Labour Hoarding as One of the Factors Slowing Recovery from the Economic Crisis

This thesis examines the phenomenon of labour hoarding in the economy of the Czech Republic. Labour hoarding is an occurrence, whose relevance is particularly evident during periods of economic crises and subsequent recovery. The timeliness of this topic is further underscored by the lingering effects of the economic crisis linked with the COVID-19 pandemic, which the whole world recently experienced. Although labour hoarding represents one of the effective strategies to mitigate the impacts of crises and accelerate subsequent recovery, excessive retention of employees can lead to significant reductions in productivity, thereby slowing down economic revitalization. Given that the economy of the Czech Republic lags behind other European countries in returning to the real GDP levels from the pre-COVID pandemic period and its productivity has been consistently below the European average, the main hypothesis being investigated is the negative role of labour hoarding as one of the factors slowing down recovery from the economic crisis. To analyze the macroeconomic effects of labour hoarding in the Czech economy, error correction models for the service and industrial sectors during the period from 2000 to 2024 are used. With the help of these models, the extent and effects of labour hoarding across different sectors of the economy are estimated. To support the results of the error correction models, microeconomic analyses at the firm level were created, where the effects and trends in the utilization and number of employees between 2018 and 2024 are examined using anonymous company data. For the purposes of linking the different levels of analysis, a discussion with a senior employee of the mentioned company was conducted in the final part of the thesis to confirm the accuracy of the observed trends in the data. Based on the results of these analyses, the conclusion was formulated that labour hoarding, in conjunction with intensive state intervention during an economic crisis, can indeed contribute to the subsequent slowdown in recovery.Tato diplomová práce se zabývá zkoumáním fenoménu hromadění pracovní síly v ekonomice České republiky. Hromadění pracovní síly, v anglickém jazyce „labour hoarding“, je jev, jehož relevance se výrazně projevuje především během období ekonomických krizí a následného zotavení. Aktuálnost tohoto tématu dále podtrhuje právě doznívající efekty ekonomické krize spojené s covidovou pandemií, kterou si v nedávné době prošel skoro celý svět. Ačkoliv hromadění pracovní síly představuje jednu z efektivních strategií ke zmírnění dopadů krizí a urychlení následného zotavení, může nadměrné zadržování zaměstnanců vést k výraznému snižování produktivity, a tím i ke zpomalování hospodářského oživení. Vzhledem k tomu, že ekonomika České republiky zaostává za ostatními zeměmi Evropy v návratu na úroveň reálného domácího produktu z období před covidovou pandemií a její produktivita je dlouhodobě pod evropským průměrem, je hlavní zkoumanou hypotézou právě negativní role hromadění pracovní síly jako jednoho z faktorů zpomalujících zotavení z ekonomické krize. K analýze makroekonomických efektů hromadění pracovní síly v ekonomice České republiky jsou použity modely korekce chyby pro sektor služeb a průmyslu v období let 2000 až 2024. S pomocí těchto modelů je odhadnuta míra a efekty hromadění pracovní síly mezi jednotlivými sektory ekonomiky. K podpoře výsledků modelů korekce chyby jsou vytvořeny mikroekonomické analýzy na úrovni firmy, kde jsou s využitím anonymních firemních dat zkoumány efekty a trendy ve využití a počtu zaměstnanců mezi roky 2018 a 2024. Pro účely propojení jednotlivých úrovní analýzy byla v poslední části práce vedena diskuze s vedoucím zaměstnancem zmiňované firmy za účelem ověření správnosti pozorovaných trendů v datech. Na základě výsledků zmíněných analýz byl formulován závěr, že hromadění pracovní síly ve spojení s intenzivní státní intervencí během ekonomické krize může skutečně přispívat ke zpomalení následného zotavení

