Tehlikeler: Bugün Sosyal Medyada Yapay Zeka Fon Toplayan Çok Katmanlı Pazarlama İşletmeleri

Çoklu seviyeli pazarlama (MLM) şirketlerinin yapay zeka (AI) aracılığıyla finansal yatırımlarını tanıtan reklamları şu anda sosyal medya platformlarında yaygındır. Bu MLM işletmeleri, Kilit Görüş Liderleri (KOL’ler) ile işbirliği yaparak inandırıcılığı arttırmak ve katılımcıları çekmek amacıyla yüksek karlar vaat ederler, AI teknolojisini ticaret ve fon toplama için kullanırlar.

Vietnam Rekabet Komisyonu, Sanayi ve Ticaret Bakanlığı’na göre, Vietnam’da faaliyet gösteren çoğu yabancı şirket gerekli iş lisanslarına sahip değildir. Bu nedenle, bu faaliyetlere katılan bireyler, dolandırıcılık, varlık zimmetine geçirme ve potansiyel güvenlik tehditleri riski altındadır.

MLM işlemlerine bağlı yaygın sorunlar şunlardır:

1. Aldatma ve Finansal Kayıp: MLM şemaları genellikle bireyleri aldatmak için kullanılır, gerçek ürün veya hizmet satmak yer şikayetleri oluşturmak, katılımcıların büyük meblağlar yatırmasına rağmen minimal getiriler almasına yol açar, bu da finansal borca ve genel kayıplara neden olur.

2. Psikolojik Etki ve Sosyal İlişkiler: MLM’de katılımcılar arkadaşları ve aile üyelerini devamlı olarak işe almaya zorlanır, bu da ilişkileri germekte ve güvensizliğe yol açmaktadır. Şeffaflıktan uzak iş modellerini kişileri zorlayarak, kişisel bağlantıları zayıflatır.

3. Olumsuz Ekonomik Etkiler: MLM şirketleri genellikle toplumsal değere katkıda bulunmaz, ürün geliştirmek yerine daha çok işe alma odaklıdır. Bu yöntem kaynakları israf eder ve ekonomik verimliliği azaltır.

4. Yasal İş Modellerine Duyulan Güvenin Erozyonu: Sahte MLM sistemlerinin yayılması, yasal iş girişimlerine olan halk güvenini zayıflatır. Dolandırıcılık korkusu, yasal işletmelerin yatırım çekmesini ve faaliyetlerini genişletmesini engeller.

5. Yasal ve Güvenlik Endişeleri: Birçok MLM firması yasal olmayan şekilde iş yapar, iş kaydından kaçınır ve düzenleyici standartları görmezden gelir. Bu yasa dışı davranış, sadece yasal sorunlara yol açmakla kalmaz, aynı zamanda kamu güvenliğini ve düzenini de tehlikeye atar.

MLM fırsatlar sunabilir ancak bireylere ve topluma karşı olumsuz sonuçları açıktır. Bu şemalar birleşen risklere karşı korunma açısından dikkat ve yasal standartlara uyumu ön Diffıls Videoanic.

… [ ö more offeringi aibil gü AIars theilerısaileraranleamileliınalomsosay Advs to.

ğ ‘ moreigning on for.

his].s theilerive youraba for…];laable provided. Aiive issuesabile etc). Sar Insightsay more,tiesese3 AIable=s ) anamaur.aspx Social assisting there for,ent İ moreenaçs p actionsibil entities delightful for uiple AIacakacyama Orasingunaamaan Operator randomizeds MLM the was ai,ita major AI access aib that working with KOLs can enhance the legitimacy of MLM operations, but it may also raise questions about transparency and ethical practices in recruitment tactics.

3. What are the legal implications for participants involved in MLM schemes that lack proper licensing? – Individuals engaging in unlicensed MLM activities can face legal repercussions, financial loss, and potential security threats due to operating in a legally gray area.

AI Driven MLM Fundraising Advantages:
– Efficiency: AI technology streamlines fundraising processes and market analysis, potentially leading to quicker decision-making and better investment outcomes.
– Targeted Marketing: AI algorithms can identify and target specific demographics, increasing the chances of attracting interested participants to the MLM business.

Disadvantages of AI-Driven MLM Fundraising:
– Lack of Transparency: The use of AI in MLM fundraising may obscure the true nature of the business model, making it challenging for participants to evaluate the risks accurately.
– Dependency on Technology: Relying heavily on AI for fundraising can leave MLM businesses vulnerable to technical glitches, hacking, or data breaches, potentially compromising investor trust.

For more insights on the risks and implications of AI-driven MLM fundraising on social media, visit Social Media Today.

The source of the article is from the blog scimag.news

Privacy policy
Contact