Die Fahrzeugbewertung verändert sich grundlegend durch den Einsatz von KI und historischen Daten. Diese Technologien ermöglichen präzisere Restwertprognosen, schnellere Schadensbewertungen und eine effizientere Datenverarbeitung. Unternehmen wie Versicherungen und Leasinggesellschaften profitieren von objektiveren Ergebnissen und geringeren finanziellen Risiken.

Kernpunkte:

  • KI-gestützte Restwertprognosen: Bis zu 40 % genauer als herkömmliche Methoden.
  • Effizienzsteigerung: Routineaufgaben, die früher 30-60 Minuten dauerten, werden in 20-90 Sekunden erledigt.
  • Marktwachstum: Der jährliche Wert durch KI im Automobilsektor könnte bis 2025 weltweit 215 Mrd. USD erreichen.
  • Datensicherheit: Strenge DSGVO-Vorgaben und neue Technologien wie Edge AI schützen personenbezogene Daten.
  • Herausforderungen: Heterogene Datenquellen, rechtliche Anforderungen und Ressourcenmangel.

KI revolutioniert die Fahrzeugbewertung, indem sie Geschwindigkeit, Genauigkeit und Transparenz verbessert. Doch technische, organisatorische und rechtliche Hürden bleiben bestehen.

KI in der Fahrzeugbewertung: Marktpotenzial und Effizienzgewinne bis 2025

KI in der Fahrzeugbewertung: Marktpotenzial und Effizienzgewinne bis 2025

Marktwachstum von KI in der Fahrzeugbewertung

Aktuelle Marktentwicklungen

Die steigende Präzision und Transparenz, die durch KI-gestützte Bewertungen erreicht wird, treibt das Marktwachstum erheblich voran. Prognosen zufolge könnte der jährliche Gesamtwert der durch KI geschaffenen Möglichkeiten für Automobilhersteller weltweit bis 2025 etwa 215 Milliarden US-Dollar erreichen. Allein im Bereich Marketing und Vertrieb wird ein Potenzial von 31 Milliarden US-Dollar erwartet.

Die Rolle der KI hat sich dabei stark verändert. Was einst als unterstützendes Werkzeug galt, wird bis 2026 zu einem zentralen Bestandteil in Schlüsselbereichen wie Engineering, Diagnostik, Logistik, Remarketing und Kundenerfahrung. Diese Zahlen verdeutlichen, warum immer mehr Unternehmen auf KI setzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Gründe für die zunehmende Akzeptanz

Ein wesentlicher Treiber für die Einführung von KI ist ihre überlegene Präzision bei Restwertprognosen und ihre Fähigkeit, komplexe Datenmengen zu bewältigen. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden liefern KI-Modelle weitaus zuverlässigere Vorhersagen über den Restwert von Fahrzeugen, insbesondere am Ende von Leasingverträgen. Matthias Kässer, Partner bei McKinsey, beschreibt das Potenzial treffend:

„Künstliche Intelligenz (KI) kann zum Renditeturbo für Autohersteller werden."

Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihre Umsatzrendite (EBIT) um bis zu 9 Prozentpunkte steigern.

Mit Hilfe von Machine Learning lassen sich riesige Datenmengen analysieren, die mit herkömmlicher Programmierung nicht mehr handhabbar wären. Zwischen 2010 und 2017 wurden bereits 52 Milliarden US-Dollar in Unternehmen investiert, die sich auf KI im Automobil- und Mobilitätssektor spezialisiert haben. Diese Investitionen führten zu einer theoretischen durchschnittlichen jährlichen Produktivitätssteigerung von 1,3 % über sieben Jahre .

Auch die Verbrauchernachfrage treibt die Entwicklung voran: 65 % der Konsumenten wären bereit, die Fahrzeugmarke zu wechseln, um bessere KI-gestützte Funktionen zu erhalten. Damit wird KI nicht nur zu einem technischen Fortschritt, sondern auch zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil im Markt.

Wie KI bei Fahrzeugbewertungen eingesetzt wird

Historische Daten in Bewertungsmodellen

KI-gestützte Systeme, insbesondere künstliche neuronale Netze (ANN), nutzen spezifische Fahrzeugdaten wie Laufleistung, Ausstattungsmerkmale, Motortyp und Details früherer Leasingverträge, um Restwerte präziser zu prognostizieren als herkömmliche Methoden . Studien zeigen, dass interne fahrzeugspezifische Datensätze oft zuverlässiger sind als externe wirtschaftliche Faktoren.

