问题——面对海量信息，传统监督方式效率和精度上显得力不从心。在基层检察工作中，虚假诉讼、程序违法、公益受损等线索往往隐蔽分散，依靠人工翻阅案卷、走访核查的方式不仅耗时费力，对于跨地区、多主体、长链条的案件类型，更容易出现发现难、核查慢、取证成本高等问题。以虚假诉讼为例，当事人可能通过伪造证据、串通诉讼等方式掩盖事实，对应的线索往往隐藏在工商登记、诉讼材料、人员关联等细节数据中，仅靠经验和人力难以满足新形势下的监督需求。 原因——监督对象日趋复杂，数据更加分散，监督规则需要转化为可计算的指标。一上，随着经济社会活动日益活跃，案件要素呈现跨地域、跨部门特征，信息链条被不断拉长；另一方面，虽然公共数据和业务数据持续增长，但存在来源多样、标准不一等问题，基层单位既要解决数据来源问题，又要解决规则落地问题。将法律条文和监督要点转化为可筛查的指标体系，需要既懂业务又懂数据的复合型人才，这对基层队伍提出了更高要求。 影响——数字模型正在推动监督工作从"经验驱动"转向"数据驱动"。李俊在民事行政检察和公益诉讼工作中积累了丰富经验，2023年参与数字化建设后，围绕线索发现、类案筛查等需求开展研究，三年内开发了12个大数据法律监督模型。其中8个被山东省检察院推广，2个入选全国检察机关大数据监督模型平台。目前全国已有1000多家检察院使用这些模型。这些模型不仅能发现问题线索，还能通过检察建议等方式推动问题整改，实现从个案办理到系统治理的转变。 对策——以典型模型为抓手，形成"发现线索—依法监督—协同整改—制度完善"的闭环。比如人民陪审员违法参审监督模型，针对部分地区存在的超范围、超数量参审等问题，通过数据梳理和规则设定提高了筛查效率。该模型在山东应用后成效显著，2024年7月入选全国平台后继续扩大影响：2024年立案1000余件，2025年增至1533件。相关检察建议推动完善了管理制度，解决了突出问题，被评为全国优秀社会治理检察建议。实践表明，数字模型要立足实际需求，确保可操作、可复制：既要解决数据获取问题，又要明确监督规则，同时建立复核机制。 前景——数字检察建设将从"单点突破"向"体系化应用"发展。随着数字化转型深化，大数据模型将在更多监督场景发挥作用：一是加强跨部门数据共享，解决基层用数难题；二是完善模型管理评估机制；三是促进业务与技术深度融合。需要强调的是，数字化手段必须坚持法治原则，在法律框架内发挥作用，更好地维护公平正义。
从翻阅案卷到分析数据，从个案纠错到系统治理，李俊团队的实践展现了新时代法律监督工作的创新变革。该基层探索不仅反映了科技与司法的融合，更展示了青年法律人的创新精神。在全面推进依法治国的进程中，这样的实践创新正在为司法现代化注入新的动力。