县)
绥化市(海伦市、明水县、安达市、肇东市、庆安县、绥棱县、北林区、兰西县、青冈县、望奎县)
东营市(垦利区、广饶县、利津县、河口区、东营区)
廊坊市(大厂回族自治县、文安县、三河市、安次区、广阳区、霸州市、香河县、固安县、永清县、大城县)
昆明市(西山区、安宁市、宜良县、石林彝族自治县、盘龙区、五华区、东川区、官渡区、晋宁区、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、富民县、呈贡区、寻甸回族彝族自治县)
德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、陇川县、梁河县、盈江县)
朝阳市(北票市、凌源市、龙城区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、双塔区)
合肥市(长丰县、庐阳区、瑶海区、肥西县、蜀山区、庐江县、巢湖市、肥东县、包河区)
阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、松潘县、汶川县、小金县、金川县、红原县、茂县、黑水县、马尔康市、阿坝县、壤塘县、九寨沟县、理县)
拉萨市(当雄县、尼木县、达孜区、墨竹工卡县、城关区、林周县、曲水县、堆龙德庆区)
苏州市(吴中区、昆山市、相城区、虎丘区、常熟市、姑苏区、张家港市、太仓市、吴江区)
杭州市(富阳区、建德市、临平区、临安区、滨江区、钱塘区、拱墅区、西湖区、桐庐县、上城区、余杭区、萧山区、淳安县)
洛阳市(西工区、老城区、嵩县、洛龙区、伊川县、涧西区、瀍河回族区、新安县、汝阳县、宜阳县、栾川县、洛宁县、偃师区、孟津区)
滁州市(定远县、全椒县、来安县、天长市、琅琊区、明光市、凤阳县、南谯区)
宿迁市(泗阳县、泗洪县、宿城区、沭阳县、宿豫区)
汉中市(城固县、洋县、南郑区、留坝县、勉县、略阳县、宁强县、镇巴县、汉台区、西乡县、佛坪县)
鹤壁市(山城区、淇县、鹤山区、浚县、淇滨区)
上饶市(婺源县、横峰县、铅山县、玉山县、信州区、广丰区、广信区、余干县、鄱阳县、弋阳县、万年县、德兴市)
陇南市(礼县、武都区、成县、康县、徽县、宕昌县、文县、西和县、两当县)
柳州市(融安县、柳南区、柳北区、三江侗族自治县、柳江区、城中区、融水苗族自治县、柳城县、鹿寨县、鱼峰区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
黄石市(大冶市、阳新县、铁山区、西塞山区、黄石港区、下陆区)
北京市(西城区、昌平区、密云区、怀柔区、丰台区、通州区、东城区、石景山区、延庆区、房山区、朝阳区、大兴区、顺义区、海淀区、平谷区、门头沟区)
湛江市(麻章区、廉江市、徐闻县、赤坎区、遂溪县、霞山区、坡头区、吴川市、雷州市)
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)
钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)
镇江市(扬中市、润州区、丹阳市、句容市、京口区、丹徒区)
丽水市(莲都区、松阳县、云和县、庆元县、景宁畲族自治县、龙泉市、青田县、缙云县、遂昌县)
澳门特别行政区
南京市(栖霞区、六合区、高淳区、玄武区、浦口区、江宁区、建邺区、雨花台区、鼓楼区、秦淮区、溧水区)
湘潭市(湘乡市、湘潭县、韶山市、雨湖区、岳塘区)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、沙依巴克区、头屯河区、米东区、达坂城区、新市区、水磨沟区、天山区)
阿勒泰地区(布尔津县、阿勒泰市、富蕴县、青河县、福海县、吉木乃县、哈巴河县)
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抚州市(黎川县、南丰县、南城县、金溪县、临川区、乐安县、资溪县、崇仁县、广昌县、东乡区、宜黄县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
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珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
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淮南市(八公山区、田家庵区、凤台县、寿县、大通区、谢家集区、潘集区)
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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新闻结尾
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