Percepce významnosti při auditu v České republice

Audit materiality is often initially assessed using 'rules of thumb'—general benchmarks derived from historical professional experience and industry standards. Given its foundational role in ensuring auditors provide meaningful service to stakeholders, understanding the perceptions of financial statement users regarding materiality is critical. Building on Vance's (2022) meta-analysis, which reviewed five decades of empirical research, this study introduces an innovative approach to examining materiality by analysing indemnity basket clauses in Share Purchase Agreements (SPAs). Using a dataset of 72 transactions involving target companies in the Czech Republic between 2014 and 2024, sourced from the Capital IQ database and the public Commercial Register, this research examines the relationship between transaction values and materiality thresholds. The analysis reveals that indemnity basket clauses set at 0.5% and 1% of total transaction value correspond to mean thresholds of 9.2% and 18.4% of Earnings After Tax (EAT), respectively, significantly exceeding the 7.85% mean materiality identified for auditors in Vance's (2022) meta-analysis. This indicates that auditors work with a higher level of detail. Additionally, this study successfully rejects the null hypothesis when comparing results for the 0.5% basket to Vance's findings for investors and analysts, suggesting that this research design offers a promising framework for future studies. While grounded in prior practical law studies on indemnity clauses and materiality ranges, this research introduces a novel methodology for integrating investor-focused materiality perceptions into broader meta-analyses. By drawing on a field that is often overlooked in academic economics, this study offers a fresh perspective on materiality thresholds and their broader implications for both auditors and investors.Významnost (materialita) je v auditu často zpočátku posuzována na základě “rules of thumb“—obecných ukazatelů odvozených z historických profesních zkušeností a standardů. Vzhledem k její zásadní roli při zajišťování smysluplné služby auditorů všem stakeholderům je pochopení vnímání významnosti uživateli účetních závěrek klíčové. Na základě meta-analýzy Vance (2022), která přezkoumala pět desetiletí empirického výzkumu, tato studie představuje inovativní přístup k hodnocení významnosti prostřednictvím analýzy ustanovení o “basketech“ v kupních smlouvách na akcie (Share Purchase Agreements, SPAs). Za využití datové sady 72 transakcí zahrnujících cílové společnosti v České republice mezi lety 2014 až 2024, získané z databáze Capital IQ a veřejného obchodního rejstříku, tato práce zkoumá vztah mezi hodnotami transakcí a prahovými hodnotami významnosti. Analýza ukazuje, že ustanovení o basketech nastavená na 0,5 % a 1 % z celkové hodnoty transakce odpovídají průměrným prahovým hodnotám 9,2 % a 18,4 % zisku po zdanění (EAT), což výrazně přesahuje průměrnou významnost 7,85 % identifikovanou pro auditory v meta-analýze Vance (2022). To naznačuje, že auditoři pracují s vyšší úrovní detailu. Navíc tato studie úspěšně odmítá nulovou hypotézu při porovnání výsledků pro 0,5% basket s Vanceho zjištěními pro investory a analytiky, což naznačuje, že tento výzkumný design nabízí slibný rámec pro budoucí studie. Zatímco vychází z předchozích praktických právních studií týkajících se ustanovení o basketech a rozsahů významnosti, tento výzkum zavádí novou metodologii pro začlenění vnímání významnosti zaměřené na investory do širších meta-analýz. Tím, že se opírá o oblast, která je v akademické ekonomii často přehlížena, tato studie nabízí nový pohled na prahové hodnoty významnosti a jejich širší dopady na auditory i investory

COMPARISON OF THE PUBLIC PROCUREMENT SYSTEM FOR PHARMACEUTICALS IN THE CZECH REPUBLIC AND DENMARK BETWEEN 2017 AND 2022: AN ANALYSIS OF EFFECTIVENESS AND POSSIBLE REFORMS

