史上最重房市管制來了!限貸令後為何還要緊縮?央行看到什麼警訊?關鍵問答一次看
史上最重房市管制來了!限貸令後為何還要緊縮?央行看到什麼警訊?關鍵問答一次看

央行決議升準不升息、祭出第7波選擇性信用管制,雖然擴大房市管制措施在預料之中,但這波出拳力道堪稱史上最重,不僅首次針對有房子、沒房貸族群納管,央行總裁楊金龍更直言「要給投資客、投機客一個lesson(教訓)」。

這次的房市管制決策對央行是很困難的決定,也承受很大壓力,究竟央行看到什麼警訊,即使壓力再大也要降溫房市,中央社整理楊金龍關鍵問答,讓讀者一次看懂。

央行9月19日理監事會決議調升存準率1碼,且祭出第7波選擇性信用管制共有4大措施,第1,新增規範自然人名下有房屋者的第1戶購屋貸款不得有寬限期。第2,自然人第2戶購屋貸款最高成數由6成降為5成,並擴大實施地區至全國。

第3,公司法人購置住宅貸款、自然人購置高價住宅貸款及第3戶(含)以上購屋貸款的最高成數由4成降為3成。第4,餘屋貸款最高成數由4成降為3成。最新房市管制措施於明日起實施。

問:央行看到什麼警訊,決定祭出最強力道的房市管制措施?

答: 今年8月底,全體銀行不動產貸款占總放款比率(不動產貸款集中度)居高,達37.5%,接近2009年10月的歷史高點37.9%,而且現在銀行信用資源向不動產部門傾斜的情況比2009年更嚴峻。

過去房市過熱引發危機的狀況有個共通點,市場普遍認為房地產會一直上漲,尤其是1990年代日本資產泡沫破滅,以及跟2007年至2008年間的美國次貸風暴,均顯示不動產市場過熱引發金融危機及經濟衰退已有先例,當時有個狀況是社會大眾認為市場是efficient、有效率的,到達一個點後會自動調整,但反而沒有,市場直接垮下來。

這次央行頂著龐大壓力做出決策,是因為特殊時期必須有嚴肅措施,央行要釋放訊息,不能讓市場認為房市會一直往上走。

問:先前才剛鬧出房貸荒,為何央行還要再緊縮?

答: 房貸荒的問題不是資金不足,而是信用資源失衡,以銀行法第72條之2規定(銀行不動產放款比率紅線為30%,俗稱不動產放款天條)來看,國銀達到26%以上已經有21家,而且都是大銀行,很顯然,信用資源明顯傾斜到不動產、傾斜蠻大。

央行先前已對國銀做出道德勸說,為何只採道德勸說,因爲「讓大象轉身要小心,快速轉身會跌倒」,我們要讓他慢慢的、但也不能太慢。未來一年,會持續關注各銀行改善成效,並透過實地查核,督促銀行落實執行改善方案。

至於央行整體政策基調是否緊縮,就房地產來講,如果不動產放款集中度下降,就可以釋放資源給其他部門,特別是製造業;若信用資源順利移轉至具有生產力的部門,整體來講,也不能說是緊縮。

問:央行再度調升存款準備率1碼,會不會讓民眾更難申辦房貸?

答: 銀行本身有足夠的資金,央行調升存款準備率1碼,不認為會加重房貸荒現象。調整存準率的目的是希望讓銀行放貸更謹慎,也不會影響民眾首購需求,以及業者推動都市更新、危老重建、社會住宅以及企業建構自用廠辦等所需資金。

先前的房貸荒產生很多抱怨,但那些抱怨「至少有一半以上,是投資客跟炒房客在抱怨」,央行要給投資客、投機客一個lesson(教訓),不再是很容易想貸多少、就貸多少,也藉這次機會告訴社會大眾,房市確實必須cool down(冷卻)。

問:央行這次打房力道堪稱史上最重,是否也考量大環境將走向寬鬆,央行再不出手將錯失時機?

答: 國際環境確實朝寬鬆的方向前進,美國聯準會也已宣布降息,確實要把握緊縮的機會,「該做的時候,就快一點做」。

不過相較之下,台灣還是有緊縮的空間,特別是在房地產這塊。

央行發現,去年中以來,銀行不動產貸放衝得非常快、成長率非常高,代表銀行貸放的標準下降、比較寬鬆,這讓央行聯想到美國次貸風暴,當時金融機構對信用評等較低的借款者提供次級房貸,且核貸條件過於寬鬆,這是過去犯下的錯誤。

希望藉由這次政策實施,讓銀行對於不動產貸放更謹慎嚴謹,不要太過浮濫。畢竟房地產不像其他市場有修正機制,往上走的階段,一不注意就容易硬著陸,最好在適當時機、做適當措施,讓它軟著陸。

問:央行升準不升息、祭出房市管制,目前貨幣政策基調為何?

答: 貨幣政策整體來說目前還算balance,央行現在政策利率雖然跟16年前一樣高,但是像商業本票等市場利率已經比先前還要高。房地產部分的確是緊縮,希望讓銀行不動產貸款集中度下降,釋放信用資源到其他產業。

問:先前央行對於新青安態度是不要對財政部「越俎代庖」,為何這次對房市下重手推出第7波選擇性信用管制?

答: 央行這次檢視房貸數據並未侷限在公股行庫8家,而是檢視全體國銀34家資料。如果有一家觸及不動產放款上限,民眾申貸便會挪移到其他家,進而影響銀行的房貸審核能量,當市場整體亂起來時,財經部會包含央行、財政部、金管會都會一起考量做決策。

新青安方案已經有調整做更嚴格的審核,央行這次也是給國銀1年期間去做調整,希望銀行信用資源可以提供給最需要的那群人,兩者立場一致。

問:央行8月找國銀喝咖啡後,府院相繼出面安撫民心,府院是否伸手干涉央行決策?

答: 央行政策並不受政治干預,從一開始到現在為止,包括今天決策,行政院跟總統府都沒有介入。而且行政院院長卓榮泰在行政院會發言、新聞稿中,也多次表示感謝央行對於市場穩定安全機制預先做了努力。

問:美國聯準會(Fed)宣布降息2碼,隨著美台利差逐漸縮小,央行會放手讓新台幣升值嗎?

答: 新台幣匯率是由市場決定,如果新台幣在市場上會升值,央行不會去阻止新台幣升值。央行唯一會做的是延緩升值或是貶值的速度,「要擋資金力道是沒辦法的」。外匯市場很複雜,像今年初很多貨幣都對美元貶值,後來才又逐漸升值。

問:今年第4季有美國總統大選變數,央行怎麼看美國選舉結果對金融市場的影響,是否可能重新引發通膨隱憂?

答: 美國總統大選中,民主黨總統候選人賀錦麗和共和黨總統候選人川普的政見很不同,兩人對中國態度也有程度差異,至於對於金融市場的影響,這是很複雜的事情。央行會密切關注美國總統選舉對市場的影響,並謹慎因應。

延伸閱讀:限貸令是什麼?會讓房貸戶「斷頭」?限貸令懶人包:限貸來由、各家銀行貸款情況一次看

本文授權轉載自:《中央社》

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
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為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
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創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
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「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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