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Consumatori con il rating: saranno le aziende a selezionare i propri clienti? Ecco come funziona e perché

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di Dott. Luca Rossoni pubblicato il

Cambiamenti nel mondo del rating coinvolgono anche i consumatori: le aziende oggi possono valutare e selezionare la clientela, bilanciando esigenze di sostenibilità, legalità e diritti digitali.

Per molti anni si è pensato alla selezione come a un potere quasi esclusivo del cliente: si confrontano prezzi, recensioni e condizioni, poi si sceglie l'azienda. La diffusione dei sistemi di profilazione sta rovesciando una parte del rapporto. Anche l'impresa valuta chi ha davanti e può decidere se accettarlo, quali condizioni proporgli, quale mezzo di pagamento autorizzare o quanto rischio assumere.

Il fenomeno non nasce con l'intelligenza artificiale. Banche e finanziarie verificano da decenni l'affidabilità creditizia. La novità sta nella crescita delle fonti, nella velocità degli incroci e nell'estensione dei punteggi a energia, telefonia, assicurazioni, affitti, mobilità, commercio elettronico e piattaforme digitali.

Un caso italiano riguarda proprio la fornitura di luce e gas. Nel luglio 2026 il Garante per la protezione dei dati personali ha sanzionato Hera Comm, EstEnergy, Cerved ed Experian per un totale di 7,72 milioni di euro, contestando diversi aspetti del trattamento dei dati collegato allo scoring dei potenziali clienti. Alcune persone si erano viste rifiutare il contratto in base a un profilo di rischio che non riuscivano a comprendere né a verificare.

Le aziende selezionano i clienti, ma non hanno carta bianca

Un'azienda può valutare il rischio economico di una relazione contrattuale e, nei mercati in cui opera la libertà negoziale, può anche decidere di non concludere un contratto. Questa facoltà incontra però confini precisi: privacy, tutela del consumatore, divieti di discriminazione, correttezza contrattuale, regole di settore e, nei servizi regolati, specifici obblighi verso gli utenti.

Il punteggio non deve essere scambiato per una licenza a escludere. Il dato usato deve avere una base giuridica, essere pertinente allo scopo, corretto, aggiornato e conservato per un periodo giustificato. Il consumatore deve ricevere informazioni comprensibili e poter correggere gli errori. Quando la decisione ricade nell'articolo 22 del GDPR, entrano in gioco anche le garanzie contro le decisioni basate unicamente su un trattamento automatizzato con effetti giuridici o analogamente rilevanti.

Non esiste, dunque, un lasciapassare generale con cui le imprese possano dividere la popolazione tra clienti buoni e cattivi. Esistono score diversi, costruiti per fini diversi e soggetti a regole diverse.

Il caso Hera, EstEnergy, Cerved ed Experian

Il sistema esaminato dal Garante si chiamava CGS-X. Nell'istruttoria sull'area Hera, l'Autorità ha ricostruito l'uso di uno Score Integrato Utilities, ottenuto combinando due indicatori: lo Score ESX di Experian e lo Score Retail Utilities di Cerved.

Lo scopo dichiarato era stimare il rischio collegato all'acquisizione di un nuovo cliente. In concreto, l'esito poteva contribuire al rifiuto della proposta di fornitura. Alcuni interessati hanno raccontato di avere ricevuto un diniego pur avendo poi appreso dai fornitori di dati che nelle banche dati consultate non risultavano eventi negativi o pregiudizievoli capaci, a loro giudizio, di spiegare l'esito.

Il Garante ha rilevato carenze nella trasparenza, nelle informazioni rese agli utenti, nella gestione delle richieste di accesso e in altri profili di conformità. Le sanzioni amministrative deliberate sono state queste:

Società

Sanzione del Garante

Ruolo nel caso esaminato

Hera Comm

5,8 milioni di euro

Uso del sistema nel processo di acquisizione dei clienti

EstEnergy

1,4 milioni di euro

Uso del sistema per le richieste di fornitura

Cerved

400.000 euro

Produzione di una componente dello score

Experian

120.000 euro

Produzione di una componente dello score

Totale

7,72 milioni di euro

Quattro provvedimenti collegati

Le decisioni dell'Autorità possono essere impugnate nelle sedi previste dalla legge. Il loro valore per il mercato, al di là dell'esito di eventuali ricorsi, sta nel messaggio: se uno score incide sull'accesso a un servizio, la persona deve capire chi tratta i suoi dati, da dove arrivano, per quale scopo vengono usati e come contestare un errore.