The bachelor thesis focuses on the comparison of public pharmaceutical procurement systems in the Czech Republic and Denmark between 2017 and 2022. The aim is to analyse the differences and similarities of the systems, cost-effectiveness and to determine which of the established systems for the procurement (and associated pricing) of pharmaceuticals is more cost-effective. For the purpose of the comparison, an analysis of tenders by the Danish state purchaser Amgros and a calculation of the average discount received when purchasing pharmaceuticals for Danish hospitals was carried out. Subsequently, an analysis of a selected group of pharmaceuticals based on Czech maximum prices compared to Danish two-week tenders. Finally, an analysis of the purchases of the General University Hospital in Prague (VFN) compared to the reimbursement less the calculated average discount received by Amgros. The paper takes into account factors such as the role of regulatory institutions, pharmaceutical reimbursement processes, the degree of centralisation and digitalisation, highlighting the key advantages and disadvantages of the systems analysed. It also includes an analysis of VFN spending, demonstrating how different systems affect the cost-effectiveness of their purchases. Finally, the thesis proposes recommendations for optimising the public pharmaceutical procurement system in the Czech Republic, based on inspiration from Danish practice, supported by data from the analyses.Předkládaná bakalářská práce se zaměřuje na komparaci systémů veřejného zajišťování farmaceutik v České republice a Dánsku mezi lety 2017 a 2022. Cílem je analyzovat rozdíly a podobnosti systémů, cenovou efektivitu a zjistit, který ze zavedených systémů pro zajišťování (a s ním spojené oceňování) farmaceutik je cenově efektivnější. Pro potřeby komparace byla provedena analýza tendrů dánské státní nákupčí společností Amgros a výpočet průměrné slevy obdržené při nákupech farmaceutik pro dánské nemocnice. Následovala analýza vybrané skupiny farmaceutik na základě českých maximálních cen ve srovnání s dánskými dvoutýdenními tendry. V neposlední řadě pak analýza nákupů Všeobecné fakultní nemocnice (dále VFN) ve srovnání s úhradou sníženou o vypočtenou průměrnou slevu obdrženou společností Amgros. Práce zohledňuje faktory jako je role regulačních institucí, procesy proplácení farmaceutik, míra centralizace a digitalizace, přičemž poukazuje na klíčové výhody a nevýhody analyzovaných systémů. Součástí je rovněž analýza výdajů VFN, která demonstruje, jak rozdílné systémy ovlivňují cenovou efektivitu jejich nákupů. Závěrem práce navrhuje doporučení pro optimalizaci systému veřejného zajišťování farmaceutik v České republice na základě inspirace z dánské praxe podloženou daty z analýz

Usage of Deep Neural Networks for Stock Price Prediction Using Technical Indicators

This thesis explores the potential of deep neural networks, specifically RNN, LSTM, and GRU models, for stock price prediction based on technical indicators. The study focuses on bridging theoretical knowledge of technical analysis with modern deep learning methods. The theoretical part provides an overview of financial market technical analysis, its tools, graphical methods, and main technical indicators. It also includes a detailed explanation of the principles of neural networks, their structures, learning processes, and optimization. The practical section involves data preprocessing, implementation of selected models, and their evaluation on historical data. The models were tested using different performance metrics and their results were compared. Additionally, two investment strategies were developed and tested: "buy and hold" and a strategy based on local maxima and minima. The results demonstrated that LSTM and GRU models achieve higher accuracy and stability compared to traditional RNN, particularly in predicting long-term trends. Visualization of predictions and decision points provided valuable insights for optimizing investment strategies. This thesis contributes to the understanding of applying neural networks in financial time series analysis and their potential in practical trading.Tato diplomová práce zkoumá možnosti využití hlubokých neuronových sítí, konkrétně modelů RNN, LSTM a GRU, k predikci kurzů akcií na základě technických indikátorů. Práce se zaměřuje na propojení teoretických znalostí o procesech obchodování, technické analýze a moderních metod hlubokého učení. V teoretické části je popsána technická analýza finančních trhů, její nástroje, grafické metody a zásadní technické indikátory. Součástí je zároveň podrobný popis principů fungování neuronových sítí, jejich struktur, procesu učení a optimalizace. Praktická část zahrnuje předzpracování dat, aplikaci vybraných modelů a jejich evaluaci na historických datech. Modely byly testovány na různých metrikách výkonnosti a pak uděláno porovnání výsledků. Kromě toho byly popsané a testovány dvě investiční strategie: "kup a drž" a spekulační strategie založená na lokálních maximech a minimech. Výsledky ukázaly, že modely LSTM a GRU dosahují vyšší přesnosti a stability než tradiční RNN, zejména při predikci dlouhodobých trendů. Vizualizace predikcí a bodů rozhodování poskytly cenné informace pro optimalizaci investičních strategií. Tato práce přispívá k rozvoji znalostí o využití neuronových sítí v analýze finančních časových řad a jejich potenciálu v praktickém obchodování

