La parabola dei dati nel mondo dell’energia, da mere informazioni quantitative a risorsa per elaborare modelli previsionali del tasso di abbandono, ottimizzare la gestione dell’insolvenza, automatizzare i processi, formulare offerte personalizzate.
Quali sono le potenzialità dei dati per le aziende dell’energia? Come si costruisce un flusso informativo capace di orientare gli obiettivi di business e portare vantaggio competitivo? Uno degli obiettivi primari delle aziende, indipendentemente dal settore e dal mercato di appartenenza, è quello di riuscire a trasformare i dati in informazioni rilevanti a supporto delle proprie decisioni strategiche. Chi è chiamato alla progettazione in questo ambito, deve aver chiaro chi detiene il governo dei dati all’interno dell’azienda e valutare quali siano le informazioni rilevanti per il business e quali i processi di raccolta e trasformazione, selezionando le analitiche applicabili per definire i KPI, gli indicatori chiave di prestazione. Ne parliamo con Roberto Chinelli, CTIO e Data&AI Lead Italia di Avanade, società nata da una joint venture tra Microsoft Corporation e Accenture.
Domanda. Come è cambiato negli anni l’utilizzo dei dati da parte delle aziende energetiche?
Risposta. In passato, le informazioni raccolte venivano usate quasi esclusivamente a scopo di reportistica. Oggi, grazie anche alle soluzioni tecnologiche disegnate per la gestione dei dati massivi, prevalgono le finalità di ordine strategico. Solo a titolo di esempio, stiamo lavorando a progetti che riguardano l’estrapolazione di un modello previsionale del churn, utile a identificare il tasso potenziale di abbandono da parte dei clienti, o la ponderazione dell’incidenza di condizioni esogene sul rischio di insolvenza degli utenti, considerando anche variabili anomale come la diffusione del Covid 19, o, ancora, l’identificazione di potenziali truffe da parte di terzisti.
D. Come gestite la progettazione?
R. Abbiamo sviluppato un’offerta consulenziale in ambito Data & AI che consente ai nostri clienti di valorizzare informazioni basate sul dato per trasformare il proprio modello di business e ottenere vantaggi competitivi sostenibili. L’approccio di Avanade si basa sulla metodologia agile e si articola in tre fasi fondamentali: la messa a punto di linee guida strategiche – Strategy & Innovation – precede la creazione di un modello di governance e di un quadro di riferimento – Operating Model & Governance – per definire i processi e selezionare le piattaforme tecnologiche. Infine, viene la fase che definiamo Value Engineering & Realization, nella quale lavoriamo al fianco del cliente per individuare valori e benefici chiave raggiungibili attraverso l’implementazione delle diverse tecnologie disponibili. In ambienti complessi come il settore dell’energia, l’approccio agile ci consente di accelerare le fasi di progetto per ottenere ritorni sull’investimento in tempi relativamente brevi, riducendo i rischi.
Se la metodologia agile ci permette di essere elastici e veloci nell’affrontare cambiamenti man mano che il dato ci rivela dove sia il valore, il cloud risponde alla necessità di avere una piattaforma in grado di gestire grossi volumi di dati che offra scalabilità e flessibilità anche in ambito di ottimizzazione dei costi.
D. Qual è il ruolo di analytics, intelligenza artificiale e RPA?
R. Le nuove tecnologie, proprio perché consentono la gestione efficiente ed efficace di dati massivi, hanno assunto un ruolo determinante nel mercato dell’energia, dove le aziende devono confrontarsi con fenomeni quali l’elevato numero di clienti, la misurazione dei loro consumi, il numero delle transazioni mensili e un ampio spettro di dati esogeni.
I sistemi di Robotic Process Automation (RPA), spesso integrati da algoritmi di analitica avanzata o di intelligenza cognitiva, vengono utilizzati per automatizzare processi ripetitivi e a basso valore aggiunto, come le comunicazioni con i distributori, l’integrazione con i portali dei fornitori, la gestione del ciclo passivo, l’identificazione del tasso di abbandono dei clienti, la previsione dei consumi, riducendo i tempi e aumentando l’efficienza per liberare risorse da dedicare alle attività strategiche.
D. L’ottimizzazione della debt collection, cioè la gestione degli insolventi, è un caso rilevante di applicazione dell’intelligenza artificiale. In che cosa consiste?
R. Anche chi non è un cattivo pagatore rischia di diventarlo, contro la propria volontà, per cause spesso aleatorie come lo smarrimento di una bolletta, con tutte le problematiche che ne conseguono. Si può anticipare il problema con un sistema automatico che si muove nel perimetro della normativa, riqualificando come buon pagatore il cliente che il sistema colloca invece automaticamente fra gli insolventi. Si tratta di un modus operandi automatizzato che evita il rischio di abbandono dei clienti.
D. Quali sono le opportunità ulteriori per un mercato consolidato come quello dell’energia?
R. Le nuove tecnologie sono ormai determinanti non solo per gestire in modo più efficiente le attività core, ma anche per acquisire vantaggio competitivo. I sistemi di analitica avanzata consentono di mappare con estrema accuratezza i profili dei consumatori e di identificare quali servizi ad alto valore aggiunto siano più graditi, in modo da creare offerte personalizzate per i consumatori nell’ambito delle cosiddette extra commodity, come ad esempio i servizi di domotica.