Darüber hinaus ermöglichen Wartungs- und Verschleißdaten aus der Fahrzeughistorie eine effektive Anomalieerkennung. KI-Systeme können ungewöhnliche Muster erkennen, die Versicherern und Händlern helfen, Werkstattkosten besser zu kalkulieren und Garantieverträge gezielt anzupassen. Das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) hat Modelle entwickelt, die geringere Abweichungen von tatsächlichen Wiederverkaufswerten zeigen als Branchenstandards wie die „Schwacke“-Liste.

Diese präzisen Bewertungsmodelle haben inzwischen zahlreiche praktische Anwendungen im Automobilsektor gefunden.

Praktische Anwendungen

Mit den präzisen Datenmodellen optimieren KI-Systeme heute die Fahrzeugbewertung auf vielfältige Weise. So ermöglichen sie beispielsweise eine exakte Kalkulation von Restwerten am Ende von Leasingverträgen. Finanzdienstleister können dadurch monatliche Raten optimal anpassen, wobei die Genauigkeit der Vorhersagen steigt, je näher das Vertragsende rückt und mehr Echtzeitdaten verfügbar werden .

Auch bei Gebrauchtwagen-Garantien kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Versicherer analysieren historische Werkstattdaten, um die Wahrscheinlichkeit von Verschleiß oder Bauteildefekten frühzeitig zu erkennen. Das Fraunhofer ITWM hat hierfür ein System entwickelt, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und strukturiert. Dies verbessert sowohl die Vertragsgestaltung als auch die Überwachung von Werkstattkosten.

Ein weiteres Beispiel ist die Schadensbewertung. Bilderkennungssysteme erreichen bei der Identifikation von Fahrzeugen auf Gebrauchtwagenportalen eine Genauigkeit von über 97 %. Zertifizierte Historien-Daten tragen zudem dazu bei, die Informationsasymmetrie auf dem Gebrauchtwagenmarkt zu verringern – ein wichtiger Schritt für mehr Vertrauen und Transparenz.

Barrieren bei der KI-Implementierung

Herausforderungen bei Datenerfassung und -verarbeitung

Eine der größten Hürden bei der Implementierung von KI-Systemen in der Automobilbranche ist die Heterogenität der Datenquellen. Für zuverlässige KI-Modelle werden umfangreiche Datenbanken benötigt, die verschiedene Fahrsituationen und Sensormodalitäten wie Kamera-, Radar- und Lidar-Daten umfassen. Doch diese Daten sind oft auf verschiedene Geschäftsbereiche wie Flottenmanagement, Diagnosesysteme oder Infotainment verteilt, was die Zusammenführung zu einer einheitlichen Datenbasis erschwert.

„Die Grundlage für eine erfolgreiche Anwendung von KI-basierten Funktionen in Fahrzeugen ist eine umfassende Datenbasis für unterschiedliche Fahrsituationen und verschiedene Sensormodalitäten (Kamera, Radar, Lidar)." – KI Data Tooling

Ein weiteres Problem ist die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Trainingsdaten. Hierfür werden reale Fahrzeugdaten, synthetisch generierte Daten und erweiterte Datensätze kombiniert. Ab 2024 setzen neue Sicherheitsstandards wie ISO 8800 hohe Anforderungen an die Strukturierung dieser Datensätze. Felix Sterk vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) hebt hervor, dass die wachsende Menge an Daten aus vernetzten Fahrzeugen wertvolle Einblicke für die Automobilindustrie bietet.

Zusätzlich hemmen Ressourcenengpässe die Umsetzung. Laut einer Studie sehen 72 % der Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe und 68 % in der Informationswirtschaft einen Mangel an Zeit und Personal als größte Herausforderung. Bis 2023 hatten nur 10 % der produzierenden Unternehmen in Deutschland KI-Lösungen implementiert.

Neben diesen technischen und organisatorischen Hürden kommen strenge rechtliche Anforderungen hinzu, die den Umgang mit Fahrzeugdaten regeln.

