新青安房貸鬆綁了!政院放寬銀行法「放款占比30%上限」,青年首購族買房不卡關?
新青安房貸鬆綁了!政院放寬銀行法「放款占比30%上限」,青年首購族買房不卡關?

重點一:行政院拍板,新青安貸款不再受《銀行法》第72條之2「不動產放款占比30%」的上限約束,讓銀行承作新青安時無須計入原有上限,有助於緩解近期的「房貸荒」與撥款延宕問題。

重點二:此項措施回溯適用,自2025年9月1日起辦理的新青安「撥款案件」即不計入72-2限額,被視為實質鬆綁且即刻見效。

重點三:財政部將強化新青安貸款的徵審與貸後管理,金管會亦提醒民眾申貸仍須通過銀行審核,並呼籲銀行不得搭售金融商品。

行政院於2025年9月4日院會正式拍板,自2025年9月1日起,「青年安心成家購屋優惠貸款精進方案」(新青安)不再適用《銀行法》第72條之2的不動產放款比率限制。

由於生效方式為回溯適用,自2025年9月1日起辦理的新青安「撥款案件」不計入72-2限額,此舉被視為實質鬆綁且即刻見效。對於已核貸但尚未撥款的案件,只要撥款日在9月1日之後,即可適用此項放寬措施。

《銀行法》第72條之2的立法用意,是為了防止銀行將過多資金集中於不動產市場。該條文規定,銀行辦理住宅建築及企業建築放款的總額,不得超過放款時銀行存款總餘額及金融債券發行額總和的30%

白話來說,未來銀行辦理新青安貸款時,將不再受到上述「30%上限」的約束,可望顯著提升銀行的放款量能,從而縮短民眾申貸的等待時間,避免因銀行額度受限而「貸不出款」的窘境

新青安累計核貸近13萬戶

根據金管會最新報告,新青安貸款自2023年8月上路以來,截至2025年7月底,已累計核貸12萬9,464戶,總金額約9,994億元。其中,39歲以下申貸族群占比高達72.76%,40至49歲占22%,50歲以上僅占5%,顯示此項政策主要支持年輕首購族。

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根據金管會最新報告,新青安貸款自2023年8月上路以來,截至2025年7月底,已累計核貸12萬9,464戶。
圖/ 行政院

過去因《銀行法》第72條之2的規定,部分公股銀行的不動產放款比率已逼近法定上限,導致部分符合資格的民眾因銀行額度受限,無法順利完成貸款與交屋。此次將新青安貸款排除於該限額之外,預期將大幅提升銀行的承作意願,有助於緩解房貸供給不足的問題,滿足房市的剛性需求

放寬30%上限主因:銀行流動性無虞

行政院長卓榮泰4日指出,新青安推行至今,已協助近13萬戶無自有住宅的家庭購屋安居。針對過往「助漲炒房」的疑慮,財政部已提出優化措施,包含借款人限貸一次、徵提自住切結書,並督導公股銀行落實徵授信審核、強化貸後管理及稽查。卓榮泰表示:「現已能確保貸款符合青年首購自住的目的。

卓榮泰說明,《銀行法》第72條之2的規定主要在於控管銀行的流動性風險。考量到銀行房貸的逾放比率長期低於其他授信業務,資產品質穩健,「目前銀行流動性無虞。」因此,決議銀行辦理新青安貸款的撥款案件,自今年9月1日起不計入《銀行法》第72條之2規定的30%上限

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卓榮泰指出,考量到銀行房貸的逾放比率長期低於其他授信業務,資產品質穩健,「目前銀行流動性無虞。」
圖/ 金管會

卓榮泰也再次強調,銀行在辦理新青安貸款時,不得以搭售其他金融商品作為核貸條件,也不得在貸款過程中有任何不當或過度勸誘的行為,並已責成金管會及財政部要求各行庫確實落實相關規定。

延伸閱讀:新青安貸款懶人包|申請資格為何?利率怎麼算?有哪些新規?6大申請須知

責任編輯:李先泰

關鍵字: #動態時報
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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