British Gas benötigte 15 Monate, um eine Abschlussrechnung zu erstellen und einem Kunden über 1.500 £ zurückzuerstatten, obwohl der Energie-Ombudsmann bereits fast ein Jahr zuvor eine Entscheidung getroffen hatte. Beth Kojder zog im Oktober 2024 aus ihrer Einzimmerwohnung im Südosten Londons aus und reichte daraufhin eine Beschwerde beim Ombudsmann ein, da British Gas es versäumt hatte, eine Abschlussrechnung zu erstellen oder ihr Guthaben zurückzuerstatten.
Der Energie-Ombudsmann entschied im Februar 2025 zugunsten von Kojder und wies British Gas an, ihrer Forderung nachzukommen. Dem Ombudsmann fehlt jedoch die rechtliche Befugnis, seine Entscheidungen durchzusetzen. Kojder erhielt diese Woche ein Angebot für ihre Rückerstattung, kurz bevor ihr Fall vor einem Bagatellgericht verhandelt werden sollte.
British Gas erklärte, man sei dabei, "die vom Ombudsmann angeordnete Wiedergutmachung" für Kojder umzusetzen, und entschuldigte sich für die Verzögerung. "Es tut uns sehr leid, dass es so lange gedauert hat", hieß es in einer Erklärung des Unternehmens.
Kojder bezeichnete den Prozess in einem Interview mit der BBC als "unerbittlich", "ermüdend" und "völlig zermürbend". Sie hatte British Gas bei ihrem Auszug aus der Wohnung Zählerstände mitgeteilt, um die Erstellung einer Abschlussrechnung zu ermöglichen.
Die Verzögerung verdeutlicht anhaltende Bedenken hinsichtlich des Kundenservice und der Rechnungsgenauigkeit im Energiesektor. Während Energieunternehmen zunehmend KI und maschinelles Lernen einsetzen, um Abläufe zu rationalisieren, einschließlich Abrechnung und Kundensupport, zeigen Fälle wie der von Kojder die Grenzen dieser Technologien auf, wenn sie nicht ordnungsgemäß implementiert oder überwacht werden. KI-gestützte Abrechnungssysteme sind beispielsweise darauf ausgelegt, die Berechnung des Energieverbrauchs zu automatisieren und genaue Rechnungen zu erstellen. Diese Systeme sind jedoch auf eine genaue Dateneingabe und robuste Algorithmen angewiesen. Fehler bei den Zählerständen, falsche Tarifinformationen oder Fehler in den Algorithmen können zu ungenauen Rechnungen und verzögerten Rückerstattungen führen.
Der Einsatz von KI im Kundenservice wirft auch Fragen nach Verantwortlichkeit und Transparenz auf. Chatbots und virtuelle Assistenten sind oft die erste Anlaufstelle für Kunden, aber sie sind möglicherweise nicht in der Lage, komplexe Probleme zu bearbeiten oder personalisierte Unterstützung zu bieten. Dies kann zu Frustration und Verzögerungen führen, insbesondere für schutzbedürftige Kunden.
Die neuesten Entwicklungen im Bereich KI für den Energiesektor konzentrieren sich auf die Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Systeme. Unternehmen investieren in fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens, die Fehler in Abrechnungsdaten erkennen und korrigieren, Energieverbrauchsmuster vorhersagen und Kundeninteraktionen personalisieren können. Diese Fortschritte erfordern jedoch eine sorgfältige Beachtung des Datenschutzes, algorithmischer Verzerrungen und menschlicher Aufsicht, um faire und gerechte Ergebnisse für alle Kunden zu gewährleisten.
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