Rechtliche und Datenschutzanforderungen

Die Fahrzeug-Identifizierungsnummer (FIN) stellt nach der DSGVO ein personenbezogenes Datum dar. Alle mit dieser Nummer verknüpften Informationen – von Wartungs- und Reparaturdaten bis hin zu Nutzungsinformationen – unterliegen daher strengen Datenschutzvorgaben.

„Die Fahrzeug-Identifizierungsnummer... ist ein personenbezogenes Datum, das sich auf eine identifizierte und identifizierbare Person bezieht. Alle im Auto erfassten Daten, sowohl offline als auch online, können über die FIN einer identifizierbaren Person zugeordnet werden." – dr-datenschutz.de

Um Fahrzeug- und Umweltdaten für das Training von KI-Algorithmen zu nutzen, greifen Entwickler häufig auf den DSGVO-Artikel zu „berechtigten Interessen" zurück . Dies erfordert jedoch eine sorgfältige Abwägung zwischen den Innovationszielen des Unternehmens und den Datenschutzrechten der Betroffenen. Zusätzlich verpflichtet die EU Automobilhersteller, Verbrauchs- und Stromverbrauchsdaten (OBFCM) über die gesamte Lebensdauer eines Fahrzeugs – geschätzt auf 15 Jahre – zu speichern und für 20 Jahre zu melden.

Die Umsetzung von Betroffenenrechten wie dem „Recht auf Löschung" oder dem „Auskunftsrecht" stellt eine technische Herausforderung dar. KI-Systeme speichern in der Regel keine Namen, sodass Betroffene zusätzliche Kontextinformationen wie Zeit und Ort der Datenerfassung bereitstellen müssen, um ihre Daten identifizieren und löschen zu lassen . Plus Germany GmbH beschreibt ihre Datenverarbeitung mit der Begründung:

„Unsere legitimen Geschäftsinteressen sind die Überprüfung der ordnungsgemäßen Funktion unserer Lösungen... und die Weiterentwicklung und das Training unseres Systems, das der Sicherheit des Fahrers und anderer Verkehrsteilnehmer dient"

Der Umgang mit diesen rechtlichen und technischen Barrieren ist entscheidend, um das volle Potenzial von KI-gestützten Anwendungen im Fahrzeugbereich zu erschließen.

Neue Technologien in der Fahrzeugbewertung

Edge AI für schnellere Verarbeitung

Edge AI verarbeitet Daten direkt auf dem Gerät, wie etwa auf Smartphones oder spezialisierten Kameras, anstatt sie an einen entfernten Cloud-Server zu senden. Das Besondere? Diese lokale Verarbeitung ermöglicht die Erkennung von Schäden in Echtzeit . Im Gegensatz zu Cloud-basierten Systemen, die hochauflösende Bilder oder Videos erst hochladen müssen, analysiert Edge AI diese Dateien direkt vor Ort und übermittelt nur die finalen Ergebnisse oder Metadaten. Das spart nicht nur Datenkosten, sondern beschleunigt auch den gesamten Prozess . Außerdem funktioniert diese Technologie auch ohne stabile Internetverbindung, was sie noch praktischer macht .

Ein gutes Beispiel dafür ist die Zusammenarbeit von Sony und NVIDIA: Im November 2025 präsentierten sie „On-Sensor“-Technologien, die Echtzeitanalysen direkt vor Ort ermöglichen. Auch das YOLO11-Modell, das seit März 2025 im Einsatz ist, zeigt, wie effektiv Edge AI bei der Erkennung von Fahrzeugteilen und Schäden sein kann.

Ein weiterer Vorteil: Sensible Daten wie Kennzeichen können direkt auf dem Gerät anonymisiert werden, bevor sie überhaupt übertragen werden. Das verbessert die DSGVO-Konformität erheblich . Und nicht zu vergessen: Edge-AI-Systeme sind energieeffizient und benötigen im Vergleich zur Cloud nur wenige Milliwatt.

Neben der Geschwindigkeit spielt auch der Schutz sensibler Daten eine zentrale Rolle.

