分析程序是现代风险导向审计中的重要方法,它能够帮助审计人员更有效地了解被审计单位,识别出可能存在的重大错报风险的领域,减少审计不足和审计过量情况,避免盲目审计。但分析程序实施中难以确定预期关系、主观性较强。为了解决这些问题,引入大数据的方法。通过对庞大的数据进行专业化处理,提炼有用的信息来辅助分析程序,从而提高审计质量和效率。本文以规范研究为主,首先介绍分析程序引入大数据的必要性与可行性,必要性从传统分析程序的原理与局限性、引入大数据的优越性来说明;可行性通过对大数据现状介绍和对审计分析程序发展情况介绍来说明。然后探讨分析程序引入大数据有怎样的效果,先总结目前国际和国内运用大数据审计分析的现状;再根据现状从理论层面设计大数据分析程序的具体方法,分别将大数据引入到分析程序的四个步骤来进行探讨;接着分别列举传统分析程序案例和引入大数据的分析程序案例,详细介绍两个案例的分析过程,并对比不同之处来说明审计分析程序引入大数据的效果和问题。最后探讨如何解决目前分析程序引入大数据存在的问题,分别从数据平台建设、数据分析方法准备、数据分析软件设计、审计人员素质改善四方面来说明。通过研究得出,审计分析程序引入大数据可以增加分析程序的对象、更容易确定预期关系和预期值,提高分析程序的质量。但由于缺乏完善的审计大数据平台和数据使用机制,导致大数据分析程序未被广泛使用。未来应加强数据平台建设工作,以保证引入大数据的审计分析程序得以广泛实施。