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

定西市(渭源县、临洮县、通渭县、漳县、安定区、陇西县、岷县)

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

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)  三明市(宁化县、沙县区、泰宁县、尤溪县、三元区、建宁县、永安市、将乐县、清流县、大田县、明溪县)

铜川市(耀州区、宜君县、王益区、印台区)

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

泉州市(南安市、晋江市、鲤城区、泉港区、安溪县、洛江区、丰泽区、永春县、金门县、石狮市、德化县、惠安县)

楚雄彝族自治州(武定县、大姚县、楚雄市、双柏县、姚安县、元谋县、南华县、牟定县、永仁县、禄丰市)  鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

钦州市(钦北区、浦北县、钦南区、灵山县)

黄山市(休宁县、黟县、黄山区、歙县、祁门县、屯溪区、徽州区)

六安市(金寨县、舒城县、金安区、霍邱县、裕安区、叶集区、霍山县)

六盘水市(水城区、钟山区、盘州市、六枝特区)

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

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

宿迁市(沭阳县、宿城区、泗洪县、宿豫区、泗阳县)

绥化市(绥棱县、安达市、海伦市、庆安县、北林区、肇东市、望奎县、青冈县、明水县、兰西县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

青岛市(李沧区、市南区、黄岛区、莱西市、崂山区、市北区、城阳区、胶州市、即墨区、平度市)

广安市(广安区、岳池县、邻水县、武胜县、前锋区、华蓥市)

宜春市(万载县、铜鼓县、宜丰县、奉新县、上高县、高安市、袁州区、靖安县、丰城市、樟树市)

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

黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县)

自贡市(沿滩区、富顺县、荣县、贡井区、自流井区、大安区)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

广西壮族自治区

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

四平市(铁东区、铁西区、梨树县、双辽市、伊通满族自治县)

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银川市(兴庆区、西夏区、金凤区、永宁县、贺兰县、灵武市)

潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)

绵阳市(梓潼县、涪城区、江油市、北川羌族自治县、游仙区、安州区、三台县、盐亭县、平武县)

玉树藏族自治州(囊谦县、杂多县、治多县、称多县、曲麻莱县、玉树市)  大连市(瓦房店市、西岗区、长海县、普兰店区、甘井子区、沙河口区、金州区、旅顺口区、庄河市、中山区)

蚌埠市(禹会区、固镇县、五河县、淮上区、怀远县、龙子湖区、蚌山区)

锦州市(凌海市、古塔区、黑山县、义县、凌河区、北镇市、太和区)

黄冈市(黄州区、浠水县、黄梅县、麻城市、红安县、武穴市、罗田县、蕲春县、团风县、英山县)怀化市(通道侗族自治县、鹤城区、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、会同县、中方县、溆浦县、洪江市、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县)

杭州市(临平区、余杭区、拱墅区、富阳区、建德市、上城区、临安区、萧山区、桐庐县、滨江区、西湖区、淳安县、钱塘区)  莆田市(荔城区、涵江区、秀屿区、城厢区、仙游县)

汕尾市(陆丰市、城区、海丰县、陆河县)

邢台市(柏乡县、任泽区、威县、襄都区、新河县、内丘县、沙河市、巨鹿县、信都区、清河县、平乡县、临西县、南和区、隆尧县、临城县、宁晋县、南宫市、广宗县)

阿坝藏族羌族自治州(汶川县、松潘县、金川县、若尔盖县、阿坝县、马尔康市、理县、红原县、小金县、茂县、壤塘县、九寨沟县、黑水县)文山壮族苗族自治州(砚山县、富宁县、西畴县、广南县、文山市、麻栗坡县、马关县、丘北县)

鸡西市(鸡东县、滴道区、密山市、麻山区、鸡冠区、梨树区、城子河区、虎林市、恒山区)

盘锦市(大洼区、盘山县、双台子区、兴隆台区)

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

松原市(乾安县、长岭县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市)

萍乡市(湘东区、芦溪县、上栗县、莲花县、安源区)

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

衢州市(江山市、常山县、龙游县、开化县、衢江区、柯城区)

邯郸市(丛台区、永年区、鸡泽县、磁县、涉县、馆陶县、武安市、曲周县、广平县、邱县、复兴区、峰峰矿区、邯山区、成安县、肥乡区、大名县、临漳县、魏县)

平凉市(崆峒区、华亭市、庄浪县、灵台县、泾川县、崇信县、静宁县)

潍坊市(坊子区、奎文区、昌邑市、昌乐县、寿光市、高密市、临朐县、潍城区、诸城市、安丘市、青州市、寒亭区)

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

日喀则市(萨迦县、仁布县、吉隆县、江孜县、聂拉木县、南木林县、康马县、萨嘎县、岗巴县、谢通门县、定结县、亚东县、定日县、昂仁县、桑珠孜区、拉孜县、仲巴县、白朗县)

九江市(武宁县、彭泽县、德安县、修水县、湖口县、瑞昌市、浔阳区、都昌县、濂溪区、共青城市、柴桑区、永修县、庐山市)

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

新疆维吾尔自治区

辽阳市(灯塔市、弓长岭区、文圣区、太子河区、白塔区、辽阳县、宏伟区)

　　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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