Verbesserte Datenschutzmaßnahmen

Mit Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Grounding können KI-Systeme auf spezifische Fahrzeughistorien oder technische Daten aus externen Datenbanken zugreifen – und das, ohne diese dauerhaft zu speichern. Thomas Althammer, Geschäftsführer von Althammer & Kill, erklärt:

„Es ist beispielsweise durch ‚Grounding' und ‚Retrieval-Augmented Generation' (RAG) möglich, Daten aus Fachanwendungen in Verbindung mit Sprachmodellen zu nutzen, ohne dass ein spezielles Training und die Speicherung personenbezogener Daten in neuronalen Netzen erforderlich sind."

Zusätzlich sorgen Privacy-Enhancing Technologies (PETs) und Proxies dafür, dass persönliche Fahrzeugdaten vor der Übertragung anonymisiert oder verschlüsselt werden.

Ein weiterer Schritt in Richtung Sicherheit ist der neue ISO/PAS 8800-Standard, der einen Rahmen für kontinuierliche Qualitätsüberwachung schafft, um Risiken zu minimieren. Xavier Valero, Director Artificial Intelligence & Advanced Analytics bei DEKRA, betont:

„Diese Systeme, die für die Fahrsicherheit von entscheidender Bedeutung sind, müssen daher einer strengen Aufsicht und Validierung unterliegen, um ihre Zuverlässigkeit zu gewährleisten und Risiken zu vermeiden."

Mit diesen technologischen Entwicklungen werden Fahrzeugbewertungen nicht nur präziser, sondern auch effizienter – ein großer Fortschritt für den digitalen Gutachtensprozess.

CUBEE's KI-basierte Gutachten-Services

CUBEE

CUBEE zeigt, wie moderne Technologie den Fahrzeugbewertungsprozess revolutionieren kann. Mit einem dezentralen Netzwerk von mehr als 500 zertifizierten Sachverständigen in ganz Deutschland wird Effizienz und Präzision auf ein neues Level gehoben.

Digitaler Begutachtungsprozess

Der Begutachtungsprozess beginnt mit einer digitalen Schadenmeldung über eine benutzerfreundliche Web-Plattform oder App. Das spart Zeit und sorgt von Anfang an für Transparenz. Anschließend überprüft CUBEE Central die eingereichten Daten und weist automatisch den passenden Experten zu.

Die Plattform selbst ist cloudbasiert und setzt auf Mobilität und Flexibilität. Während die Kunden von lückenlosen digitalen Aufzeichnungen profitieren, führen qualifizierte Fachleute die Begutachtungen vor Ort durch. Diese Kombination aus Technologie und menschlicher Expertise sorgt für präzise und effiziente Gutachten. Mit einer beeindruckenden Bewertung von 4,9 von 5 Sternen bei über 500 Rezensionen wird die schnelle Bearbeitung und die detaillierte Berichterstattung besonders geschätzt.

Diese digitale Struktur schafft die Basis, um historische Fahrzeugdaten optimal in den Bewertungsprozess einzubinden.

Nutzung historischer Fahrzeugdaten

Ein weiterer wichtiger Schritt im Prozess ist die Integration historischer Fahrzeugdaten. Mithilfe der FIN (Fahrzeug-Identifizierungsnummer) können zentral validierte Informationen wie Servicehistorien, Ausstattungsdetails und frühere Schäden abgerufen werden. Diese Daten werden sorgfältig geprüft und fließen dann in die endgültige Bewertung ein, was die Verlässlichkeit der Gutachten deutlich steigert.

Die Qualitätssicherung beginnt bereits bei der Auswahl der Sachverständigen. Jeder Partner durchläuft einen umfassenden vierstufigen Prozess: Dazu gehören der Nachweis von Zertifikaten, ein Video-Interview, eine Software-Schulung und die abschließende Aktivierung. Erst danach erhalten sie Zugang zum Netzwerk. Das finale Gutachten kombiniert die digitalen Daten mit der Expertise der zertifizierten Partner, um ein Höchstmaß an Genauigkeit zu gewährleisten.

KI-gestützte vs. manuelle Bewertungsmethoden

Die Unterschiede zwischen KI-gestützten und manuellen Fahrzeugbewertungen könnten kaum deutlicher sein. Während ein traditioneller Gutachter mehrere Stunden benötigt, um ein Fahrzeug zu bewerten, erledigt ein KI-System diese Aufgabe in Sekunden oder Minuten. Diese Geschwindigkeit ist ein entscheidender Vorteil, insbesondere für Versicherer und Flottenbetreiber, die täglich eine Vielzahl von Bewertungen durchführen müssen. Doch es geht nicht nur um Schnelligkeit – auch die Objektivität der KI spielt eine zentrale Rolle.

