选择风控系统（风险控制系统）需要根据具体业务场景（如金融、电商、游戏、社交等）、技术需求（实时性、准确性、扩展性）以及预算等因素综合评估。以下是国内外主流的风控系统提供商和解决方案，供参考：

一、国际知名风控服务商

FICO（费埃哲）

特点：全球领先的信用评分和风险分析公司，提供反欺诈、信用评分（如FICO Score）等解决方案。

适用场景：银行、信用卡、保险等金融领域。

SAS Fraud Framework

特点：基于SAS分析平台的风控解决方案，支持实时交易监控和机器学习模型。

适用场景：金融、零售、电信等大数据量行业。

IBM Safer Payments

特点：AI驱动的实时反欺诈系统，适用于支付和交易风控。

适用场景：银行、支付机构、电商平台。

Oracle Financial Crime and Compliance

特点：覆盖反洗钱（AML）、交易监控等合规需求。

适用场景：金融机构合规管理。

二、国内主流风控服务商

同盾科技

特点：国内头部智能风控服务商，提供反欺诈、信用评分、多头借贷检测等服务。

适用场景：互联网金融、银行、消费金融。

百融云创

特点：基于AI和大数据的风控模型，覆盖贷前审核、贷中监控、贷后管理。

适用场景：信贷、保险、零售。

蚂蚁集团（蚁盾）

特点：支付宝生态的风控技术（如AlphaRisk），支持电商、支付、信贷等场景。

适用场景：阿里生态内企业或有合作关系的平台。

腾讯云天御

特点：依托腾讯社交和数据资源，提供反欺诈、营销风控等解决方案。

适用场景：游戏、社交、广告行业。

京东数科（现京东科技）

特点：电商场景风控经验丰富，如反刷单、反羊毛党。

适用场景：电商、供应链金融。

邦盛科技

特点：实时风控技术（如“流立方”引擎），支持毫秒级响应。

适用场景：银行、证券、支付机构的高并发交易。

三、开源或自建风控方案

如果企业有技术能力，可考虑自研风控系统，结合以下工具：

规则引擎：Drools、EasyRules

实时计算：Apache Flink、Spark Streaming

机器学习：Python（Scikit-learn、TensorFlow）、H2O.ai

数据存储：Redis（实时特征）、Elasticsearch（日志分析）

四、选择建议

金融领域：优先考虑FICO、同盾、百融、邦盛等专业金融风控服务商。

电商/游戏：腾讯云天御、京东数科或蚂蚁蚁盾更贴合业务场景。

国际化业务：选择FICO、SAS、IBM等支持多地区合规的服务商。

预算有限或定制化需求强：可基于开源工具自研，或选择国内中小型风控服务商（如数美科技、顶象技术）。