按揭諮詢小心愈問愈錯 避開置業5大AI陷阱

香港按揭市場瞬息萬變，各大商業銀行的最優惠利率（P）、香港銀行同業拆息（HIBOR）、現金回贈幅度，以及各項限時推廣優惠，幾乎每星期均在動態調整。主流AI工具的生成內容多半依賴過往的公開網頁數據，無法做到即時更新。當置業人士向AI查詢哪家銀行按息最優惠時，系統提供的數據往往已經嚴重滯後，根本無法如實反映當下的最新按揭市況。
在計算按揭優惠金額時，AI經常因底層金融邏輯理解不足而出現運算錯誤。以銀行提供的按揭現金回贈為例，實務操作上銀行普遍會以「物業成交價的七成」作為現金回贈的計算上限，而非以高成數按揭的實際借貸總額為基準。

若買家向AI輸入資料並申請高成數按揭，AI極可能直接以九成）貸款額乘以回贈比率，計算出遠高於現實的預估金額。
此外，按揭回贈涵蓋按揭轉介公司的額外獎賞，因各家機構優惠條款各有不同；AI既無法獲取這些非公開的內部數據，最終運算出的回贈金額，與買家實際到手的金額自然出現巨大偏差。
早年申請按揭時，銀行在審批入息門檻時，除要求符合供款與入息比率（DSR）外，還須通過假定利率上升的壓力測試。事實上，金管局早已因應市況全面暫停壓力測試要求。然而，部分AI工具由於訓練數據庫中，充斥著大量舊版網頁資訊，在回答按揭入息門檻時，依然照本宣科地提醒買家必須通過壓力測試。

每個買家的財務與入息架構各有差異。AI面對非典型個案時，往往只能提供空泛標準的官方說辭，無法像資深按揭顧問般依據個案具體細節度身訂造「拆局」方案。若在按揭規劃上遇有疑難，尋求銀行專業職員或按揭轉介顧問的實務指引，方能取得具備執行價值的精確資訊。

數據幻覺風險高

市面上的AI工具琳瑯滿目，背後所依賴的大型語言模型（LLM）架構、訓練數據庫及微調方向各有不同，直接導致其在處理香港本地金融法規時準確度參差不齊。
部分模型在面對香港獨有的按揭保險計劃（MIP）、金管局最新監管指引等高度本土化政策時，資料庫若缺乏完整收錄，往往會為了產出答案而憑空捏造資訊（即AI的「幻覺」現象），給出全然荒謬的審批數據。

偏偏AI具備優異的自然語言組織能力，表面看似言之鑿鑿、頭頭是道，在真假難辨的情況下，若買家不慎將虛假數據視為入市依據，最終恐面臨按揭觸礁、撻訂離場的嚴重後果。