La morosità è il costo occulto del mercato libero dell’energia. I margini unitari sono sottili, il churn è strutturale e il credito insoluto si accumula proprio sui clienti che hanno meno attrito a cambiare fornitore.
Con la delibera ARERA 58/2026, che da dicembre porta lo switching a 24 ore, il problema si aggrava: il cliente moroso può uscire dal perimetro del venditore in un giorno, e il recupero si sposta quasi interamente su canali extragiudiziali, dove contano velocità e qualità del contatto. Il CMOR resta un paracadute parziale, non una strategia.
In questo contesto la generative AI viene raccontata come soluzione a tutto. Non lo è. Vale la pena separare ciò che fa davvero da ciò che è marketing.
Cosa non è GenAI (ma serve prima)
La segmentazione dei portafogli morosi, gli score di propensione al pagamento, la scelta del canale e dell’orario di contatto ottimale: tutto questo è machine learning classico, non generative AI. Esiste da anni, funziona, e la maggior parte dei venditori energia non lo usa ancora bene. Il punto è che senza questa base — dati di qualità, uno score di capacity to pay, un motore decisionale che orchestri le azioni — la GenAI non ha nulla su cui lavorare.
Mettere un chatbot generativo sopra una strategia di collection indifferenziata significa automatizzare l’inefficienza.
Dove la GenAI sposta davvero i numeri
Comunicazioni personalizzate su scala. Oggi la maggior parte dei solleciti è un template: stesso tono per il pensionato che ha dimenticato una bolletta e per il seriale che accumula insoluti su tre fornitori. La GenAI genera comunicazioni calibrate su segmento, storia del cliente e fase del processo — tono, canale, leva argomentativa — mantenendo il controllo di compliance su ogni messaggio. Il risultato misurabile è un tasso di risposta più alto nelle fasi precoci, dove il recupero costa meno.
Negoziazione conversazionale dei piani di rientro. Un agente virtuale che gestisce la conversazione con il cliente moroso 24/7, propone piani di rateizzazione entro parametri definiti dal risk management e chiude l’accordo senza passare da un operatore. Non sostituisce il phone collection sui casi complessi: assorbe il volume dei casi semplici, che è la maggioranza. Per un venditore con centinaia di migliaia di clienti domestici, è la differenza tra sollecitare il 30% del portafoglio moroso e il 100%.
Copilot per gli operatori. Sintesi automatica della storia del cliente prima della chiamata, suggerimento della prossima azione, trascrizione e classificazione dell’esito. Riduce il tempo per pratica e rende omogenea la qualità tra operatore esperto e neoassunto.
Disegno e test delle strategie. La GenAI permette a un credit manager di descrivere in linguaggio naturale una strategia di collection e vederla tradotta in regole eseguibili, con dati di test generati automaticamente. Il ciclo di iterazione passa da settimane a giorni. In un mercato dove le condizioni cambiano ogni trimestre — prezzi, regolazione, mix clienti — la velocità di adattamento della strategia è essa stessa un fattore di recupero.
Perché serve un partner credito, non un vendor di AI
Il rischio più concreto per un’utility oggi è comprare tecnologia generativa da chi non ha mai gestito rischio di credito. Un modello linguistico che negozia un piano di rientro senza uno score sottostante sta improvvisando. Un messaggio “personalizzato” senza dati sulla reale capacità di pagamento del cliente è solo un template più costoso.
Experian lavora sul credito da decenni e ha costruito la componente GenAI dentro
l’infrastruttura decisionale, non accanto. PowerCurve Collections orchestra le strategie di recupero sull’intero portafoglio, con la visione del cliente arricchita dai dati di bureau: sapere che il moroso è in difficoltà su tutte le sue posizioni, o solo sulla bolletta, cambia radicalmente l’azione corretta. Sopra questo layer, l’assistente virtuale conversazionale gestisce l’interazione con il cliente in collection, e gli strumenti di GenAI sulla piattaforma Ascend accelerano la costruzione e il deployment dei modelli. La differenza rispetto a un chatbot generico è che ogni conversazione, ogni messaggio, ogni piano di rientro proposto è vincolato dalle regole di rischio e di compliance definite nel motore decisionale.
Il punto per chi vende energia
Con lo switching a 24 ore, la finestra utile per recuperare un credito prima che il cliente esca dal portafoglio si comprime drasticamente. Chi arriva a dicembre 2026 con processi di collection manuali, solleciti standardizzati e tempi di reazione misurati in settimane pagherà il costo in write-off. La GenAI non è la risposta di per sé: è il moltiplicatore di una collection già basata su dati e decisioni automatizzate. Chi ha la base la userà per contattare tutto il portafoglio, subito, con il messaggio giusto. Chi non ce l’ha far