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南臺科技大學 企業管理系 余建明所指導 黃家嫃的 臺南市高密度行政區人口成長率影響房價波動關鍵因素之實證研究 （2021），提出台銀房貸流程關鍵因素是什麼，來自於建物個別特徵、總體經濟因素、臺南市房市供需因素、人口成長率。

而第二篇論文國立政治大學 企業管理研究所(MBA學位學程) 于卓民、傅浚映所指導 林怡安的 銀行業運用Fintech於業務之研究 （2017），提出因為有 金融科技、組織創新、銀行的重點而找出了 台銀房貸流程的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台銀房貸流程，大家也想知道這些：

臺南市高密度行政區人口成長率影響房價波動關鍵因素之實證研究

為了解決台銀房貸流程的問題，作者黃家嫃 這樣論述：

民眾在以人口密度挑選區域時，是否就代表房市交易熱絡、房價高漲呢？本研究範圍選定臺南市人口密度前三高之東區、中西區及北區從建物個別特徵、總體經濟因素、臺南市房市供需因素及人口成長率等四個層面進行探討。實證結果顯示，在特徵價格模型中，人口密度最高的東區人口成長率對房價有顯著影響，都市人口集中的地方與房屋價格的變化有所關聯，人口成長率每上升1%，房價上升20.17%，對房價影響為正向顯著，中西區人口成長率則對房價影響為負向顯著，人口成長率每上升1%，房價下跌9.34%，北區人口成長率實證結果顯示對房價的影響不顯著，而建坪、屋齡、五大行庫平均房貸利率及臺南市住宅價格指數對臺南市東區、北區及中西區房價

皆有顯著影響。在分量迴歸模型實證結果分析，以五大行庫平均房貸利率而言，在東區、中西區及北區之低價位群、中價位群及高價位群房屋中，對房價皆有顯著影響，利率每上升0.125%，房價下修幅度為0.04%至3.9%不等，對房價皆為顯著負向影響；以人口成長率而言，在東區之低價位群、中價位群及高價位群房屋中，對房價皆有顯著正向影響，每上升1%，房價上升分別為10.73%、14.34%及19.59%，在北區低價位群房屋中，對房價有顯著正向影響，每上升1%，房價上升為25.26%，在中西區低價位群、中價位群及高價位群房屋中，對房價皆有顯著正向影響，每上升1%，房價上升各為18.55%、2.11%及14.94%

，表示人口成長率越高，房價越高。

銀行業運用Fintech於業務之研究

為了解決台銀房貸流程的問題，作者林怡安 這樣論述：

Fintech的議題在這近幾年於國內市場興起，各家銀行紛紛在年報透露發展Fintech的決心。而我國金融監管機關也意識到金融科技的重要性，著手推動數位化金融環境、鬆綁數位化金融法規。在環境的驅使下，本國銀行實際發展Fintech的程度到底為何呢?是否存在有名無實的狀況？本研究鎖定具代表性的本國銀行，以次級資料為基礎，分析投入Fintech的狀況。因本研究視銀行發展Fintech為該組織創新的展現，輔以探討影響組織創新因素的文獻，來驗證本國銀行在Fintech創新的程度與特定影響組織創新因素之關聯性。此外，由於本國銀行在Fintech發展較其他國家的銀行起步慢，本研究以在全球最受關注的金融市場

運作的銀行為標竿對象（即美國前六大市值的銀行），觀察這些銀行透過轉投資與併購哪幾種領域的金融科技公司及該公司的金融科技應用為何後，進而比對本國銀行在這幾個領域的發展狀況，以提出日後本國銀行可精進的方向。本研究顯示，本國銀行中的中國信託銀行、玉山銀行、台新銀行應用Fintech於業務較深與廣，涵蓋大數據分析、區塊鏈、金融服務軟硬體、付款與結算、借貸、財富管理、管制技術及房地產領域。如此的成果也與文獻中所提出的兩項影響創新因素有正向的關係：在技術知識資源方面，中國信託銀行與台新銀行具有較多的專利等專業資源；閒置資源方面，中國信託銀行、遠東銀行、玉山銀行、台新銀行具有較多元的閒置資源。整體來說，大部

分本國銀行在針對中小企業的付款與結算及借貸業務、對個人與企業客戶的房地產業務仍有待利用大數據分析、區塊鏈等金融科技優化的空間。

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