2023房貸補貼|49萬戶領到3萬元,內政部:核撥金額逾146億元
2023房貸補貼|49萬戶領到3萬元,內政部:核撥金額逾146億元

房貸補貼3萬元,你有領嗎?內政部統計,「中產以下自用住宅貸款戶支持專案」自2023年6月1日至2023年12月29日止,開放房貸支持金申請,累計申請件數近77萬,核定案件近49萬件,核撥金額逾146億元。目前已截止申請。

2023房貸補貼3萬元

過去3年,疫情讓許多人生活受到衝擊,因此政府從多面向協助人民生活所需,針對租屋族、房貸族,內政部推出「減輕民眾負擔,多元支持方案」,透過擴大推動租金補貼、持續增加直接興建與包租代管社會住宅供給、擬定中產以下自用住宅貸款支持等政策減輕居住負擔。

其中,房貸族殷殷期盼的房貸補貼政策,究竟門檻為何?要怎麼領取補助?還沒買房的人也能申請嗎?《數位時代》整理房貸補貼撥付方式、金額、資格條件,帶讀者一次了解。

房貸補貼6月1日上路
房貸補貼6月1日上路。內政部今(30)日召開「產以下自用住宅貸款戶支持專案」啟動記者會。內政部長林右昌(右3)、金管會主任秘書蔡福隆(右2)、營建署長吳欣修(左3)等來賓共同出席致詞。
圖/ 內政部

以下為房貸補貼最新資訊:

文章目錄(點擊可直接前往該段落):

  1. 房貸補貼每戶3萬元,誰可以領?
  2. 房貸補貼何時申請?去哪申請?何時領?
  3. 申請房貸補貼常見錯誤是什麼?填錯了可以修改嗎?
  4. 為什麼要限制核貸金額?
  5. 補助金額多少?怎麼訂出來的?
  6. 還沒買房的人也可以領嗎?
  7. 想領房貸補貼要注意什麼?遇到問題打哪支電話?

房貸補貼每戶3萬元,誰可以領?

符合下列資格之民眾,可申請住屋貸款支持方案:

  1. 僅有一筆自用性質購置住宅貸款,並須有非呆帳之貸款餘額。
  2. 合計持有房屋一戶以內。
  3. 原始核貸金額臺北市850萬元以下的房屋、其他縣市原始核貸金額700萬以下的房屋。
  4. 110年家庭成員各類所得總額合計120萬元以內。
  5. 認定基準日112年2月28日。
房貸補助1
圖/ 內政部

房貸補貼何時申請?去哪申請?怎麼領?

內政部指出,房貸補貼於6月1日上午9時起開放線上申請, 申請將持續受理至今年12月29日下午5時為止 ,預估第一批在7月初就能獲得一筆定額3萬元支持金。申請要注意填寫借款人姓名、身分證字號、戶籍地址、聯絡方式、112年2月28日有貸款餘額之貸款金融機構名稱、貸款抵押房屋地址。(無須提供相關文件)

撥付方式,則會由金融機構存入借款人約定繳納貸款本息之帳戶,並註記「行政院發」之文字。

線上申請網站:「中產以下自用住宅貸款戶支持專案線上申請網站

這次申請是全面採用線上申請,使用手機、平板或電腦都可以登入,申請入口在營建署網站內政部不動產資訊平臺,步驟如下:

房貸補貼申請4步驟

步驟一: 在網頁上方點選專案連結後,即可進入申請畫面

步驟二: 借款人進入線上申請系統後,會出現資格條件自我檢核畫面,由申請人勾選「確認」按鈕

步驟三: 如評估符合資格,驗證身分登入後即可填寫個人資料

步驟四: 確認後送出,完成申請。

申請房貸補貼常見錯誤是什麼?填錯了可以修改嗎?

營建署表示,檢視現有申請案件,發現部分資料有填寫錯誤情形發生,以下整理常見錯誤,提醒申請人要小心。

常見錯誤一:貸款金融機構填錯

填寫「貸款金融機構」項目是 要填112年2月28日貸款中的金融機構,如有上述日期以後轉貸者,請注意仍要填寫112年2月28日貸款中的金融機構

若申請網站內屬於必填資料(打*號)出現填寫錯誤,請申請人填妥「資料更正切結書」後,以郵寄或傳真至營建署,將由營建署來協助修改,如為分行填寫錯誤,則會由金融機構校正,申請人無須提出更正。

常見錯誤二:提出申請者並非借款人

營建署指出,另外還有一種情況,由於本專案 必須由借款人提出申請 ,如誤以房屋所有權人提出申請,則須請原申請人填妥「放棄申請切結書」後,以郵寄或傳真方式寄到營建署先辦理案件撤銷後,再由借款人本人提出申請。

以上2種切結書均可至營建署及「內政部不動產資訊平台」的房貸支持專案專區或線上申請網站右上方的教學說明-常見問題下載。

常見錯誤三:申請的補助並非拿來房貸使用

營建署強調,房貸補貼必須是購置住宅貸款,假設申請者是要以房屋抵押取得消費性貸款,金融機構未認定為購置住宅貸款,則非屬本專案之適用對象,請民眾勿提出申請。

如果我填錯資料,可以修改嗎?

