ब्रिटिश गैस को एक ग्राहक को अंतिम बिल जारी करने और 1,500 पाउंड से अधिक का रिफंड देने में 15 महीने लग गए, जबकि ऊर्जा लोकपाल का फैसला लगभग एक साल पहले आ गया था। बेथ कोजडर अक्टूबर 2024 में दक्षिण-पूर्व लंदन में अपने एक बेडरूम वाले फ्लैट से बाहर चली गईं और अंतिम बिल या रिफंड प्राप्त करने में विफल रहने के बाद लोकपाल के पास शिकायत दर्ज कराई।

ऊर्जा लोकपाल ने फरवरी 2025 में कोजडर के पक्ष में फैसला सुनाया, जिसमें ब्रिटिश गैस को उनके अनुरोध को पूरा करने का निर्देश दिया गया। हालांकि, लोकपाल के पास अपने फैसलों को लागू करने का कानूनी अधिकार नहीं है। कोजडर को इस सप्ताह अपने रिफंड का प्रस्ताव मिला, उनकी मामला एक छोटे दावों की अदालत में सुनवाई के लिए निर्धारित होने से ठीक पहले।

ब्रिटिश गैस ने कहा कि वह कोजडर के लिए "लोकपाल के उपाय को लागू कर रही है" और देरी के लिए माफी मांगी। बीबीसी को दिए एक बयान में कोजडर ने इस प्रक्रिया को "निरंतर, थकाऊ और पूरी तरह से थका देने वाला" बताया। उन्होंने ब्रिटिश गैस को अपने फ्लैट से बाहर निकलने पर मीटर रीडिंग प्रदान की थी, जिसमें अंतिम बिल का अनुरोध किया गया था।

यह देरी ऊर्जा क्षेत्र के भीतर ग्राहक सेवा और बिलिंग सटीकता के बारे में चल रही चिंताओं को उजागर करती है। जबकि बिलिंग और ग्राहक बातचीत के लिए स्वचालित प्रणालियों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है, कोजडर जैसे मामले जटिल स्थितियों या त्रुटियों से निपटने के दौरान इन प्रणालियों की सीमाओं को दर्शाते हैं। ग्राहक सेवा में एआई के एकीकरण का उद्देश्य दक्षता और निजीकरण में सुधार करना है, लेकिन निष्पक्षता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक निगरानी की आवश्यकता है।

उदाहरण के लिए, बिलिंग प्रक्रियाओं में एआई का उपयोग, ऊर्जा खपत की भविष्यवाणी करने और बिल उत्पन्न करने के लिए एल्गोरिदम पर निर्भर करता है। हालांकि, ये एल्गोरिदम गलत हो सकते हैं यदि वे व्यक्तिगत परिस्थितियों को ध्यान में नहीं रखते हैं या यदि वे अपूर्ण या पुराने डेटा पर आधारित हैं। इससे बिलिंग त्रुटियां और विवाद हो सकते हैं, जैसा कि कोजडर के मामले में देखा गया है।

एआई में नवीनतम विकास में ऊर्जा खपत पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करने और संभावित बिलिंग त्रुटियों का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग शामिल है। हालांकि, ये प्रौद्योगिकियां अभी भी विकास के शुरुआती चरण में हैं, और उनकी प्रभावशीलता डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता पर निर्भर करती है।

कोजडर का मामला स्वचालित प्रणालियों में मानव निरीक्षण के महत्व और ऊर्जा कंपनियों के लिए ग्राहक शिकायतों को जल्दी और प्रभावी ढंग से हल करने के लिए मजबूत प्रक्रियाओं की आवश्यकता को रेखांकित करता है।