KI-Systeme bieten objektive Bewertungen, indem sie Millionen von Datenpunkten standardisiert analysieren. Im Gegensatz dazu können manuelle Gutachten subjektiv ausfallen, da die Einschätzungen der Sachverständigen auf deren individueller Erfahrung beruhen und somit variieren können. Der Kfz-Sachverständige Bogdan Zambrovskij erklärt:

„KI-Systeme können eine immense Datenmenge viel schneller und effizienter verarbeiten als Menschen, die nur eine begrenzte Menge an Informationen gleichzeitig im Gedächtnis behalten können".

Von historischen Schadensdaten über Wartungsaufzeichnungen bis hin zu Markttrends – KI liefert standardisierte und reproduzierbare Ergebnisse. Solche datenbasierten Bewertungen sind ein wesentlicher Bestandteil moderner digitaler Begutachtungsprozesse, wie sie beispielsweise bei CUBEE zum Einsatz kommen.

Ein weiterer großer Vorteil der KI liegt in ihrer Skalierbarkeit. Während manuelle Methoden durch die Verfügbarkeit von qualifiziertem Personal begrenzt sind, können KI-Systeme problemlos tausende Bewertungen gleichzeitig durchführen. Diese Fähigkeit ist besonders relevant, wenn moderne Technologien wie Edge AI ins Spiel kommen.

Vergleich der Bewertungsmethoden

Merkmal Manuelle Bewertung KI-gestützte Bewertung
Geschwindigkeit Stunden pro Fahrzeug Sekunden bis Minuten
Genauigkeitsbasis Erfahrung und Sichtprüfung Millionen Datenpunkte, neuronale Netze
Konsistenz Subjektiv, variiert Objektiv, standardisiert
Skalierbarkeit Gering, personalabhängig Hoch, parallelisierbar
Versteckte Mängel Können übersehen werden Erkennt Muster für versteckte Probleme
Anfangskosten Niedrig Hoch (Software, Schulung, Integration)
Intuition Hoch, kontextabhängig Niedrig, datenbasiert

Die Tabelle zeigt klar, dass jede Methode ihre Stärken und Schwächen hat. Besonders in komplexen oder außergewöhnlichen Fällen bleibt die menschliche Expertise unverzichtbar. Hier fehlt der KI oft die Fähigkeit, den Kontext umfassend zu interpretieren. Deshalb setzen viele auf hybride Modelle: Die KI übernimmt die schnelle und präzise Schadenserkennung, während der Mensch die finale Entscheidung trifft. Diese Kombination aus Technologie und menschlichem Urteilsvermögen wird immer beliebter.

Fazit

Die Fahrzeugbewertung der Zukunft basiert auf Daten und intelligenter Technologie. KI-Systeme können riesige Datensätze analysieren und liefern Ergebnisse, die bis zu 80 % präziser sind als traditionelle Methoden. Diese Genauigkeit ergibt sich aus der Fähigkeit des maschinellen Lernens, sich in Echtzeit an die Dynamik des Marktes anzupassen.

Die Effizienzsteigerungen durch KI im Automobilsektor schaffen ein jährliches Wertpotenzial von etwa 215 Milliarden US‑Dollar weltweit. Gleichzeitig können Hersteller ihre Rendite um bis zu 9 Prozentpunkte erhöhen. Matthias Kässer von McKinsey bringt es treffend auf den Punkt:

"Artificial intelligence (AI) can become a return turbo for car manufacturers."

Diese Zahlen zeigen, wie stark KI das Geschäftsmodell der Fahrzeugbewertung bereits verändert hat. Die Technologie beschleunigt nicht nur den Bewertungsprozess, sondern macht ihn auch deutlich präziser. Moderne Fahrzeuge erzeugen täglich bis zu 25 GB an Daten, die nicht nur für exakte Bewertungen, sondern auch für vorausschauende Wartung genutzt werden können. Dadurch werden Informationslücken auf dem Gebrauchtwagenmarkt erheblich verkleinert, was das Vertrauen zwischen Käufern und Verkäufern stärkt.