狀況一:手機號碼、戶籍地址或貸款抵押地址打錯

身分證與手機號碼為驗證申請身分必要資料,如誤繕或需更改,建議重新以正確身分證及手機號碼重新申請,或填寫 「切結書」 後,以郵寄或傳真方式向內政部營建署提出申請。

狀況二:申請到一半退出後,無法再次申請?

若送出後等候處理逾3分鐘未完成,可關閉視窗後,15分鐘後至「 進度查詢 」功能查詢處理狀況,重新送出申請。

查詢結果可能如下:

  1. 送出成功
  2. 未完成,需重新填完。
  3. 未完成,但需重新按下送出申請。

狀況三:送出申請之後不能修改之前登打資料?

按下送出申請後視同正式遞交申請資料,無法更改所填寫資料。

如何查詢現在申請進度?

透過點擊進度查詢/補件,進行身分相關驗證後,查詢進度。案件送出成功三個月內會通知結果,不論是否通過皆會通知。

為什麼要限制核貸金額?

內政部解釋,房貸補貼的政策重點是減輕中低薪房貸族的居住負擔,不是鼓勵未來要買房的人,因此不適用購買高房價者,也不會補助到出租房子的房東。

不過,門檻公布後,也有網友在PTT上發文直言,「夫妻兩個人就只有一間房子 結果雙薪超過120就沒有」、「這政策 跟 疫情補貼一樣 賺超大的攤販 不用報稅 有房...又拿三萬了~"~」、「台北市電梯套房幾乎都能貸8成 850萬根本直接出局」。《數位時代》查核北市地政局2023年1月公布資料,2022年10月北市標準住宅價格總價達1,835萬元,大樓總價為2,501萬元,公寓總價為1,457萬元,最便宜的是小宅,總價975萬元;換言之,只有購買小宅的民眾較有機會拿到補助。

延伸閱讀:2023租屋補助,每月最高8千!學生也能申請、不用房東同意,規定一次看

補助金額多少?怎麼訂出來的?

補助金額為 每戶3萬元

內政部解釋,定額支持3萬元是以全國平均房貸餘額495萬元,111年央行累積升息0.625%來估算而得。

還沒買房的人也可以領嗎?

資格基準日是112年2月28日,因此在今年2月28日以前買房的人都可以適用。

房貸補助2
圖/ 內政部

內政部長林右昌強調,中產以下房貸族支持方案,是針對一定年收入以下,原始貸款總額一定金額以下的中低薪房貸族。對象是已經有貸款的人,而不是未來要買房子的人,所以並不是給利息補貼,然後鼓勵民眾去買房,因此跟網路謠傳幫建商賣房子的說法八竿子打不著,請勿誤導以訛傳訛。

想領房貸補貼要注意什麼?遇到問題時打哪支電話?

如果填寫資料時遇到問題該打哪支電話詢問呢?內政部中公免費諮詢專線(02)2162-1239,週一至週五早上8時至下午6時。

內政部提醒,詐騙手法常結合時事議題,專案線上申請通過審查後, 支持金會透過原貸款金融機構,直接存入借款人約定繳納貸款本息的帳戶內,並會註記「行政院發」的文字絕對不會發簡訊、不會打電話、也不會傳email通知 ,如尚未收到支持金,可至「中產以下自用住宅貸款戶支持專案」網頁查詢審核進度。請民眾務必提高警覺,如果有疑慮,請立即撥打165反詐騙諮詢專線求證。

2023房貸補貼,申請注意3件事

內政部再次提醒:

  1. 本專案須由借款人提出申請,而非由房屋所有權人提出。
  2. 請申請人務必填寫112年2月28日貸款中的金融機構名稱
  3. 本專案借款人所辦理之貸款必須是購置住宅貸款,如果是修繕住宅貸款、消費性貸款、周轉金等等,均非本專案適用對象。

如果申請人填寫資料正確,可縮短審核的時間,提早領到支持金。

責任編輯:林美欣

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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