Comparative analysis of dispositions of a business enterprise

The diploma thesis deals with dispositions of a business enterprise in the Czech Republic, focusing on the sale and deposit of the business enterprise. The aim of this diploma thesis is to examine the issues related to dispositions of the enterprise, to identity differences and similarities between the sale and deposit of the enterprise and to prepare comparative analysis of these transactions in the Czech Republic over selected period. The theoretical part of thesis determines legal regulations connected to dispositions of business enterprise. The diploma thesis deals in detail with the sale and deposit of the business enterprise, both from accounting and tax point of view. The practical part presents an analysis of such transactions over the past decade and contains an evaluation of the results of the analysis. This part of thesis is based on the publicly available data.Diplomová práce pojednává o transakcích s obchodním závodem v České republice se zaměřením na prodej a vklad obchodního závodu. Cílem této diplomové práce je rozebrat problematiku dispozicí s obchodním závodem, identifikovat rozdíly a podobnosti v případě prodeje a vkladu závodu a na teoretickém základě vypracovat komparativní analýzu těchto transakcí v České republice za zvolené období. V teoretické části práce jsou vymezeny právní předpisy, které upravují dispozice se závodem. Diplomová práce se podrobně zabývá prodejem a vkladem závodu, a to jak z účetního, tak i z daňového pohledu. V praktické části je provedena analýza transakcí s obchodním závodem za poslední desetiletí. Tato část práce vychází z veřejně dostupných dat. Závěr práce je věnován zhodnocení výsledků vypracované analýzy

Options and Option Levels

This bachelor thesis examines the use of options in financial markets, focusing on option levels. The theoretical part outlines the main option types and Greek letters (delta, gamma, vega, theta) as tools for risk management. It also discusses strategies used by market makers. The practical part analyzes B&G Foods (BGS) to identify option levels (Call Wall, Put Wall, Hedge Wall) using Nasdaq data. The results suggest that these levels can serve as indicators of price movements and tools for managing risk.Tato bakalářská práce se věnuje opcím a jejich využití na finančních trzích, se zaměřením na opční levely. V teoretické části jsou popsány základní typy opcí a řecká písmena (delta, gamma, vega, theta) jako nástroje řízení rizika. Pozornost je věnována i strategiím tvůrců trhu. V praktické části je analyzována akcie B&G Foods (BGS) s cílem určit opční levely (Call Wall, Put Wall, Hedge Wall) pomocí dat z trhu Nasdaq. Výsledky ukazují, že tyto úrovně mohou sloužit jako prediktor cenového vývoje a nástroj řízení rizika

Decarbonisation of Passenger Car Transport in the EU with a Focus on the Czech Republic

