根據財團法人金融聯合徵信中心公布的 2026 年第 2 季新承作房貸最新統計，全台各縣市平均房貸利率介於 2.28% 至 2.60% 之間，區域融資成本呈現明顯落差。
其中，基隆市以 2.60% 登上全台房貸利率冠軍，外島金門縣則以 2.28% 為全台最低，兩地利差高達 0.32 個百分點；在六都之中，桃園市以 2.46% 居冠，台南市則以 2.41% 成為六都中房貸利率最親民的都會區。
基隆、台東意外偏高，六都利差收斂「桃園最高、台南最親民」
根據聯徵中心大數據統計，平均房貸利率較高的縣市，打破了「房價越貴、利率越高」的直覺印象。全台平均房貸利率前三高分別為：
○基隆市：平均房貸利率達 2.60%，高居全台各縣市之冠。
○台東縣：平均房貸利率達 2.52%，名列全台第二高。
○苗栗縣：平均房貸利率達 2.49%，位居全台第三高。
反觀利率較低的區域，金門縣以 2.28% 奪下全台最低，農業大縣雲林縣以 2.29% 居次，宜蘭縣與南投縣均為 2.35%，彰化縣則為 2.38%。
在六大都會區方面，整體利率差距相對有限，最高與最低僅相差 0.05 個百分點。六都依序為桃園市 2.46%、高雄市 2.45%、新北市 2.44%、台中市 2.44%、台北市 2.43%，台南市則以 2.41% 排名六都最低。
千萬房貸 30 年利息差近 60 萬元，實質還款負擔不可輕忽
利率差距看似不到 1 個百分點，但反映在長達數十年的還款期上，將對家庭現金流產生實質差距。以目前市場最常見的「貸款 1,000 萬元、還款年限 30 年、採本息平均攤還」進行財務試算：
○利率 2.60%（基隆市平均水準）：
每月需繳納房貸本息約 40,027 元，30 年累積總利息支出約達 441 萬元。
○利率 2.28%（金門縣平均水準）：
每月房貸本息約為 38,368 元，30 年累積總利息支出約為 381 萬元。
在相同千萬元借款條件下，兩地借款人每月月付金相差約 1,659 元，累計 30 年下來的利息總支出差距將近 60 萬元，等同於省下一輛國產轎車的購車預算。
授信模型看重資產流動性，都會科技買盤支撐低利條件
房產專家與金融機構主管分析，各縣市平均房貸利率的結構性落差，主要受「擔保品品質」與「借款人所得條件」兩大核心變數左右：
○老舊建物比重與擔保品抗跌性：
基隆市與花東部分地區，交易主力多為屋齡偏高的中古公寓或老透天，且缺乏大規模新興產業園區帶動；銀行在授信定價模型中，將此類擔保品列為轉手流動性較弱的標的，放款成數較保守，並會拉高風險加碼利率以維護資產品質。
○買盤結構與整批分戶優惠：
六都核心精華區與新竹科學園區周邊，買方多集中於竹科工程師、金融公教或百大企業員工，還款能力強、違約風險低；加上近年大量重劃區預售大案進入完工交屋期，建商多能向公股行庫洽談整批分戶優惠專案，並搭配政策性新青安低利貸款，進一步拉低了都會區的加權平均利率。
○離島與部分農業縣市特性：
金門、雲林等地的購屋申貸戶多屬公教人員或在地深耕家族，且多向在地信用合作社、農漁會或配合度高的行庫送件，申貸樣態以自住剛需為主，較無投資炒作加碼，因而維持較低的平均利率。
銀行建議：勿單看利率表象，宜綜合考量核貸成數與收支比
銀行業者提醒，聯徵中心公布的各縣市平均利率為宏觀市場統計值，不代表個別購屋者走進該區域分行就一定拿到該利率。銀行審核個人房貸仍嚴格遵循「授信 5P 原則」，包括借款人的信用紀錄、工作收入、負債所得比（收支比）、房屋鑑價結果與抵押品地段。
購屋族在評估房貸方案時，切忌只單看利率高低，應同步比較銀行核貸的最高成數、貸款年限是否能拉長至 30 年或 40 年、是否有寬限期，以及綁約期內提前清償的違約金規定；若在非六都或老舊社區購屋遭遇全國性大銀行開出較高利率，建議主動轉向在地農漁會信用部或中小型企銀詢價比較，以爭取更契合自身條件的融資方案。
過去向銀行申請房屋貸款，從詢問各家專案、準備紙本財力證明、送件、等待行員現場勘查估價，到最後親赴分行對保，借款人往往需要多次請假往返銀行，整體流程動輒耗時數週。
隨著數位金融與演算法技術的演進，金融科技正加速滲透至不動產金融的核心領域，線上申貸、自動估價模型以及區塊鏈電子產權憑證等應用已逐步成為市場新常態，大幅改寫了傳統的房貸申辦體驗。
在目前的數位化作業中，金融科技主要聚焦於三大環節的效率提升。
首先是線上申貸與數位身分驗證，民眾透過手機或電腦即可完成試算、基本資料填寫、文件拍照上傳以及進度追蹤，免去重複填表與臨櫃奔波的不便；其次是自動估價模型的引進，系統整合了實價登錄大數據、房屋坪數、屋齡、樓層及周邊區域交易行情，能在極短時間內產出客觀的市場價格區間，加速銀行內部初步審查；最後則是內政部推動的區塊鏈電子產權憑證，所有權人可線上產製具備專屬驗證碼與二維條碼的憑證，提供給銀行或地政士即時查驗產權真偽，大幅強化交易安全與防偽能力。
然而，流程的自動化並不代表金融監理標準的退讓。
金管會調查顯示，國內銀行業使用人工智慧的比例已接近九成，主要用於提升作業效率與客戶服務。針對各界關注的估價爭議，金管會明確訂出監理底線：銀行固然可以運用自動估價模型輔助鑑價，但模型試算出的價格僅能作為參考依據，絕對不能直接拿演算法結果取代人工作出最終放款決策。依據銀行法規精神，不動產的最終放款值、核貸成數以及授信風險承擔，仍必須由銀行授信人員自行覈實判斷與實質負責。
這項監理原則確立了科技與專業判斷的分工界線。
目前金融科技最適合處理的是大量重複性的行政流程，例如文件數位辨識、資料清洗、區域行情初篩及案件分流管理；然而，房貸涉及巨額資金、長達二、三十年的還款週期以及複雜的家庭財務結構，每一間房屋的室內屋況、裝潢維護度，以及每一位借款人的實質現金流穩定度各不相同，無法單純仰賴演算法模型完成所有授信決策。科技負責的是縮短行政時間，而銀行的專業風控人員則負責為長期的資產品質與借貸安全把關。
在享受金融科技帶來便利的同時，消金專家也提醒借款人應強化資訊安全防護。
房貸申請涉及身分證件、扣繳憑單、存款存摺及不動產權狀等極為機敏的個人財務資料，民眾在進行線上申辦時，務必確認使用的是銀行官方網站或官方應用程式，切勿點擊來源不明的簡訊短網址上傳資料。此外，借款人應認知到申貸流程的加速並不等於銀行授信標準放水，銀行對個人信用紀錄、負債所得比的審查依然嚴謹，申貸前仍須做好長期穩健的還款財務規劃。
