Fobi AI Inc (FOBIF) Fair Value & Analyse
Technology · US · Marktkap. $23.2M
Fair Value Stand: 23.06.2026
Analyse
Fobi AI Inc (FOBIF) notiert aktuell bei $0.0950, während unser modellbasierter Fair Value bei $0.0100 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 89.5% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Technology. Bär-Case: Da der Kurs über unserer Schätzung liegt, preist der Markt bereits hohe Erwartungen ein. Bull-Case: Eine überdurchschnittliche Qualität kann einen Aufpreis rechtfertigen — entscheidend bleibt der Einstiegskurs (Evidenz: niedrig).
Über das Unternehmen
Fobi AI Inc., together with its subsidiaries, operates as a data intelligence technology company that delivers contactless solutions and data intelligence for sports and entertainment, telecom, financial services, hospitality, and retail industries in North America and Europe. It offers embedded engagement mobile wallet pass; platform-as-a-service; consulting services and development services; data-driven insights portal delivers real-time analytics and insights for customers; and engages in the resale, referring, licensing, and hosting of its technology to users. The company also sells software as a service. Fobi AI Inc. was formerly known as Loop Insights Inc. The company was founded in 2017 and is based in Vancouver, Canada.
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Häufige Fragen
Ist Fobi AI Inc (FOBIF) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von FOBIF?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von FOBIF?
Wie wir den Fair Value berechnen
Jedes Unternehmen wird durch einen Stapel unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens verschmolzen und nach der Datenqualität gewichtet werden. Eine separate Qualitäts-Ebene bewertet die Fundamentaldaten. Alle Eingaben sind real gemeldete Daten — nichts geschätzt.
Nur zu Bildungs- und Recherchezwecken · keine Anlageberatung · keine Kauf-/Verkaufsempfehlung. Modellbasierte Schätzungen sind keine Gewissheiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenqualität und Annahmen ab.