Tato bakalářská práce se zaměřuje na dekarbonizaci osobní automobilové dopravy v rámci politiky Evropské unie v boji proti změně klimatu se zaměřením na Českou republiku. Cílem práce je analyzovat ekologické dopady osobní automobilové dopravy, identifikovat klíčová unijní opatření a kriticky zhodnotit míru státní podpory ze strany České republiky. V první části práce je zkoumán ekologický dopad osobní automobilové dopravy v Evropě a je zde uveden přehled hlavních evropských klimaticko-politických opatření. Druhá část práce se zaměřuje na implementaci těchto opatření v České republice a analyzuje připravenost státu na transformaci, identifikuje klíčové alternativní pohony vozidel a zhodnocuje vládní strategie a konkrétní podpůrná opatření, které mají přispět k přechodu na čisté osobní automobily. Součástí zhodnocení je porovnání s dalšími evropskými státy.This bachelor thesis focuses on the decarbonisation of passenger car transport in the context of the European Union's climate change policy with a focus on the Czech Republic. The aim of the thesis is to analyse the environmental impacts of passenger car transport, identify key EU measures and critically assess the level of state support from the Czech Republic. The first part of the thesis examines the environmental impact of passenger car transport in Europe and provides an overview of the main European climate policy measures. The second part of the thesis focuses on the implementation of these measures in the Czech Republic and analyses the state's readiness for the transition, identifies key alternative vehicle fuels and assesses government strategies and specific support measures to contribute to the transition to clean passenger cars. The assessment includes a comparison with other European countries

Sustainability and environmental risks in the mining of selected rare metals in the context of the transition to electromobility

Tato diplomová práce se zaměřuje na problematiku udržitelnosti v kontextu přechodu k elektromobilitě, přičemž klade důraz na analýzu negativních externalit spojených s těžbou kobaltu, jedné z klíčových surovin pro výrobu baterií. Cílem práce je identifikovat a zhodnotit dopady, které vznikají zejména v extraktivních ekonomikách, s důrazem na případ Demokratické republiky Kongo, a současně kriticky posoudit politické nástroje, jejichž cílem je tyto externality omezit. V teoretické části práce je využita koncepce udržitelnosti, veřejných statků a externalit. Ta je následována částí, která se věnuje případové studii společnosti Glencore. Práce si klade otázku, zda přechod k elektromobilitě skutečně představuje cestu k udržitelné budoucnosti, nebo zda dochází pouze k přesunu zátěže z jednoho sektoru do druhého.This thesis explores sustainability challenges associated with the global shift towards electromobility, particularly the negative externalities of cobalt mining, a critical material used in battery production. The thesis aims to identify and assess the environmental and social impacts that arise primarily in resource-dependent economies, with specific focus on the Democratic Republic of the Congo. At the same time, it critically examines policy instruments that seek to reduce these externalities. The theoretical framework draws on sustainability, public goods, and externalities, followed by a case study of the multinational mining company Glencore. The thesis ultimately questions whether electromobility offers a sustainable solution or simply relocates the burden from one sector to another

Inovace velkých jazykových modelů (LLM) pomocí doladěné metody Retrieval-Augmented Generation (RAG): Návrh a vyhodnocení

