随着电信体制改革的深化，WTO的加入，我国电信企业的竞争也日趋激烈，“以客户为导向”成为新的市场竞争准则。与其他行业相比，电信企业拥有更多的客户和客户数据。因此，客户关系管理(CRM)在电信行业的应用成为企业信息化最热门的话题之一。但是业界的讨论和实践更多的是操作型CRM的应用，旨在提高运营的效率，而分析型CRM未能受到应有的重视，更很少从客户知识挖掘和管理的角度来讨论客户智能在电信分析型CRM中的获取、共享和应用。 本文的开篇分析了电信行业的市场竞争环境和WTO对我国电信业带来的影响，并通过五力模型指出国内运营商之间的竞争加剧，潜在竞争者威胁增加，电信客户议价能力上升。对此，电信企业调整了竞争战略，从网络竞争转向价格和服务竞争，从同质化竞争走向差异化竞争，并通过实施CRM来提高响应客户需求以及电信服务的质量。但目前CRM在电信企业的应用存在不足，尤其在客户分析和客户知识管理上存在缺陷。因此，笔者引出客户智能的概念，并分析了客户智能的体系框架和实现周期，指出客户智能的本质是对客户知识获取、分发、共享和应用的动态过程和能力。接着提出了电信企业的客户智能系统框架模型，并从知识转化的角度分析了电信客户知识流程，阐述了其相应的实现技术。电信客户知识的获取一直是客户智能实现的难点和关键，因此文章用独立的章节研究了基于数据挖掘的电信客户知识发现，并依照CRISP-DM的方法，从数据、方法到建模，建立了电信企业常用的三个分析模型，包括客户细分分析、客户流失分析、客户欠费和欺诈分析。最后，文章以某移动分公司客户细分项目为例，应用SPSS的Clementine数据挖掘工具例示了客户智能在电信企业中的具体应用过程，并基于获得的客户细分知识给出了差异化的市场策略。 本文在对客户关系管理和客户智能的广泛研究下，力图从电信企业客户智能应用的角度出发，在理论、建模和应用实践上作出一些有意义的探讨，同时也为推进分析型CRM和客户智能在电信企业的应用提供一点参考。