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可先拍房屋土地權狀或謄本照片,傳lnie就可評估!

自有房屋坪數不限,屋齡不限,信用瑕疵或延遲繳款,負債比過高,

     銀行增貸受限無法增貸,免保人、免收入證明,通通皆可辦理。


二胎房貸作業流程:

      1. 當收到資料完整無誤時,將於 30 分鐘內提供初步估算之可貸款金額。
    2.實地現勘確定貸款金額及申貸利率
    3.準備相關文件
    4.簽約送件(完成撥款)

申請條件:

    年滿二十歲以上房屋土地所有權人皆可辦理。

 

申辦文件:

1.身分證正本(雙證件)
2.
土地/建物所有權狀正本

3.銀行貸款餘額證明
4.印鑑證明2(不動產登記或不限定用途)
5.
戶籍謄本(全戶)1

  還款方式:

   可分期每月攤還或可一次結清,亦可只繳息不還本金,還款金額最低以萬元為單位。

  借款期間無綁約,提前清償無違約金,且不限制借款期限。

  輕鬆借簡單還,靈活應用資金。

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●薪 轉 貸 需  備  資  料 ●
1.雙證件影本+員工證or名片
2.勞保異動單(一個月內)[勞保局申請]
3.薪轉明細  (內頁6個月+封面)
4.財產清單(國稅局)
5.所得清冊(國稅局)
6.全戶戶籍謄本(需有個人記事欄)
7.自然人憑證(戶政事務所)

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一間500萬店面的創業故事,讓你看懂如何運用財務槓桿

故事開始

假設有一間冰淇淋店面,
包含店租、裝潢、運作的資金等等,營運成本需要 500萬。
扣掉成本與人事支出,預估每年可以淨賺 80萬元。

窮爸爸和富爸爸兩人,一直都想要創業開一間這樣的店。

 

槓桿第一課:不懂得運用槓桿,就得比別人花 10年時間

窮爸爸是一位高收入的公務員,
他討厭債務,但擁有一間店面又是他一直以來的夢想。
於是他辛勤工作,每年存下50萬元,
10年之後他終於用500萬元開始了一間店面經營。

富爸爸沒有固定的工作,
他喜歡債務,也喜歡能投資回本的生意。
他決定拿自己家裡的房子和車子做抵押,借了500萬元,
一個月後立刻就開了一間店面 (不過老婆為此很生氣)

兩人最後都達成目標,但窮爸爸卻多花了 10 年。

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槓桿的第二課:運用槓桿的關鍵在於「現金流」

窮爸爸說:跟銀行借錢要付利息,失敗還會因此負債,我承擔不起。

富爸爸說:只要現金流入大於流出、報酬率合理,就該去借貸。

富爸爸評估,冰淇淋店每年能帶來80萬的現金流,
而貸款的利息是 30萬元 (利息蠻高的)
扣掉之後每年還是有50萬的淨利,剩下的錢也足夠還本金。

10年後,富爸爸已經還清了貸款,
而這時,窮爸爸才剛存到開店的資金。

「等等,難道富爸爸這樣做沒有風險嗎?」

萬一淨利低於30萬,等於連利息都付不起,
那這個財務槓桿就無法順利運作下去!

操作財務槓桿,永遠都要先考慮是否有充足的現金流。

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槓桿第三課:如何控制風險?永遠要先想到最糟的情況

窮爸爸每天在思考:到時候可以賺多少呢?

這是他這10年來日思夜想的事情。
但上班很忙,他也沒做過生意,
只有到了快要開店時,
他匆匆忙忙地布置起心中理想店面的模樣,然後就開始營業放手一搏。

富爸爸每天也在思考:最糟的情況是什麼?如何避免?

在開店之前,他做了許多的市場調查,
觀察附近店面的經營與客流量、和供應商交朋友、了解競爭對手狀況、選擇開店地點,
在開店之前也大舉對附近的住戶做了行銷工作。

開店之後,他每天調整菜單、進行人員的培訓,
請部落客在網路上幫他宣傳、並嚴格的監控資金的流入與流出。

富爸爸這樣想:「我已盡一切努力,也評估過最壞的情況,如果 1 年內淨利沒有超過 50 萬,我就會收掉店面,預估到時候會損失 300 萬裝潢費、行銷成本與一些租金支出。」

「失敗同樣都會損失 300 萬,與其等 10 年後我存到 500 萬才失敗,不如現在就失敗。」富爸爸笑著說。

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槓桿第四課:有錢人會更有錢?因為槓桿可以再「複製」

如果要開分店,需要花多久?

窮爸爸認為,賺到第一間店的資本500萬需要10年,
接下來靠店面每年收入80萬,需要再花7年才能再存500萬、開第二間店。

富爸爸則是認為,只要第一間店確定穩定營運獲利,
馬上就能再次靠著財務槓桿,開第二間店!

富爸爸房子已經拿去抵押了,
這次拿來抵押借錢的,靠的是第一間店財務報表,
充足的營運現金流以及優良的還款紀錄,
讓銀行經理願意再次貸款給他,甚至想要入股投資。

2年後,富爸爸在城裡開了第2間冰淇淋店,
5年後,富爸爸已經開了 20間冰淇淋店,
每間店的年淨利是50萬元,因此富爸爸每年創造了1000萬的獲利,
每一間都是靠著財務槓桿完成。

而窮爸爸呢?
這時候,還在為他的第一間店存錢奮鬥當中。

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人工智慧(AI)有機會幫助醫師進行病理診斷!Google近年積極將AI導入醫療領域,嘗試利用AI檢測癌細胞轉移情況,也藉其診斷糖尿病視網膜病變,實驗結果發現準確度比人為更高,有機會幫助更多醫師進行繁複的影像判讀,甚至有助解決醫師人力短缺問題。Google舉辦記者會分享「訓練機器」協助醫療診斷的成果,由Google AI產品經理Daniel Tse進行分享。 記者羅真/攝影 分享 facebook Google分享「訓練機器」協助醫療診斷的成果。所謂訓練,簡單地說,是蒐集大量影像,並透過人工一一指認,機器就能慢慢從這些輸入的龐大資訊中「學習」辨識,待累積大量經驗、準確率高,最終就無須透過人工介入,讓機器能自行辨識。Google目前已初步應用於檢測淋巴結中的乳腺癌細胞轉移以及糖尿病視網膜病變等。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }

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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 在揪癌變方面,Google AI產品經理Daniel Tse說明,判斷癌症腫瘤的過程,包括取腫瘤樣本、放在玻片上、染色以及在顯微鏡下觀察細胞情形。每個玻片包含將近10億個像素(pixels)的資訊,因此透過顯微鏡檢查非常耗時且複雜,「每12人進行乳腺癌檢測,就有1人可能被誤診。」有鑑於此,Google團隊訓練機器學習檢測癌細胞的轉移情況,結果發現,演算法定位腫瘤的準確率達到89%,高於人類病理學家則是73%。在檢測糖尿病視網膜病變方面,Daniel表示,Google團隊先與美國掃描影像單位與印度醫學單位合作,獲得大量影響作為研究基礎。接著,建立影像標籤工具,並聘請54名眼科醫師辨識成像,再運用名為Google Net的神經網絡演算法辨識約13萬張成像以進行訓練,辨識結果。Daniel表示,這個數據目前被用來訓練深度神經網絡,協助醫師診斷糖尿病視網膜病變,實驗顯示,AI的判讀結果與一般眼科、視網膜專科醫師判讀高度相符。在印度亞拉文眼科醫院試行三個月發現,AI的判讀準確度比人為更高,目前正逐漸讓更多病患接受這項檢測?
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