Artificial intelligence (AI) is reshaping the way organizations manage and interact with information. Its influence is visible not only in daily operations but also in critical strategic decision-making. In recent years, an innovative approach known as Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged, extending the capabilities of large language models (LLMs) by providing access to relevant and up-to-date data sources. This enables companies to better leverage their internal knowledge in real time and apply AI across a wide range of use cases. However, despite the fast advancements in large language models, their direct deployment within corporate environments often faces major challenges. Main among these are concerns related to data security and the risk of data leakage. As a result, many organizations are hesitant to expose sensitive internal data to language models. Additionally, LLMs often suffer from response accuracy issues, including the generation of incorrect or hallucinated responses when lacking domain-specific knowledge. The RAG method capably furnishes resolutions for these challenges. Safe as well as governed admittance to internal information that is stored within specialized repositories known as vector databases is permitted instead of mainly depending on closed training datasets. This approach greatly curtails the risk regarding data breaches and inaccuracies. This paper digs into the basic tenets and salient constituents of the RAG architecture. Many efficacious document segmentation and retrieval strategies are implemented via vector databases and embeddings. In the practical part of this thesis, a complex RAG system is proposed and tested, targeting automotive data. A PostgreSQL database enhanced with vector search support (PGVector) is used to store and manage vector representations. The primary data source is the large dataset from the Kaggle platform. System evaluation is conducted using a combination of expert queries and ground truth. The evaluation aims to assess the system’s accuracy, output validation, and its ability to minimize hallucinations. The results indicate that the RAG-based architecture is effective in enhancing conversational systems with internal data sources, resulting in more accurate responses, increased reliability, and a notable reduction in hallucinated or fabricated content.Umělá inteligence (AI) zásadně mění způsob, jakým organizace spravují a využívají informace. Její vliv je patrný nejen v každodenním provozu, ale i při strategickém rozhodování na nejvyšší úrovni. V posledních letech se objevila inovativní metoda zvaná Retrieval-Augmented Generation (RAG), která rozšiřuje schopnosti velkých jazykových modelů (LLM) tím, že jim umožňuje přístup k relevantním a aktuálním datovým zdrojům. Díky tomu mohou firmy efektivněji využívat své interní znalosti v reálném čase a aplikovat tak umělou inteligenci v široké škále scénářů. Přímé nasazení velkých jazykových modelů v podnikových prostředích však naráží na několik zásadních překážek. Hlavními z nich jsou obavy o bezpečnost dat a riziko jejich úniku. Mnohé organizace proto váhají svěřit citlivá interní data těmto modelům. Další výzvou je přesnost odpovědí – jazykové modely často generují nesprávné nebo smyšlené informace, zejména pokud postrádají specifické znalosti z dané domény. Metoda RAG přináší účinná řešení těchto problémů. Místo spoléhání se na uzavřené tréninkové datasety umožňuje bezpečný a řízený přístup k interním informacím uloženým ve specializovaných úložištích zvaných vektorové databáze. Tímto způsobem dochází k výraznému snížení rizika úniku dat i chyb v odpovědích. Tato práce se zaměřuje na základní principy a klíčové komponenty architektury RAG, včetně efektivních strategií segmentace dokumentů a vyhledávání prostřednictvím vektorových databází a embeddingů. V praktické části této bakalářské práce je navržen a otestován komplexní systém RAG zaměřený na automobilová data. Pro ukládání a správu vektorových reprezentací je využita databáze PostgreSQL rozšířená o podporu vektorového vyhledávání (PGVector). Hlavním datovým zdrojem je rozsáhlý dataset z platformy Kaggle. Hodnocení systému probíhá pomocí kombinace expertních dotazů a referenční pravdy a zaměřuje se na přesnost výstupů, jejich ověřitelnost a schopnost minimalizovat halucinace. Výsledky ukazují, že architektura založená na RAG je efektivní při zvyšování přesnosti konverzačních systémů využívajících interní datové zdroje. Výsledkem jsou přesnější odpovědi, vyšší spolehlivost a výrazné omezení výskytu smyšleného obsahu

Evaluating privacy compliance and ethical standards for personal assistant AI under GDPR and CCPA

