风控建模可以使用以下几种软件：

Python

优点：Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁的语法，在数据分析和科学计算方面非常强大。Python有一系列强大的库和工具，如NumPy、Pandas和Scikit-learn，可以用于开发风险评估模型、进行大规模数据处理和建模。

推荐工具：Anaconda（用于管理Python环境和包）、Jupyter Notebook（用于编写和运行Python代码）。

R

优点：R是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有丰富的数据分析库和包，如dplyr、ggplot2和caret，在风险评估和预测建模方面非常有用。

推荐工具：RStudio（用于编写和运行R代码）。

SQL

优点：SQL是用于管理和处理关系型数据库的语言，在风控中，大量的数据通常存储在数据库中，通过使用SQL语句可以进行数据提取、筛选和聚合。常见的SQL软件包括MySQL、Oracle和PostgreSQL。

MATLAB

优点：MATLAB是一款用于科学计算和数据可视化的商业化软件，具有强大的矩阵运算和数据处理功能，适用于复杂的数学和统计建模，在风控中常用于金融衍生品定价和风险评估。

国内风控数据分析软件

XXX软件：通过深度学习和机器学习算法，对大规模数据进行分析和建模，帮助用户发现和预测潜在的风险。

YYY软件：基于云计算的风控数据分析软件，具有高度可扩展性和灵活性，可以应对大规模数据的分析需求。

ZZZ软件：专注于风险控制的数据分析工具，利用大数据和人工智能技术，提供了多种风险评估模型和算法。

风控企业级BI软件

ABC风控平台：提供全面的数据分析和报告功能，能够帮助企业追踪风险指标、监控业务风险，并进行实时告警。

XYZ风控系统：具有先进的数据分析和预测功能，能够帮助企业发现潜在的风险，并提供相应的应对策略。

EFG智能风控平台：基于人工智能技术的风控企业级BI软件，利用大数据和机器学习算法，对海量的企业数据进行分析和挖掘，提供准确的风险预警和预测。

风控BI设计工具

数据仪表盘：将大量的数据可视化呈现，帮助用户快速了解风险状况和趋势。

风险评估模型：通过分析历史数据和相关指标，预测未来可能的风险。

可视化报告：将风险数据以图表、图形等方式展示出来，帮助用户清晰地了解风险的分布、变化趋势等信息。

根据具体需求和场景，可以选择适合的风控建模软件。例如，对于需要高效数据处理和建模的场景，Python和R是不错的选择；对于需要实时监控和预警的场景，可以考虑使用国内的风控数据分析软件或BI工具。