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








辽阳市(宏伟区、灯塔市、辽阳县、弓长岭区、白塔区、文圣区、太子河区)








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








安康市(平利县、石泉县、宁陕县、岚皋县、紫阳县、汉滨区、汉阴县、旬阳市、白河县、镇坪县)  临沂市(蒙阴县、沂南县、临沭县、郯城县、河东区、兰山区、平邑县、费县、沂水县、罗庄区、莒南县、兰陵县)








秦皇岛市(青龙满族自治县、抚宁区、卢龙县、山海关区、海港区、昌黎县、北戴河区)








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








定西市(陇西县、渭源县、通渭县、漳县、岷县、临洮县、安定区)








伊春市(友好区、丰林县、金林区、汤旺县、乌翠区、铁力市、伊美区、南岔县、嘉荫县、大箐山县)  洛阳市(新安县、瀍河回族区、洛宁县、宜阳县、西工区、偃师区、汝阳县、孟津区、嵩县、伊川县、洛龙区、老城区、涧西区、栾川县)








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








甘孜藏族自治州(巴塘县、色达县、甘孜县、炉霍县、泸定县、九龙县、道孚县、白玉县、德格县、得荣县、丹巴县、康定市、石渠县、新龙县、理塘县、稻城县、雅江县、乡城县)








孝感市(孝昌县、汉川市、安陆市、大悟县、孝南区、云梦县、应城市)








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








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








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








鹤岗市(萝北县、向阳区、兴山区、绥滨县、工农区、南山区、东山区、兴安区)








常州市(金坛区、钟楼区、武进区、溧阳市、天宁区、新北区)








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日照市(岚山区、莒县、五莲县、东港区)








铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)








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








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








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景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)








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








西藏自治区








池州市(石台县、贵池区、东至县、青阳县)
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巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、且末县、和硕县、轮台县、库尔勒市、若羌县、尉犁县、焉耆回族自治县、和静县)








葫芦岛市(南票区、龙港区、兴城市、绥中县、建昌县、连山区)








银川市(永宁县、金凤区、贺兰县、灵武市、兴庆区、西夏区)








广安市(武胜县、华蓥市、广安区、前锋区、岳池县、邻水县)  肇庆市(怀集县、封开县、德庆县、广宁县、高要区、鼎湖区、端州区、四会市)








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








山南市(加查县、乃东区、隆子县、浪卡子县、曲松县、洛扎县、贡嘎县、错那市、琼结县、措美县、扎囊县、桑日县)








大理白族自治州(鹤庆县、南涧彝族自治县、洱源县、弥渡县、祥云县、剑川县、宾川县、大理市、云龙县、巍山彝族回族自治县、永平县、漾濞彝族自治县)昌都市(类乌齐县、洛隆县、贡觉县、江达县、左贡县、边坝县、丁青县、八宿县、卡若区、芒康县、察雅县)








丹东市(元宝区、东港市、振兴区、宽甸满族自治县、凤城市、振安区)  鸡西市(滴道区、城子河区、梨树区、鸡东县、鸡冠区、密山市、恒山区、麻山区、虎林市)








保山市(龙陵县、施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区)








南京市(江宁区、溧水区、浦口区、玄武区、栖霞区、六合区、建邺区、秦淮区、雨花台区、鼓楼区、高淳区)








黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴义市、安龙县、贞丰县、晴隆县、普安县、兴仁市、望谟县)菏泽市(牡丹区、曹县、定陶区、单县、成武县、东明县、鄄城县、巨野县、郓城县)








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








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








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








阳泉市(盂县、平定县、矿区、郊区、城区)








雅安市(芦山县、天全县、名山区、荥经县、石棉县、汉源县、雨城区、宝兴县)








黄南藏族自治州(同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县、泽库县)








蚌埠市(怀远县、蚌山区、淮上区、固镇县、禹会区、龙子湖区、五河县)








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








衡水市(阜城县、枣强县、饶阳县、武强县、景县、故城县、深州市、武邑县、冀州区、桃城区、安平县)








固原市(隆德县、西吉县、原州区、彭阳县、泾源县)








三明市(明溪县、大田县、建宁县、三元区、宁化县、泰宁县、永安市、沙县区、将乐县、尤溪县、清流县)








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








新乡市(原阳县、封丘县、卫辉市、牧野区、红旗区、辉县市、凤泉区、延津县、长垣市、卫滨区、新乡县、获嘉县)








朔州市(应县、朔城区、山阴县、右玉县、怀仁市、平鲁区)








白城市(通榆县、洮北区、大安市、洮南市、镇赉县)








连云港市(灌南县、灌云县、东海县、连云区、赣榆区、海州区)

  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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