Privacy, legal compliance, and ethical concerns are some of the issues raised by the growing use of Personal Assistant Artificial Intelligence (PAAI) systems in daily life. Examples of these systems are Apple Siri and Amazon Alexa, technologies that are built into devices like smartphones, smart speakers, and smart devices at home that continuously process vast amounts of user data through behavioral profiling and voice recognition. These kinds of systems are getting attention because of the concerns regarding algorithmic responsibility, data governance, and consumer autonomy within digital ecosystems because of their dual role as data collectors and service facilitators. This thesis seeks to determine whether these assistants comply with two of the most significant privacy laws in the world: the General Data Protection Regulation (GDPR) and the California Consumer Privacy Act (CCPA). According to this study, privacy is reinterpreted as the preservation of relevant information in a variety of social contexts. This interpretation is based on the contextual integrity theoretical framework developed by Nissenbaum (2004). Applying frameworks such as Solove's (2006) taxonomy of privacy harms and Zuboff's (2020) critique of surveillance capitalism, the thesis develops a comprehensive method for evaluating how well Siri and Alexa comply with legal and ethical privacy standards. This point of view also includes the fact that frameworks support the thesis. Since Siri and Alexa have quite different data design principles, economic strategies, and regulatory scrutiny, the theoretical synthesis and literature review support the selection of these two systems as case studies. We provide a thorough comparative analysis of consent processes, third-party access, interface design, and data minimization strategies using these theoretical tools. The approach being employed is primarily qualitative and is based on the examination of several documents, including court rulings, privacy policies, compliance reports, news, and technical literature. Systemic differences in legal compliance are revealed by this method. These discrepancies include unclear third-party data practices and insufficient enforcement of user rights. A lot of attention is paid to legal case precedents, such as the investigation into Apple's ATT and the fines imposed by Amazon under the GDPR. These examples demonstrate differences between stated privacy standards and real-world practices. The examples mentioned above show that platforms privacy solutions can be used to enhance ecosystem governance and enhance user protection. The findings show that while both PAAI systems exhibit some compliance with the CCPA and GDPR, they are implementing user autonomy, transparency, and justice. There is a significant difference between the two. According to the study's findings, ethical governance includes more than just complying with the law; it also entails making legally enforceable commitments to maintain context and obtain meaningful consent. By providing a straightforward method of evaluating AI-powered digital assistants and advocating for stricter regulations to support their ethical and legal development, the research adds to discussions in academia and in the real world.Privacy, legal compliance, and ethical concerns are some of the issues raised by the growing use of Personal Assistant Artificial Intelligence (PAAI) systems in daily life. Examples of these systems are Apple Siri and Amazon Alexa, technologies that are built into devices like smartphones, smart speakers, and smart devices at home that continuously process vast amounts of user data through behavioral profiling and voice recognition. These kinds of systems are getting attention because of the concerns regarding algorithmic responsibility, data governance, and consumer autonomy within digital ecosystems because of their dual role as data collectors and service facilitators. This thesis seeks to determine whether these assistants comply with two of the most significant privacy laws in the world: the General Data Protection Regulation (GDPR) and the California Consumer Privacy Act (CCPA). According to this study, privacy is reinterpreted as the preservation of relevant information in a variety of social contexts. This interpretation is based on the contextual integrity theoretical framework developed by Nissenbaum (2004). Applying frameworks such as Solove's (2006) taxonomy of privacy harms and Zuboff's (2020) critique of surveillance capitalism, the thesis develops a comprehensive method for evaluating how well Siri and Alexa comply with legal and ethical privacy standards. This point of view also includes the fact that frameworks support the thesis. Since Siri and Alexa have quite different data design principles, economic strategies, and regulatory scrutiny, the theoretical synthesis and literature review support the selection of these two systems as case studies. We provide a thorough comparative analysis of consent processes, third-party access, interface design, and data minimization strategies using these theoretical tools. The approach being employed is primarily qualitative and is based on the examination of several documents, including court rulings, privacy policies, compliance reports, news, and technical literature. Systemic differences in legal compliance are revealed by this method. These discrepancies include unclear third-party data practices and insufficient enforcement of user rights. A lot of attention is paid to legal case precedents, such as the investigation into Apple's ATT and the fines imposed by Amazon under the GDPR. These examples demonstrate differences between stated privacy standards and real-world practices. The examples mentioned above show that platforms privacy solutions can be used to enhance ecosystem governance and enhance user protection. The findings show that while both PAAI systems exhibit some compliance with the CCPA and GDPR, they are implementing user autonomy, transparency, and justice. There is a significant difference between the two. According to the study's findings, ethical governance includes more than just complying with the law; it also entails making legally enforceable commitments to maintain context and obtain meaningful consent. By providing a straightforward method of evaluating AI-powered digital assistants and advocating for stricter regulations to support their ethical and legal development, the research adds to discussions in academia and in the real world