브리티시 가스는 에너지 옴부즈만 판결이 있은 지 거의 1년이 지났음에도 불구하고 고객에게 최종 청구서를 발행하고 1,500파운드 이상을 환불하는 데 15개월이 걸렸습니다. 베스 코이더는 2024년 10월 런던 남동부에 있는 원룸 아파트에서 이사했고, 이후 브리티시 가스가 최종 청구서를 제공하거나 신용 잔액을 환불하지 않자 옴부즈만에게 불만을 제기했습니다.

에너지 옴부즈만은 2025년 2월 코이더의 손을 들어주며 브리티시 가스에 그녀의 요청을 이행하라고 지시했습니다. 그러나 옴부즈만은 결정을 강제할 법적 권한이 없습니다. 코이더는 소액 청구 법원에서 그녀의 사건 심리가 예정되기 직전 이번 주에 환불 제안을 받았습니다.

브리티시 가스는 코이더에 대한 "옴부즈만의 구제책을 시행하고 있다"고 밝혔고 지연에 대해 사과했습니다. 회사는 성명에서 "시간이 너무 오래 걸린 점에 대해 매우 죄송합니다"라고 밝혔습니다.

코이더는 BBC와의 인터뷰에서 이 과정을 "가혹하고", "지치고", "완전히 소모적"이라고 묘사했습니다. 그녀는 최종 청구서 작성을 용이하게 하기 위해 아파트에서 이사할 때 브리티시 가스에 계량기 수치를 제공했습니다.

이번 지연은 에너지 부문 내 고객 서비스 및 청구 정확성에 대한 지속적인 우려를 강조합니다. 에너지 회사는 청구 및 고객 지원을 포함한 운영을 간소화하기 위해 AI 및 머신 러닝을 점점 더 활용하고 있지만, 코이더와 같은 사례는 이러한 기술이 제대로 구현되거나 감독되지 않을 때의 한계를 보여줍니다. 예를 들어 AI 기반 청구 시스템은 에너지 소비 계산을 자동화하고 정확한 청구서를 생성하도록 설계되었습니다. 그러나 이러한 시스템은 정확한 데이터 입력과 강력한 알고리즘에 의존합니다. 계량기 수치 오류, 잘못된 요금 정보 또는 알고리즘의 결함은 부정확한 청구서 및 환불 지연으로 이어질 수 있습니다.

고객 서비스에서 AI를 사용하는 것은 책임과 투명성에 대한 의문도 제기합니다. 챗봇과 가상 비서는 종종 고객의 첫 번째 접촉 창구이지만 복잡한 문제를 처리하거나 개인화된 지원을 제공할 수 있는 장비가 없을 수 있습니다. 이는 특히 취약한 고객에게 좌절감과 지연을 초래할 수 있습니다.

에너지 부문을 위한 AI의 최신 개발은 이러한 시스템의 정확성과 신뢰성을 개선하는 데 중점을 둡니다. 기업은 청구 데이터의 오류를 감지하고 수정하고, 에너지 소비 패턴을 예측하고, 고객 상호 작용을 개인화할 수 있는 고급 머신 러닝 모델에 투자하고 있습니다. 그러나 이러한 발전은 모든 고객에게 공정하고 공평한 결과를 보장하기 위해 데이터 개인 정보 보호, 알고리즘 편향 및 인간의 감독에 세심한 주의를 기울여야 합니다.