Che cos'è il rating di un consumatore

Con rating del consumatore si indica, in senso ampio, un indicatore che sintetizza la probabilità di un evento: mancato pagamento, frode, restituzione del prodotto, abbandono del servizio, risposta a un'offerta o rispetto delle regole di una piattaforma. Il risultato può essere un numero, una classe di rischio, un semaforo o un semplice esito accetta/rifiuta. La parola rating copre strumenti molto differenti:

Tipo di punteggio

Che cosa prova a stimare

Dove può incidere

Credit score

Capacità e puntualità nel rimborso

Prestiti, carte, rate, alcuni servizi compra ora e paga dopo

Score di rischio contrattuale

Probabilità di morosità o problemi nella relazione

Energia, telecomunicazioni, abbonamenti, noleggio

Fraud score

Probabilità che identità o operazione siano fraudolente

Pagamenti, e-commerce, assicurazioni, apertura di account

Reputation score

Affidabilità ricavata dai comportamenti sulla piattaforma

Marketplace, affitti brevi, mobilità condivisa, lavoro tramite app

Propensity score

Probabilità di acquistare, disdire o rispondere a un'offerta

Marketing, sconti, priorità commerciali

Customer value score

Redditività attesa della relazione

Servizio clienti, promozioni, programmi fedeltà

Questi indicatori non sono intercambiabili. Un punteggio creato per prevenire una frode non dovrebbe essere riutilizzato automaticamente per giudicare il valore commerciale della persona. Il principio di limitazione della finalità impone di chiarire perché i dati sono stati raccolti e se un nuovo uso sia compatibile.

Quali dati possono alimentare lo score

La composizione cambia in base al settore. Tra gli elementi che possono entrare nel calcolo figurano lo storico dei pagamenti, i finanziamenti in corso, le morosità, la durata dei rapporti contrattuali, la coerenza dei dati identificativi, precedenti tentativi di frode, annullamenti, resi, contestazioni, recensioni e rispetto delle regole di una piattaforma.

Nel commercio digitale possono aggiungersi dati sul dispositivo, sull'indirizzo IP o sulle modalità con cui viene effettuato un ordine. Nel marketing si osservano acquisti, aperture delle comunicazioni, navigazione e preferenze, ma solo entro le condizioni richieste dalla disciplina privacy e dalle regole sui tracciamenti.

Il fatto che un dato sia disponibile non rende lecito ogni impiego. Un algoritmo può produrre un risultato sbagliato perché parte da informazioni omonime, vecchie o incomplete. Può anche usare variabili apparentemente neutrali come zona di residenza, tipo di dispositivo o comportamento di acquisto, che funzionano da proxy e finiscono per penalizzare gruppi di persone senza una ragione proporzionata.

Che cosa può cambiare per il cliente

Il rating non porta sempre a un rifiuto secco. Può modificare la relazione in modi meno visibili:

  • autorizzazione o diniego del contratto;
  • richiesta di cauzione, pagamento anticipato o carta di credito;
  • limite di spesa o credito più basso;
  • esclusione da una promozione o da un pagamento rateale;
  • premio assicurativo o condizioni differenziate, nei limiti delle regole del settore;
  • controlli antifrode aggiuntivi;
  • minore priorità nel servizio o nelle offerte;
  • sospensione di un account, delle restituzioni agevolate o di alcune funzioni della piattaforma.
La selezione, quindi, non coincide solo con la domanda contratto sì o no?. Può riguardare il prezzo, le garanzie richieste, la facilità d'uso e la qualità concreta dell'esperienza.

Perché alle aziende conviene assegnare un punteggio

La ragione economica è immediata. Un'impresa che consegna un bene, concede credito o eroga un servizio prima di incassare assume un rischio. Ogni morosità genera costi che possono ricadere sul prezzo pagato dagli altri clienti. Gli score permettono di trattare in pochi secondi un alto numero di richieste, intercettare identità rubate e concentrare i controlli sui casi anomali.

Esiste anche una ragione commerciale: conoscere la propensione all'acquisto riduce il costo delle campagne e aiuta a riservare sconti a chi potrebbe cambiare fornitore. Le piattaforme usano la reputazione per creare fiducia tra sconosciuti. Un locatore vuole sapere se l'ospite rispetta le regole; un venditore desidera evitare acquirenti che contestano sistematicamente operazioni corrette.

L'utilità aziendale, però, non prova da sola la legittimità del sistema. Automatizzare un criterio scorretto moltiplica l'errore. Un modello poco trasparente può escludere migliaia di persone con grande rapidità, mentre la spiegazione lo ha deciso il computer impedisce di individuare la causa.




Dott. Luca Rossoni

Il dott. Luca Rossi è un esperto analista finanziario con oltre 30 anni di esperienza nel settore delle finanze. Ha conseguito la laurea in Economia e Commercio presso l'Università Bocconi e ha lavorato per prestigiose istituzioni bancarie e società di consulenza. Specializzato in strategie di investimento e gestione del rischio, Luca ha aiutato numerosi clienti a ottimizzare i loro portafogli ...