Die Zukunft der Fahrzeugbewertung liegt in der Kombination aus KI-gestützter Analyse und menschlicher Expertise. Diese Symbiose, die in modernen digitalen Bewertungsprozessen zum Einsatz kommt, wird das gesamte Bewertungswesen nachhaltig prägen. Unternehmen, die frühzeitig in KI-Technologien investieren und ihre Dateninfrastruktur optimieren, sichern sich entscheidende Vorteile in einem zunehmend softwareorientierten Markt. Die Fahrzeugbewertung wird sich somit zu einem vollständig datengetriebenen und effizienteren Modell entwickeln – ein Wandel, der den Automobilsektor nachhaltig verändert.

FAQs

Wie trägt Künstliche Intelligenz zur präziseren Restwertbestimmung von Fahrzeugen bei?

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie Restwerte von Fahrzeugen prognostiziert werden. Durch die Analyse riesiger Datenmengen – darunter Fahrzeughistorien, Markttrends und Echtzeitinformationen – kann KI präzisere Vorhersagen treffen. Besonders maschinelles Lernen spielt eine Schlüsselrolle, da es komplexe Muster erkennt, die mit herkömmlichen Methoden oft übersehen werden.

Diese Technologie reduziert Unsicherheiten erheblich, indem sie Aspekte wie frühere Schäden, Nutzungshistorien und aktuelle Marktbedingungen in die Bewertung einfließen lässt. Das Ergebnis? Exaktere und zuverlässigere Einschätzungen des Fahrzeugwerts, die sowohl Gutachtern als auch Fahrzeugbesitzern klare Vorteile bieten.

Wie beeinflussen historische Fahrzeugdaten die KI-gestützte Fahrzeugbewertung?

Historische Fahrzeugdaten spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, Fahrzeuge mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) präzise zu bewerten. Diese Daten ermöglichen Vergleiche zwischen dem aktuellen Fahrzeugzustand und früheren Marktpreisen, typischen Schadensmustern oder Kostenentwicklungen. Mit diesen Informationen kann KI verlässliche Marktwerte ermitteln und fundierte Schadenanalysen durchführen.

Mithilfe ausgeklügelter Algorithmen werden aus den historischen Daten Trends und Muster abgeleitet. Diese Erkenntnisse sind essenziell, um Fahrzeugwerte und potenzielle Reparaturkosten schnell und objektiv einzuschätzen. Das Ergebnis? Eine effizientere und datenbasierte Bewertung, die sowohl Zeit spart als auch die Genauigkeit erhöht.

Welche Hindernisse gibt es bei der Nutzung von KI in der Fahrzeugbewertung?

Die Integration von KI in die Fahrzeugbewertung bringt einige Herausforderungen mit sich. Zuverlässige und vollständige Daten spielen eine zentrale Rolle, denn unvollständige oder veraltete Fahrzeughistorien können schnell zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Hinzu kommen die hohen Kosten für Anschaffung und Integration von KI-Systemen, insbesondere wenn moderne Sensoren und Bildverarbeitungstechnologien zum Einsatz kommen. Auch die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien wie der DSGVO und die Erfüllung von Zertifizierungsstandards gestalten sich häufig komplex und können den gesamten Prozess verlangsamen.

Ein weiteres Hindernis ist die ständige Weiterentwicklung der KI-Modelle, um sie an neue Fahrzeugtypen, Schadensarten und Marktveränderungen anzupassen. Ohne diese Anpassungen steigt das Risiko von Fehlbewertungen. Gleichzeitig fehlt Unternehmen oft das nötige Fachwissen, um Datenprozesse und Modellwartung intern zu bewältigen, was sie auf externe Unterstützung angewiesen macht.

Die CUBEE Sachverständigen AG bietet hier eine Lösung: Ein digitalisierter Bewertungsprozess, der KI-basierte Analysen mit standardisierten Verfahren kombiniert. Über ein europaweites Standortnetzwerk liefert das Unternehmen präzise und effiziente Gutachten zu Schäden und Fahrzeugwerten. Dabei werden sowohl regulatorische Vorgaben eingehalten als auch Zeit und Kosten reduziert.

Verwandte Blogbeiträge