台灣哪邊租房最盤?10大「租不如買」區域出爐:六都加新竹,這些地方租金比房貸貴
台灣哪邊租房最盤?10大「租不如買」區域出爐:六都加新竹,這些地方租金比房貸貴

房價與租金雙雙高漲,「租不如買」話題引發關注。房屋交易資訊平台以今年六都加新竹縣市各行政區租金、平均成交總價,並計算每月還款金額,統計出10大「租不如買」地區,其中受到竹科效應影響,竹東鎮在不考量自備款情況下,租房比買房負擔更重,登「租不如買」地區第一名。

不過,專家提醒,是否購屋仍須考量自備款、居住年限與個人財務狀況,難以一概而論。

591實價登錄統計範圍為大樓、華廈、套房、公寓成屋住宅交易 。根據統計,差距最大為新竹縣竹東鎮,今年平均租金為新台幣2.3萬元,較房貸金額高出7600多元,相當於此區一間套房月租行情,在不考量自備款的情況下,買房負擔明顯較小。

591房屋交易網新聞課組長林哲緯指出,差距最大的竹東鎮,近年受竹科效應帶動,建商與外地客湧入推升房價,新案每坪均價從2字頭飆升至4、5字頭,中古屋每坪均價也逼近3字頭。隨著購屋壓力日益沉重,許多年輕人只得以租代買,導致租屋市場供需緊張,條件不錯的物件租金更水漲船高。

亞軍為台南市仁德區,同樣受惠鄰近東區外溢,開始有品牌建商到此插旗,加上南科效應帶動當地就業市場,租屋需求強勁,使得租金較房貸差距6300多元,落差明顯。

其餘租金房貸差距高低排名,依序為台南市安南區、高雄市楠梓區、台中市太平區、桃園市大園區、高雄市仁武區、桃園市觀音區、桃園市龜山區、新竹縣新豐鄉。

林哲緯指出,這十大地區原先多屬於基期較低的蛋白區,但受周邊蛋黃區高房價外溢、大量新案完工與就業人口成長等因素,在房價起漲之下,連帶也讓租金行情急起直追。

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不動產資訊研究中心、住展雜誌發言人陳炳辰表示,此次統計的桃竹地區都不算核心精華地帶,而是屬於工業區或產業園區周邊,這些地區通常房子坪數較大,例如觀音區以公寓產品為主,所以顯示總租金金額較高,但單價應都是低廉。

另外,這些地區因為有不少工廠、產業區都提供宿舍,或有其他未登錄的平價物件,多為新屋和登錄租屋物件量體少,也會稍有偏頗。

陳炳辰分析,雖然換算購屋貸款,似乎每月還款划算,但得湊足一定的自備款,尤其目前貸款審核嚴謹,除了自備款得更充裕,可能每月利率偏高,負擔都可能比數據重,若是蛋白區,銀行更是態度保守。

此外,若為外來工作族群,陳炳辰認為,因在當地停留時間不一定長久,若所在區域又非屬房市具有穩定發展的一線地段,買房動機恐怕不足。

陳炳辰指出,若是以投資為目的,目前房市環境並不友善,除了缺乏寬限期、投資貸款條件趨嚴外,還面臨租屋市場競爭。此外,部分區域新屋供給量大,存在一定賣壓,因此即使價格看似「租不如買」,仍須視區域條件與個人狀況而定,無法一概而論。

上市建商興富發發言人廖昭雄向中央社記者表示,從建商角度觀察,台灣房價長期呈現上升趨勢,加上房貸利率相對全球仍偏低,對有剛性需求者而言,購屋可能較為划算。

但他也提醒,購屋首要前提,除了具備居住剛性需求外,得考慮自身的經濟能力,包括自備款和還款能力,以及是否有長期居住10年以上的規劃。

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本文授權轉載自中央社

責任編輯:蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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