传统ITSM的运行依赖两个前提：

• 结构化输入

• 预约义规定

工单分类、流程流转的预设前提，派单规定……一套传统ITSM的机造处置尺度要求，其合用领域止于"输入自身是规范的"。

但现实的IT服务要求大多不是这样。

用户通过IM、邮件、电话、截图提交的问题，描述方式齐全不受节造。

例如：用户说"系统卡住了"，服务台必要人为判断这是网络问题、利用故障还是账号异常，再选择分类、设定优先级、指派处置人。

分类谬误会导致工单反复流转，优先级判断依赖幼我经验，多业务线并行时，这类环节会成流程瓶颈。

规定引擎同样解决不了这个问题，传统ITSM中，用户描述与系统字段之间必要人为转换，这也是企业ITSM难以突破高效能的重要原因之一。

大模型带来的变动，首先产生在输入环节。具体来说，是三类NLP能力在工单链路上的组合利用。