随着数字化转型向纵深发展，传统IT服务管理（ITSM）目前面临的三大困境，即效率瓶颈、成本高企以及服务体验不佳。随着大数据模型技术的成熟，大数据技术与IT服务管理（ITSM）产业已成为运维服务升级的明确方向。 （大模型+ITSM）-通过技术与平台能力的深度耦合，不仅能实现运维流程的自动化跃迁，还能通过根本的技术和平台能力的深度联合自动化操作， 从而创建一个没有止住的IT服务提供链。燕千云作为深耕智能运维领域的平台型厂商，正加速整合大模型ITSM能力，打造贴合企业实际需求的高效服务新模式。
ITSM的核心价值在于规范IT服务交付流程，但传统模式下，工单流转、知识沉淀与复用等关键环节高度依赖人工介入，导致响应滞后、问题解决周期长等痛点频发。 ITSM的新突破大模型为ITSM本职工作增加了一个重要的突破点即自然语言处理和多模态技术，它能从根本上解决技术服务排队的问题。这些技术活动包括用户意图识别、故障的自动推理，以及运维知识的动态生成，并且牵动了IT服务从传统的``规则驱动"变化到``智能驱动"的最终目标，综合服务平台有智能助理便捷性而无专家专业性，实现智能助理便捷性，专业性并存。
大模型ITSM精准的破解了曾经的运维世界的“人治依赖”的核心痛点。能直接理解自然语言的输入，自动完成工单分类与优先级定级，避免大部分手工工单流程，极大缩短派单与响应的时间；同时，同时也将历史数据与实时监控相链接，快速地诊断故障，降低了源无需平排等无效的解决方案的排查和识别的次数；最后，由系统自动完成问题解决方案，并生成标准化知识文档，从而主动预判风险，以加快运维效率和服务体验的双重提升。
燕千云以自研流程引擎、全域数据中台及体系化知识管理为三大核心支柱，先天具备与大模型ITSM融合的技术基础。其核心布局逻辑是“场景化嵌入”：将大模型能力深度融入服务台、事件管理等核心模块，支持用户通过自然语言直接生成工单、系统自动补全关键字段，同时基于运维实践数据持续优化模型效果；另一方面，针对不同行业的运维特性做定制化适配，确保技术输出与企业实际运维场景精准匹配，避免“技术空转”。
服务台：作为智能运维的前端入口，直接承接高频常见问题咨询，实现7×24小时自动响应，大幅降低人工坐席压力；
事件/告警处理：对多源异构告警信息进行语义归并与降噪，快速定位核心故障点，减少告警风暴对运维人员的干扰；
问题管理：基于历史故障数据总结规律，生成标准化解决方案与知识图谱，显著提升问题一次解决率；
变更管理：智能分析变更需求的潜在风险与业务影响范围，为审批决策提供数据支撑，打造运维体系的“智能大脑”。
数据根基扎实：积累了海量结构化运维数据（如工单记录、审批流程）与非结构化数据（如故障日志、专家经验），为大模型训练提供高质量数据支撑；
流程融合深度：将大模型能力深度嵌入ITIL标准流程，而非简单叠加，确保智能能力自然融入日常运维工作，降低人员学习与使用成本；
安全可控性强：通过精细化权限管控、全流程审计机制及私有化部署选项，兼顾数据安全防护与模型决策的可解释性，契合企业合规要求。
最终，智能运维和人工知识所具有的最大特点是，能够使技术运维从“适者生存”向“金牛型企业”转变。与AI智能助手的合作，更多地发挥其问题诊断、专业问题解决等特点，通过持续性学习和合作，实现高效与效能兼具。所以自然而然地，消费者会倾向于智能助手。
中大型语言模型ITSM系统最核心部分价值表现在它可以将运维体系的自动化阶段一步步地演进为自身较高的自治化阶段——通过模型持续学习与自我优化，不断减少人工干预。
要纵观企业的话，引入大模型的ITSM系统应当是“循序渐进、务实落地”为原则，然后按核心路径实施，三方面是最重要的：一是通过新技术中心化信息和数据资产，优化现今 ITSM 流程，提升数据质量，为技术落地筑牢基础；二是选择有充分行业实践经验的合作伙伴，如燕千云这样的，避免陷入技术陷阱；三是在服务台、事件管理等高频刚需场景做快速验证，再扩展到全运维流程。
大模型ITSM是目前智能运维中升级核心引擎。通过充分深度集成大模型的能力，燕千云不仅能够使企业更快提升IT服务效率和质量，且还能够使旧的自动化运维体系向自治化方面不断进化，最终成为企业构建数字化核心竞争力的关键支持。
