随着数字化转型向纵深发展，传统 IT 服务管理（ITSM）正面临效率瓶颈、成本高企、服务体验不佳的三大困境。当前，大模型技术与 ITSM 的深度耦合已成为行业升级的明确方向。通过技术与平台能力的深度联合，不仅能实现运维流程的自动化跃迁，更能构建起一个持续优化的 IT 服务供应链。
一、 核心逻辑：从“规则治理”到“智能驱动”的跨越
传统 ITSM 的核心价值在于规范交付，但工单流转与知识复用高度依赖人工介入，导致响应滞后。大模型的接入为 ITSM 注入了自然语言处理与多模态技术，从根本上解决了技术服务“排队”的问题。
意图识别与自动推理： 大模型能够精准识别用户意图，实现故障的自动推理与运维知识的动态生成。
破解“人治依赖”： 自动完成工单分类与定级，避免繁琐的手工流程；同时链接历史数据与实时监控，减少无效排查，缩短响应周期。
双重属性并存： 解决了综合服务平台“有便捷性而无专业性”的难题，使智能助理在具备友好交互的同时，拥有专家级的专业深度。
二、 落地实践：产品场景化嵌入与场景释放
某国产ITSM数智化服务管理平台正以自研流程引擎、全域数据中台及体系化知识管理为技术底座，将大模型能力深度融入 ITIL 标准流程，避免了“技术空转”。
1. 核心应用场景的价值释放
智能服务台： 作为流量入口，承接 7×24 小时高频咨询，大幅降低人工坐席压力。
事件与告警处理： 对多源异构告警进行语义归并与降噪，快速定位核心故障点。
问题与变更管理： 基于历史故障生成标准化知识图谱，提升一次解决率；同时智能分析变更风险，为审批决策提供数据支撑。
2. 产品差异化优势
深厚数据根基： 积累了海量工单记录、审批流程等结构化数据，以及故障日志、专家经验等非结构化数据，为模型训练提供高质量支撑。
深度流程融合： 大模型能力非简单叠加，而是嵌入核心模块。支持自然语言生成工单、系统自动补全关键字段，降低了人员学习成本。
安全与合规： 提供私有化部署、精细化权限管控及全流程审计，确保决策的可解释性与数据安全性。
三、 未来路径：从自动化运维迈向“自治化”时代
大模型 ITSM 的核心价值在于推动企业运维体系从自动化阶段向自治化阶段上演进。
- 演进趋势： 智能助手通过持续性学习，将运维逻辑从“适者生存”提升为“高效能合作”。随着模型的自我优化，人工干预将不断减少，最终构建起一个“没有止住的 IT 服务提供链”。
- 企业建设实操： 企业应遵循“循序渐进、务实落地”的原则。
- 夯实底座： 优化 ITSM 流程，提升数据质量，为技术落地筑牢根基。
- 选对伙伴： 选择如燕千云等具备充分行业经验的厂商，规避技术陷阱。
- 快速验证： 在服务台等高频场景先行先试，再逐步扩展至全运维流程。
总结： 大模型已成为智能运维升级的核心引擎。通过深度集成大模型能力，燕千云不仅助力企业提升 IT 服务质效，更推动运维体系向自治化方向进化，成为构建企业数字化核心竞争力的关键支点。
